基于数学形态学的新方法在脑组织分割中的应用

针对人体脑部切片图像特点,提出了一种基于数学形态学的脑组织自动分割算法.该算法首先通过形态重构获得粗糙的脑组织区域,然后运用腐蚀和膨胀运算进行边界定位分割出了脑组织,最后对连续断层图像的分割结果进行了三维重建.结果表明该算法分割准确且自动化程度高,适合于大量序列切片图像的快速自动分割.     

基于工业CT切片数据的反求建模技术研究

针对目前的反求技术研究都是对无分叉不带型腔的简单情况的零件,研究了复杂零件的工业CT(Industrial computed Tomography)切片数据建模技术,主要包括分割工业CT图像的方法、断层图像间的插值方法和反求重构等.采用基于边缘特征的二值化算法对图像进行分割,在此基础上提出了一种基于距离变换的目标图像插值方法,最后采用体绘制的方法对断层图像进行反求建模.对摩托车气缸头复杂零件工业CT断层数据进行了实验研究,实验结果表明,反求模型的合理性和平滑过渡都比较令人满意.     

电容层析成像系统三维图像重建及其在两相流体积测量中的应用研究

探讨了电容层析成像系统中利用二维断层图像进行三维表面重建，并由三维图像求取两相流中离散相体积和观察其空间位置的方法。首先对二维断层图像序列进行轮廓抽取和细线化，然后进行轮廓匹配和轮廓插值并进行表面重建；最后利用三维图像求取两相流中离散相体积。初步的仿真结果表明，使用的三维重建算法简单，重建精度高，成像速率快，可以方便地观察离散相空间位置和计算出离散相体积。     

基于几何图像的三角网格分割

对反求工程中三角网格数据的分割算法进行研究,提出一种基于几何图像的三角网格分割方法.在网格参数化的基础上,改进几何图像的生成方法.结合形态学方法,用去除逼近项小波重建方法和梯度图像方法两种方法分割法矢图像,基于阈值法分割曲率图像,把几何图像的分割结果映射回到原始网格.实例表明基于几何图像的三角网格分割方法对没有复杂自由曲面的网格数据可以取得较好的分割效果.     

基于背景减除的彩色铁谱图像自动分割

提出一种基于背景减除和标记分水岭算法的彩色铁谱图像自动分割方法.其分割流程为:基于颜色分量比对彩色铁谱图像的背景进行减除,实现磨粒与背景的分离;通过对分离后的图像进行形态学处理使其成为后续分水岭分割的基础图像;结合形态学复合开闭重建和阈值极小值提取技术得到磨粒前景标记图像,对磨粒测地影响区骨架进行提取得到图像背景标记;利用形态学极小值强加技术修改基础图像,并利用分水岭算法实现其自动分割.     

三维内部构造显微镜设计

通过连续切片获取生物体二维断层图像然后进行三维重建日益成为生物医学中研究生物体内部三维立体结构的主要途径.在对显微镜用薄片切片机结构及三维重建技术的研究的基础上,本文提出了三维内部构造显微镜的设计方案,解决了生物切片过程中的样品定位、样品切削、断层图像采集、系统控制诸多问题.以本系统获得的二维断层图像为原始数据,利用自行设计三维重建软件,得到了真彩的表面重建和任意切面重建结果.     

基于滤波反投影的脑磁感应迭代重建算法研究

颅脑磁感应断层成像技术(BMIT)是一种非接触、无创的新兴颅脑医学成像技术,图像重建算法是提高重建图像质量的关键。依据BMIT反投影算法和迭代算法,设计出一套基于滤波反投影的脑磁感应迭代重建方法。首先根据滤波反投影重建算法原理,给出初始电导率分布,其次基于电导率变化敏感性加权计算滤波反投影矩阵,最后利用一步牛顿迭代构成滤波反投影迭代重建算法,通过设置理想条件数G来修正Hessian矩阵,改善重建过程的病态程度,并对待重建数据进行标准化位置校正处理。实验结果表明,该算法成像速度快,重建出的图像具有较高分辨率,能够准确反映成像区域内仿真病变的大小及位置信息,且轮廓清晰,为颅脑磁感应断层成像技术应用于临床监护奠定了基础。     

最小交叉熵图像重建算法

CT技术通过扫描和图像重建算法,获取被检物场断层图像.由于具有非侵入性、可视化等特点,该技术在工业领域获得广泛应用.为了提高CT系统重建图像的分辨率,提出一种信息扩充策略,并以此为基础采用两种最小交叉熵算法--MAP和SMART,对多相流CT系统进行图像重建.与传统ART算法相比,最小交叉熵算法有效提高了重建图像的分辨率,减少重构图像伪影.仿真和实验结果表明,基于信息扩充的SMART算法不仅改进了重建图像质量,而且提高了实时性.     

