CT增强扫描灰度直方图纹理分析技术对肺癌患者术前恶性程度评估及对预后的预测价值

目的探究CT增强扫描灰度直方图纹理分析技术对肺癌患者术前恶性程度评估及对预后的预测价值。方法选择2018年5月至2022年9月在我院就诊的且经术后病理证实的肺癌患者580例作为研究对象。依据术后病理分期,将研究对象分为高分化组(183例)、中分化组(195例)、低分化组(202例)。根据预后情况,将其分为预后良好组(356例)和预后不良组(224例)。由2名医师提取患者CT增强扫描灰度直方图纹理参数。受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析特征参数对肺癌患者术前恶性程度的诊断效能及预后的预测价值。多因素Logistic回归分析预后不良的重要影响因素并构建人工神经网络模型。Pearson分析检验参数间的相关性。结果均值、10%分位、50%分位等参数在高、中、低分化三组中有显著差异。三个参数对评估肺癌患者恶性程度均具有一定的诊断效能,且三者联合诊断效能最佳。均值、10%分位、50%分位是预后不良的保护因素,三者联合预测肺癌患者的曲线AUC值大于各指标单独预测的AUC值。ROC曲线和累积增益图表明该模型预测能力良好。纹理特征参数中,69.44%的参数具有相关性。结论CT增强扫描灰度直方图纹理参数在一定程度上反应肺癌患者术前恶性程度信息,给术前预测以及预后提供了重要方法。

CT增强扫描灰度直方图纹理分析技术对结直肠癌术前恶性程度评估及预后的预测价值

目的探究CT增强扫描灰度直方图纹理分析技术对结直肠癌(CRC)术前恶性程度评估及对预后的预测价值。方法选取2018年2月至2021年2月于商丘市第一人民医院就诊经术后病理证实的94例CRC病人为研究对象,其中高分化28例、中分化组32例和低分化组34例。统计分析所有病人腹部动脉期CT增强扫描灰度直方图纹理分析特征参数,并采用受试者操作特征曲线(ROC曲线)分析特征参数对CRC病人术前恶性程度的诊断效能及预后的预测价值。采用多因素Cox回归分析筛选影响CRC病人预后不良的因素,构建列线图预测模型并进行评价。结果CT增强扫描灰度直方图均值、峰度、10%分位、50%分位在高、中、低分化三组中差异有统计学意义(142.39±21.78比130.62±18.79比122.34±14.57,0.51±0.14比0.89±0.24比1.11±0.31,129.63±27.42比113.75±22.13比102.64±17.85,145.51±20.39比134.52±17.34比126.09±14.53)(P<0.05)。评估CRC恶性程度时,上述指标均具有诊断效能,且联合诊断效能最佳。低分化、淋巴结转移、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)是CRC病人预后不良的危险因素,而均值、10%分位、50%分位是其保护因素(P<0.05)。均值、10%分位、50%分位联合预测病人预后的曲线下面积(AUC)为0.83[95%CI:(0.76,0.91)],远大于各指标单独预测的AUC值。利用上述指标构建列线图模型,经内部验证(Bootstrap重采样1000次)后可知,该模型预测病人CRC病人预后不良AUC为0.84[95%CI:(0.71,0.92)],灵敏度为82.7%,特异度为75.6%。结论腹部动脉期CT增强扫描灰度直方图纹理分析特征参数在不同恶性程度CRC之间存在明显差异,可用于评估CRC病人术前恶性程度及预测预后,为临床CRC病人术前评估及预后提供了新的可能。

基于灰度幅值直方图的视网膜出血点检测算法

为减少图像亮暗不均、出血点间灰度差异大对视网膜出血点检测结果的影响,提出一种基于灰度幅值直方图零点阈值与区域特征分析的视网膜出血点检测算法。算法通过大尺度中值滤波器实现图像的阴影校正,结合凹凸线段对背景干扰点进行抑制,完成前期的预处理操作;由各行各列幅值直方图中第一个零点进行暗目标自动阈值分割,并基于幅值特征的区域生长改善血管连续性;根据血管与出血点间形状的不同去除血管,实现了出血点分割。在DIARETDB1公开图库中的测试结果验证了算法的有效性。

