基于控制标记符分水岭的医学图像分割

提出了一种适合医学图像分割的改进分水岭算法,针对分水岭算法存在的过分割问题,采用数学形态学重构滤波器和Ostu阈值分割方法对图像中感兴趣的目标和背景进行标记。根据标记的二值图像,运用形态学极小值标定技术对原有梯度图像进行修正。最后,使用分水岭算法对修正的梯度图像进行分割。该方法能有效抑制过分割现象,而且计算复杂程度较低、分割效果较好。

基于控制标记符分水岭的重叠细胞分割

医学上存在细胞之间有重叠的现象,可以利用图像处理的方法解决。由于传统的图像处理法—分水岭算法容易产生过分割和对噪声敏感的问题,所以,本文首先对图像计算梯度,然后对目标和背景进行标记,最后根据被标记的二值图像进行修正,通过分水岭算分进行分割。实验证明,该方法能很好地分割重叠细胞,并给出其MATLAB程序。

多尺度变换与标记符分水岭相结合的图像分割

针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出一种将多尺度变换与控制标记符分水岭算法相结合的分割策略。首先对原始图像进行高斯金字塔尺度变换,抑制部分噪声,降低细节干扰;再用Sobel梯度算子计算尺度变换后的图像梯度;然后对梯度图像进行重建,再采用基于控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图进行分割,最后将分割结果变换回原始尺度。实验结果表明,该方法能够抑制传统算法中的过分割问题,且分割效果较好。

基于分水岭算法的交互式三维分割方法

背景:在临床中准确对人体组织进行三维分割能提高临床诊断的准确性,但传统的分水岭算法存在过度分割问题,难以实现人体组织的三维分割。目的:为准确三维分割人体组织,减少图像中伪极小值点对图像分割的影响,提出了一种基于控制标记符分水岭的交互式三维分割方法。方法:提取CT序列图像的内部和外部标记符,以此修正梯度图像并进行分割;在此基础上,根据序列图像上下层的相似性,利用人机交互进行组织结构的三维分割。首先在第一张序列图像上手工选取感兴趣区域上的一个点,借助同一组织在连续CT序列图像上面积的重叠关系即可从三维序列图上提取出感兴趣区域。结果与结论:基于控制标记符的分水岭算法解决了直接应用梯度图像进行分割的过度分割问题,便于进一步分割图像。利用基于分水岭算法的交互式三维分割方法得到的三维分割结果经过三维可视化后可清晰、准确地反映组织的三维特征。

基于数学形态学的CT图像肝脏肿瘤提取研究

目的肝脏肿瘤的提取是肝脏三维可视化、手术规划和模拟的基础,而当前肿瘤分割存在干预过多和分割效果不佳的问题。方法本文通过对腹部CT图像进行高斯平滑以去除图像噪声和细密纹理,计算出图像的形态学梯度并用高、低帽变换进行增强,再根据用户选择点计算内部和外部标记符,然后基于控制标记符的分水岭算法分割图像,提取出腹部CT图像中的病变组织。结果实验结果表明,该算法能够在较少的人工干预下快速分割出肝脏病变组织。结论该算法实现了腹部CT图像中肝脏病变组织的提取。

结合进化规划的图像分水岭分割技术

为了解决分水岭算法的过分割问题,提出用一种结合进化规划的控制标记符提取技术对图像进行预处理的分水岭图像分割方法。该方法基于进化规划的生灭过程,对传统分水岭分割中的图像目标区域进行重新标记,根据新标记的区域特点,重新设置图像目标区域的控制标记符。然后通过分水岭变换,实现图像的区域分割。实验结果表明,该方法既能有效解决分水岭算法的过分割问题,又保留了各种重要的目标区域,可以得到较满意的图像分割结果。

基于超像素和最近邻图合并的彩色图像分割

针对传统的分水岭算法在分割图像时存在过分割的问题,提出了一种基于多尺度形态学梯度重建与最近邻图合并准则的分水岭图像分割方法.该方法首先使用基于标记符控制的多尺度形态学梯度重建进行图像预处理,消除冗余的区域极值和噪声;然后通过构建最近邻图合并准则进一步对分水岭变换产生的超像素区域进行合并,提高了对目标特征的描述能力,使得算法在分割前景目标的同时也能获得背景目标的特征信息.实验结果表明,该方法能够较好地将相似的区域进行合并,与传统分水岭分割方法相比,可以有效弱化过分割问题,大幅提升目标的分割精度.

WOD09的PFL数据和Argo数据的比较

WOD09(World Ocean Database 2009)数据库的PFL(Profiling Float Data)数据集中包含了Argo浮标数据,同样在中国Argo数据中心也可以下载到Argo浮标数据。这两个来源的Argo浮标数据由于经过了不同的数据排重和质量控制过程,数据的数量和数据的质量并不完全相同。从多源数据应用的角度出发,首先介绍了对Argo浮标数据必要的排重步骤,接着从数据数量、数据质量两个方面,分析了PFL数据集的Argo浮标数据和中国Argo数据中心提供的Argo浮标数据的异同,为综合应用这两个数据资料提供了理论基础。