图像处理在医用纱布表面缺陷检测中的应用

针对医用纱布表面缺陷的特点,研究缺陷检测算法。运用迭代算法对图像进行预处理,有效地去除噪声对图像的影响。采用了一种特殊的图像分割方法即基于数学形态学的分割技术对图像进行边缘检测及分割,保证了边缘检测的连续性,能够分割出完整的缺陷目标图像。利用提取的纱布表面缺陷图像中的形态学特征对缺陷进行分类,实现纱布表面破洞、缺经、断纬等缺陷的识别目的。通过MATLAB软件对一些医用纱布图像进行测试,验证了该方法的可行性和准确率。     

MIT中反投影矩阵的计算与数据处理方法

反投影算法是磁感应断层成像技术(MIT)中一种有效的图像重建算法.该算法中反投影矩阵的计算与检测数据的处理是提高重建图像质量的关键.依据磁感应断层像原理,提出了一种有效的MIT反投影矩阵计算方法和检测数据的处理方法.在所建立的仿真模型和实际模型基础上,分别运用该方法进行了图像重建实验与分析.实验结果表明,该方法应用在反投影算法中可以实现MIT图像重建.重建图像能准确反映成像区域内部电导率变化,具有较高分辨率,扰动目标定位准确,形状信息清晰可见.进而验证了该方法的可靠性和有效性.     

多相水平集协同空间模糊聚类图像多目标分割

图像多目标分割的研究对于机器视觉发展具有重要意义。多相水平集模型(Multiphase level set, MLS)对零水平集函数初始位置和噪声敏感,当初始位置不适宜、噪声较大时无法准确分割多目标。针对上述问题,提出一种多相水平集模型协同空间模糊C-均值聚类(Spatial fuzzy C-means, SFCM)的图像多目标分割算法,即SFCM-MLS算法。首先用空间模糊聚类获取图像多目标粗分割结果,然后用粗分割结果定义多相水平集模型的初始水平集函数对图像做精分割。针对人脑磁共振成像(Magnetic resonance imaging, MRI)图像和患有肿瘤的肝脏计算机扫描断层图像多目标分割试验结果表明,与经典多相水平集模型相比,SFCM-MLS算法对初始位置不敏感,提高了图像多目标分割的准确性。     

基于锥束CT切片图像的复杂零件三维表面重构

根据锥束CT切片图像的特点，提出了一种面向复杂零件的三维表面重构新方法：首先采用3D亚体素边缘检测算法提取序列切片图像的高精度封闭轮廓，并重构出切片轮廓的拓扑信息，然后采用一种改进的基于截面属性的轮廓分割算法得到若干组局部结构轮廓集，最后对这些轮廓集进行叠加与拼合，形成零件的整个三维表面。实验结果表明，该方法分割轮廓准确，稳定性好，对具有复杂内外结构的零件，可确保其重构结果的拓扑正确性。     

Automatic segmentation of diatom images for classification

A general framework for automatic segmentation of diatom images is presented. This segmentation is a critical first step in contour-based methods for automatic identification of diatoms by computerized image analysis. We review existing results, adapt popular segmentation methods to this difficult problem, and finally develop a method that substantially improves existing results. This method is based on the watershed segmentation from mathematical morphology, and belongs to the class of hybrid segmentation techniques. The novelty of the method is the use of connected operators for the computation and selection of markers, a critical ingredient in the watershed method to avoid over-segmentation. All methods considered were used to extract binary contours from a large database of diatom images, and the quality of the contours was evaluated both visually and based on identification performance.     

基于单幅图像数据的三维重构方法研究

针对传统的基于阴影恢复形状方法（SFS）的三维重构方法的局限性,综合运用计算机视觉、图像处理和计算机辅助几何设计理论与技术,提出了一种实用的三维重构方法。采用SFS方法获取三维形貌信息,利用图像分割技术提取物体的二维轮廓信息,通过三维形貌信息与二维轮廓信息的融合建立物体的数字化模型,通过B样条方法实现数字化模型的重构。实例表明,该方法能够有效地去除图像的背景信息,改善重构模型的分辨力,为基于图像的三维重构技术的广泛应用提供了条件。     

基于分层多尺度形态学梯度修正的分水岭分割

形态学分水岭分割对图像中的噪声和非规则细节较为敏感, 常常导致较严重的过分割. 如果在分水岭分割之前采用线性滤波器进行平滑,可以在某种程度上消除噪声和非规则细节干扰造成的分水岭过分割, 但是可能使分割出的目标轮廓产生位置偏移. 为了能够在消除过分割的同时保持目标轮廓的位置不变, 提出了一种基于分层多尺度形态学梯度修正的分水岭分割方法. 首先对原始图像进行多尺度形态学滤波平滑; 然后根据形态学梯度图像的三维地貌体积对其进行分层多尺度修正, 自适应地确定修正所需的结构元素尺寸, 对于低梯度层级采用较大尺寸结构元素进行形态学闭运算, 消除因非规则细节产生过分割的非规则局部极小值, 而对较高梯度层则采用较小尺寸的结构元素, 保持区域轮廓的位置不变; 最后在修正梯度图像基础上, 运用标准分水岭变换实现图像分割. 实验结果表明, 该方法能够在消除过分割的同时, 较准确的保持目标轮廓的位置.     