基于灰度插值直方图线性化的医学MR图像处理设计与实现

为了解决医学MR图像边缘模糊、亮度不合理和噪声抑制效果不好等问题,提出了一种灰度插值直方图线性化算法。该方法先对含混合噪声的医学MR图像进行直方图线性化处理,抑制部分噪声,使亮度达到合理的范围,进一步将得到的结果进行多项式插值运算,消除象素块间的灰度差异,使图像达到层次清晰。仿真实验结果表明,该算法获得的图像亮度、峰值信噪比的值和结构相似性指数指标均最大,其中,峰值信噪比值高出其他方法约为1.6~3.2 dB,结构相似性指数指标高出其他方法约为5%~7%。该方法可有效地降低噪声,较好地保持了医学MR图像边缘和细节信息,其效果明显优于自适应直方图均衡化和直方图局部线性化等方法。

利用不同曝光时间放电图像的灰度直方图识别介质阻挡放电模式

为了提高介质阻挡放电(dielectric barrier discharge,DBD)的工业应用效率,深入理解DBD的形成机理,基于数字图像处理技术,提出了一种利用不同曝光时间放电图像的灰度直方图(gray level histogram,GLH)来识别DBD丝状或均匀放电模式的新方法。研究结果表明:由于丝状放电图像是由不同灰度级的像素点构成,所以随着曝光时间的逐渐增大,对应放电图像像素点的灰度级均逐渐增大,GLH逐渐向右偏移,半宽度明显变宽;而均匀放电图像基本上是由单一灰度级的像素点构成,所以随着曝光时间的逐渐增大,对应放电图像像素点的灰度级也逐渐增大,GLH也逐渐向右偏移,但半高宽基本保持不变。故利用不同曝光时间放电图像的GLH能够较为简单、有效地识别不同放电模式的DBD。

基于灰度直方图均衡的超声医学图象增强方法

对超声心脏图象采用了全局直方图均衡 (FFHE)、局域直方图均衡 (LAHE)、自适应邻域直方图均衡 (ANHE)等直方图均衡的图象增强方法 ,获得了超声心脏图象的局部组织细节和左心室内膜边缘的增强结果。并根据增强的不同目的比较了几种方法的特点。对于以局部细节为目的的增强采用ANHE效果较好 ,而以已整幅图象的边界信息为目的的增强采用FFHE方法效果较好。

基于直方图相关的图像灰度校正

在对遥感图像进行地貌分析或匹配时,图像的灰度校正是必不可少的环节,其结果直接影响后续处理。提出基于线性点运算的直方图相关的灰度校正算法,首先将待校正图与预期结果图进行直方图灰度级的一致化,求解斜率系数,然后通过直方图相关方法解出平移量,最后利用线性点运算完成图像的灰度校正。结果表明,算法对由光照条件引起的灰度变化的校正具有较高的稳健性。

基于灰度直方图分析技术的伪装应用模型

应用数字图像灰度直方图分析的基本原理 ,利用 MATLAB等分析处理软件 ,构造了伪装器材效果评价模型和迷彩图案颜色设计模型。两种模型的建立使得遮障类伪装器材的效果评估向定量化、迷彩设计向智能化发展 。

一种基于变异灰度直方图的视频字幕检测定位方法

为实现视频图像中字幕的快速检测与定位 ,本文提出一种变异灰度直方图VGH .文章给出VGH的定义 ,对其中的特征及其与图像中字幕的映射关系作了分析 ,并在此基础上给出视频字幕的检测与定位方法 .该方法将垂直子图像转换为基于行的VGH (VGHR) ,将水平子图像转换为基于列的VGH (VGHC) ,通过对其中的凹谷特征和梳状凸台特征的识别 ,实现对字幕的检测与定位 .文章最后给出某些实验结果 。

