基于HMRF的改进Kmeans脑肿瘤分割算法

为了解决磁共振成像脑部肿瘤区域出现误识别及对脑MRI图像中的肿瘤部位分割时出现的不确定性等问题，提出一种改进的Kmeans算法与隐马尔可夫随机场模型（HMRF）相结合的分割方法，对脑肿瘤图像实现精准分割。首先将Kmeans算法的欧氏距离替换成曼哈顿-切比雪夫距离并用改进后的Kmeans算法对待分割图像进行初始参数估计和初始分割，然后通过HMRF理论获得图像的空间信息，并结合EM算法对聚类中心进行更新，获得更为准确的聚类中心，从而提高算法的分割性能。实验结果表明，该方法具有良好的脑部肿瘤分割性能效果，其中Dice系数和Jaccard系数的平均值分别达到了0.9289和0.8725。     

基于PSO的Markov随机场在医学图像分割中的应用

研究了应用粒子群优化算法（PSO）优化Markov随机场方法对磁共振图像进行分割的算法。建立了基于马尔可夫随机场的图像分割模型,针对马尔可夫随机场图像模型的局部相关特性和最大后验概率估计,将粒子群优化算法应用于该模型,快速获得图像分割目标的全局最优解。实验数据表明该方法的高效性。     

基于证据理论的脑部图像分割算法

针对在马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法中存在的像素点分割结果不一致的现象,提出一种基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的图像融合分割算法。利用模拟退火算法恢复出脑部轮廓,根据该轮廓从原图中提取出脑核部分,采用马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法分别对脑核部分进行分割,通过D-S证据理论将分类不确定的争议像素划归到似真区间,并进行融合分割。实验结果表明,该算法能解决争议点的归属问题,有效滤除噪声,稳健性较好。     

基于证据马尔可夫随机场模型的图像分割

图像分割是计算机视觉中的经典问题,在许多领域都有重要应用.由于图像信息存在不确定性,难以获得精确的分割结果,为应对图像分割中的不确定性问题,将证据理论这一不确定性建模与推理工具与马尔可夫随机场相结合,提出证据马尔可夫随机场(EMRF)模型,并基于此提出新的图像分割算法.EMRF利用证据标号场描述像素标号的含混性,以证据距离描述相邻像素间的标号关系,利用条件迭代模型(ICM)算法进行优化.实验结果表明,EMRF相较于传统马尔可夫随机场、模糊马尔可夫随机场和传统的基于证据理论的方法,能获得更好的分割效果.     

应用马尔可夫随机场的金属疲劳断口条带分割

研究了金属疲劳断口图像的分割问题,提出了一种基于马尔可夫随机场（MRF）的金属疲劳断口图像的条带分割方法。由于疲劳断口图像中的纹理记录了整个断裂过程中的受力情况,通过对疲劳断口的条带纹理进行分析可以反演断裂的过程,因此研究疲劳断口图像的分割可以对失效分析有重要的科学价值。文中构造了图像的马尔可夫随机场模型,并且提出了一种基于该模型的图像分割算法。马尔可夫随机场模型是一种描述图像结构的概率模型,能够充分利用图像的空间相关信息,能够实现对低信噪比的金属疲劳断口图像进行条带分割。结果表明算法具有收敛速度快、稳健性好等优点。     

图像分割中的马尔可夫随机场方法综述

马尔可夫随机场方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。本文介绍了基于马尔可夫随机场模型的一般理论与图像的关系,给出它在图像分割中的通用框架:包括空域和小波域图像模型的建立、最优准则的选取、标号数的确定、图像模型参数的估计和图像分割的实现,评述了其在图像分割中的应用,展望其发展的方向。     

基于混合高斯模型MRF场的CT图像分割*

提出了一种基于混合高斯模型的马尔可夫随机场CT图像分割方法.此方法根据工业CT图像的特点,建立混合高斯逼近的图像灰度统计模型;用混合高斯模型作为Markov随机场的先验模型,提出混合高斯Markov随机场分割模型.实验表明,该方法较单高斯模型有很大的改善,对工业CT图像分割效果好.     

变权重MRF算法在图像自动无监督分割中的应用

为了实现图像的自动无监督分割,本文提出类自适应变权重马尔可夫随机场分割算法。首先结合最小描述长度准则,自适应计算马尔可夫随机场框架下的图像分类数;然后引入变权重的马尔可夫随机场算法,扩大势函数的选择范围,消除势函数的复杂计算;最后用迭代条件模式进行优化,获得最大后验概率准则下的分割图像。在Matlab环境中的测试结果表明,该算法具有实效性,能正确计算分类数,同时有效减少了分割错误。     

基于简化随机场模型的高分辨率遥感影像分割方法

提出了一种灰度分割的基础上添加辅助的纹理分割的基于简化随机场模型的遥感影像目标分割方法,即用常用的描述局部图像特点的特征代替MRF中定义的特征,将这些特征组合成特征向量进行模糊C均值聚类完成分割。给出了算法流程和实验结果,并将该结果与基于高斯马尔可夫随机场模型法分割的结果进行比较,实验结果表明简化随机场模型法在保证一定的分割精度的情况下,分割速度明显快于高斯马尔可夫随机场模型法。     

基于模糊马尔可夫场的脑部MR图像分割算法

在传统马尔可夫场模型的基础上,建立了模糊马尔可夫场模型。通过对模型的分析得出图像像素对不同类的隶属度计算公式,提出了一种高效、无监督的图像分割算法,从而实现了对脑部MR图像的精确分割。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像分割实验,表明新算法比传统的基于马尔可夫场的图像分割算法和模糊C-均值等图像分割算法有更精确的图像分割能力。     