基于阈值分割和形态学相结合的金属废料 X 射线图像轮廓提取方法

针对金属废料 X 射线透射图像中废料之间距离较近时图像可能相互粘连,导致不能有效提取单个物料轮廓的问题,提出了一种基于阈值分割和形态学相结合的金属废料 X 射线图像轮廓提取方法。首先分析图像噪声信息分布,利用约束灰度值范围的 Otsu 阈值分割算法获得全局最优阈值对图像进行滤波;然后采用动态阈值分割方法得到二值化图像,在此基础上采取一种改进的形态学处理策略实现对各单物料区域的连通区标记;最后对各连通区进行轮廓提取以获得单个物料区域的轮廓。经实验表明,该方法有效地提高了在物料粘结情况下图像轮廓提取的准确率和成功率。     

基于水平集的前列腺磁共振图像分割方法研究

基于前列腺磁共振图像(MRI)特征信息及其病变好发特定区域等先验知识,针对前列腺内外轮廓全分割问题,提出基于边缘距离调整水平集演化(DRLSE)的前列腺MRI两步分割方法。在构建统一水平集能量函数的基础上,第1步基于前列腺MR的T1(纵向弛豫时间)图像实现其外轮廓分割,第2步在外轮廓约束限定条件下,基于前列腺MR的T2(横向弛豫时间)图像实现前列腺的内部轮廓分割,进而完成前列腺内外轮廓的全面有效分割。设计了前列腺分割的人机交互界面,对10个前列腺病例MR图像(含正常、增生和癌变共30幅)进行了分割实验研究,并采用Dice相似性系数(DSC)对分割结果进行评价分析,DSC值达到90%以上。实验结果表明,所提出的基于边缘DRLSE的前列腺MRI两步分割方法能够有效地实现前列腺内外轮廓的全面分割,非常接近于临床专家手动分割的理想结果,对前列腺疾病的临床诊断和治疗有较好的参考价值。     

冲焊泵叶轮主件逆向三维重建

不锈钢冲焊泵是一种高效、节能、环保的新型多级离心泵,有关研究尚处于初步阶段。使用三维激光扫描仪采集不锈钢冲焊泵叶轮主件的可视表面图像数据,得到了巨量点云数据,在Pro/E 5.0上通过删除界外值、噪声处理、精减数据点云、数据点云分割与重组、特征抽取与曲线生成以及对点云数据矢量化排序等点云预处理过程,包络、小平面粗调、移除腹板及小平面精调等包络特征操作,松弛与生成集管等小平面特征处理,NURBS曲线生成与曲面重建等,先使用完全逆向法生成了冲焊泵叶轮主件三维模型,同时采取包括生成内外部轮廓与叶片型线、创建曲面模型、实体化等具体步骤的反向提取与正向设计相结合的方法重建得到了该主件的三维实体模型。     

结合先验稀疏字典和空洞填充的CT图像肝脏分割

针对复杂多变的肝脏图像,提出了一种基于先验稀疏字典和空洞填充的三维肝脏图像分割方法。对腹部CT图像进行Gabor特征提取,并分别在Gabor图像和灰度图像的肝脏金标准边界上选择大小相同的图像块作为两组训练集,利用训练集得到两种查询字典及稀疏编码。将金标准图像与待分割图像配准,并将配准后的肝脏边界作为待分割图像的肝脏初始边界;在初始边界点上的十邻域内选择大小相同的两组图像块作为测试样本,利用测试样本与查询字典计算稀疏编码及重构误差,并选择重构误差最小的图像块的中心作为待分割肝脏的边界点;最后,设计一种空洞填充方法对肝脏边界进行补全和平滑处理,得到最终分割结果。利用医学图像计算和计算机辅助介入国际会议中提供的肝脏数据进行了实验验证。结果表明,该方法对肝脏分割图像具有较好的适用性和鲁棒性,并获得了较高的分割精度。其中,平均体积重叠率误差为(5.21±0.45)%,平均相对体积误差为(0.72±0.12)%,平均对称表面距离误差为(0.93±0.14)mm。     

基于交互的B样条曲面重建与误差计算

基于三角网格模型的B样条曲面重建技术得到深入发展,计算与显示重建后的B样条曲面与原始测量三角网格之间的误差对分析曲面重建品质有重要作用。一种较为实用的B样条曲面重建方法是对三角网格模型进行四边界区域划分后进行栅格式采样,再根据采样点进行B样条曲面拟合。针对这种重建方法,研究了一种建立三角网格顶点与四边界区域对应关系的算法,再用离散的方法计算点到对应曲面的距离误差,最后用线性插值方法实现误差彩色．云图的显示。