基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法

分析了图像直方图均衡增强算法中信息损失的内在机理,提出基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法。首先对图像作常规直方图均衡处理,然后分析比较处理后图像和原图的梯度变化,以此为依据对图像作局部灰度修正,从而减小直方图均衡处理过程中信息损失的程度,最后通过实验验证了算法的有效性。

基于Hough变换和边缘灰度直方图的直线跟踪算法

提出一种基于目标轮廓直线的参数方程和边缘灰度直方图相结合的跟踪算法。首先,利用Hough变换得到待匹配直线的直线参数方程,同时建立该直线边缘的归一化灰度直方图,由此得到的初始模板包含了目标的空间位置和像素分布信息。然后,在后续帧中,利用梯度方向和参数方程对分割后的像素进行聚类,得到多条待匹配直线。最后,利用灰度直方图匹配算法获得直线边缘的精确位置。实验证明该算法对处于复杂背景下、存在局部短时遮挡的包含直线边缘的目标有很好的跟踪效果。

煤与矸石灰度直方图的差异研究

基于煤与矸石表面灰度和纹理等特性差异,通过对煤与矸石的图像进行滤波和灰度转换等处理,获得煤与矸石的灰度直方图。直方图反映出的图像灰度值及出现此灰度值的频数的关系表明:煤图像的灰度值较小,灰度直方图的图形区域相对较窄,而矸石图像的灰度值较高,灰度直方图的图形区域较宽。根据这一差异可以实现煤和矸石的自动识别,克服现有分选技术中人工选矸劳动强度大,环境恶劣的缺点,极大地减少进入后续煤炭分选的矸石量,为发明一种全新的煤与矸石的分选技术奠定理论基础。

基于区域直方图统计的灰度图像色彩传递方法

应用直方图统计法描述图像的区域纹理,提出基于区域直方图纹理描述的灰度图像色彩传递处理方法.为待彩色化处理的灰度图像选定适当的参考图像,并在去相关的对立色空间对两幅图像的亮度通道作线性变换.用直方图统计法描述的像素邻域纹理特征进行图像间的像素匹配,将匹配性最佳的参考图像像素的颜色值传递给相应灰度图像像素的颜色通道,将色彩传递结果图像转换回RGB空间显示.实验结果表明:该方法能够提高像素匹配的准确性,获得色彩自然感优于常规色彩传递方法的彩色化图像;该方法运算量较小,便于实际应用.

基于灰度直方图的LED显示屏亮度均匀性评估方法

LED显示屏作为多媒体设施的显示终端,其亮度均匀性是影响显示屏显示效果的重要因素。如何对LED显示屏亮度均匀性进行客观准确的评估,是指导其研发和生产的关键。从分析LED显示屏显示特性出发,在现有LED显示屏亮度均匀性评估方法的基础上提出了基于灰度直方图的LED显示屏亮度均匀性评估方法。该方法通过CCD图像传感器获取LED像素亮度信息,结合数字图像处理技术和统计学规律,将LED像素灰度直方图拟合成正态分布曲线,利用标准差来评估LED显示屏亮度均匀性。实验证明该方法与视觉主观评价结果相一致,可有效评估LED显示屏亮度均匀性。

基于图像灰度直方图特征的草莓病虫害识别

通过作物可见光图像,对作物病虫害进行准确识别,在作物生长自动监测、精准施药等领域具有重要意义。提出一种基于图像灰度直方图特征的草莓病虫害识别算法识别草莓蛇眼病。该算法首先计算训练集草莓叶片灰度图像的直方图,然后提取直方图的8个特征(平均灰度、标准偏差、三阶中心矩、平滑度、均匀性、平均信息量、最大概率灰度级、灰度范围)并进行归一化处理,通过支持向量机(support vector machine,简称SVM)、K-近邻(K-nearest neighbor,简称KNN)及朴素贝叶斯3种识别方法对8个特征进行训练,得到相应的病虫害识别分类器。结果表明,SVM分类器的分类效果优于其他分类器,因此本研究最终选用SVM分类器对验证集图像进行分类,得到分类正确率达90%以上。

基于多尺度灰度直方图的图像增强研究

直方图均衡是图像增强的经典方法,但通常都是简单地对整幅图像做一次均衡,这样势必对细节部分增强得不够。多尺度直方图均衡的方法就是对小波分解的各个子带分别作灰度直方图均衡,再根据均衡后的各个子带重构得到处理后的图像,实验证明该方法对图像增强很有效。本文的小波变换采用基于提升格式的第二代小波变换,实现结构简单,计算量低,适合整数到整数的变换。

灰度直方图在木材表面缺陷检测中的应用

提出了一种基于灰度直方图检测木板材表面缺陷的方法。对图像以4×4像素块作25级灰度直方图分析,根据灰度直方图统计中是否有颜色突变来判别木板材是否存在缺陷。缺陷图片在直方图中表现出双峰特征,利用次波峰确定缺陷部位,但判别时应排除杂色与纹理因素的干扰。比较次波峰与主波峰的值来消除木材杂色所产生的影响,即当差值大于1/10时,次波峰代表缺陷颜色。与此同时,借助于直方图修正排除纹理因素造成的干扰。该方法能有效地识别缺陷图像与正常图像。

基于极大灰度频数抑制结合动态直方图均衡的图像增强算法

现有的直方图均衡技术存在两方面不足:虽然使得增强图像有高的对比度,但是其对比度的提升程度严重依赖于灰度频数分布,这样常常导致容易过度增强高频数灰度级,而压缩低频数灰度级;另外,增强对象缺乏目的性,难以满足感兴趣灰度区域的特殊要求。针对这个问题,该文提出基于极大灰度频数抑制结合动态直方图均衡的图像增强算法。首先通过分析图像直方图的灰度分布情况来分割图像,并根据用户感兴趣灰度范围确定各子层图像的灰度映射范围及频数控制阈值;然后利用各自阈值重新定义子层直方图,并采用直方图均衡算法构造灰度转换函数,将子层灰度映射到指定范围内;最后综合各个子层的增强结果得到最后的增强图像。实验结果表明,该算法既能抑制过度增强的情况,又能对于用户感兴趣的灰度进行控制,能更好地满足用户对图像对比度增强可控的应用要求。

介质阻挡放电灰度直方图的高斯混合概率模型研究

工业生产中对介质阻挡放电(dielectric barrierdischarge,DBD)均匀性的要求与实验室存在明显不同,较大时间尺度上实现的均匀放电在实际应用中也具有重要价值。基于高斯混合模型,提出一种能够较为准确地识别丝状和均匀DBD的灰度概率模型,通过采用信赖域算法对模型参数进行估计,并通过模型检验及应用实例对模型的有效性和实用性进行验证。研究结果表明:丝状放电的灰度直方图(gray level histogram,GLH)服从双高斯概率分布,而均匀放电的GLH则服从单高斯分布。随着曝光时间的逐渐增大,由双高斯概率模型计算得到的丝状放电中放电区域和背景区域的灰度平均值和标准差均逐渐增大,由单高斯概率模型计算得到的均匀放电的灰度平均值也逐渐增大,但标准差基本保持不变。空气气隙间距的减小使GLH由均值逐渐变大的双高斯分布转化为均值逐渐变小的单高斯分布,表明放电产生由丝状放电向均匀放电的转化,丝状放电强度逐渐增大,而均匀放电强度逐渐减小。以上结果表明,所建模型可以有效地对丝状和均匀放电进行定量识别。

改进的灰度-局部方差二维直方图图像分割

为了提高图像在受到高强度高斯噪声影响下的分割效果,针对传统的二维直方图灰度-平均灰度法,平均灰度-梯度法,二维Otsu斜分法等方法一致性低、对比度低和分割不够准确的情况,现提出一种改进的二维直方图灰度-局部方差的方法。局部方差不仅综合考虑了各像素点与中心像素点数据的离散程度,而且降低了图像受噪声干扰的影响。为了提高分割速度,减少计算量,使用了快速递推算法。实验结果表明该方法比传统的Otsu灰度-平均灰度法和平均灰度-梯度法具有更好的分割效果、一致性和对比度更高。