Analytical assessment of intelligent segmentation techniques for cortical tissues of MR brain images: a comparative study

Medical image segmentation is one of the difficult tasks in image processing since the accuracy of segmentation determines the eventual success or failure of proper diagnosis. In medical imaging identification of each pixel in a region has vital importance since it can increase the standard of evaluation criteria. In this respect segmentation of brain MR images has become more significant in research and medical applications related to diagnosis of abnormality and diseases appearing in human brain. Segmentation initiates the process of extraction of various cortical tissues which is a key issue in neuroscience, to detect early neural disorders. The aim of present study is to comprehensively evaluate intensity based fuzzy C-means and Markov random field approaches, both stochastic and deterministic, for the segmentation of brain MR images into three different cortical tissues—gray matter, white matter and cerebrospinal fluid. Along with the analytical assessment of the segmentation techniques including efficiency and user interaction, this work is concentrated on empirical evaluation based on area based matrix. The results illustrate that in all respects, Markov Random field based approaches are showing better performance as compared to fuzzy C-means. Further, the Markov random field approaches are compared to find out which segmentation technique will suit which initial conditions.     

克服灰度不均匀性的脑MR图像分割模型

为了克服脑核磁共振图像中存在的灰度不均匀现象,提出一种有效的脑核磁共振图像分割模型.该模型利用多相位水平集方式来拟合图像的局部灰度,实现多种脑组织的同时分割,并提供光滑且准确的目标边界或曲面.在二维、三维的图像上的比较实验结果表明,该模型是有效的.     

基于改进马尔可夫随机场的钢轨缺陷分割

为提高钢轨缺陷分割对噪声的鲁棒性,提出一种基于改进马尔可夫随机场(MRF)的钢轨缺陷分割方法。利用背景差分法对灰度进行预处理,消除灰度分布不均的干扰。对模糊if-then规则的前提部分采用马尔可夫随机场来利用图像中的空间约束,结果部分指定像素距离图算法,通过使用马尔可夫随机场(MRF)在相邻像素图像之间并入局部空间信息,推导出新的自适应模糊集和MRF相结合的钢轨表面缺陷自动分割方法。建立标准的FCM、GMM和该方法的钢轨缺陷分割对比实验,验证了算法的有效性和优越性。     

优化的PCNN自适应三维图像分割算法*

脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)对图像分割具有天然的优势,但是传统的PCNN模型参数难以确定,且算法耗时多。对多种PCNN模型进行研究改进,并利用统计学知识提出了一种精简高效的自适应三维分割算法。将其用于脑部磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像的分割,把脑组织分成白质、灰质和脑脊液。与标准PCNN、传统的Otsu阈值方法、SPM8工具箱及专家手动分割结果的对比实验表明,该自适应算法具有精确性、高效性。     

基于t-混合模型的脑MR图像白质分割

核磁共振成像（MRI）作为临床辅助诊断和研究的重要工具,MR图像分割的准确性直接影响着后续处理的正确性和有效性。在目前的图像分割算法中,基于t-混合模型的图像分割方法因其快速和稳健性而受到重视。该方法的一般过程是先估计混合模型的参数,计算图像中每点的后验概率,然后根据贝叶斯最小错误率准则对图像进行分割。根据MR图像的特点,提出了基于t-混合模型的大脑MR图像白质分割的算法,并取得了较好的实验结果。     

基于深度学习的超声图像左心耳自动分割方法

从超声图像中分割出左心耳（LAA）是得出临床诊断指标的重要步骤,而准确自动分割的首要步骤和难点就是实现目标的自动定位。针对这一问题,提出了一种结合基于深度学习框架的自动定位和基于模型的分割算法的方法来实现超声图像中LAA的自动分割。首先,训练YOLO模型作为LAA自动定位的网络架构;其次,通过验证集确定最优的权重文件,并预测出LAA的最小包围盒;最后,在正确定位的基础上,将YOLO预测的最小包围盒放大1.5倍作为初始轮廓,利用C-V模型完成LAA的自动分割。分割结果用5项指标加以评价：正确性、敏感性、特异性、阴性、阳性。实验结果表明,所提方法能够实现不同分辨率条件和不同显示模式下LAA的自动定位,小样本数据在1000次迭代时已经达到最优的定位效果,正确定位率达到72.25%,并且在正确定位的基础上,C-V模型的分割准确率能够达到98.09%。因此,深度学习技术在实现LAA超声图像的自动分割上具备较大的潜力,能够为基于轮廓的分割算法提供良好的初始轮廓。     

具有多指标柔性能量的Mumford Shah模型图像分割

针对Chan和Vese提出的基于Mumford Shah泛函的水平集图像分割算法，做了两方面的改进：首先,构造了具有柔性的演化曲线内外能量取代C V模型中的刚性能量，减少了C V模型求解时的数值不稳定和过度分割等现象；其次，综合图像的多方面特征，提出多指标集能量项构造方法，提升了C V模型的分割能力和精度。综合两方面的工作，提出带多指标柔性能量的C V模型。新模型能有效处理图像受严重噪音污染、目标内部有灰度起伏等情况。对人工合成图像、医学图像和真实世界图像的分割实验均表明了新模型的良好性能，并且算法收敛速度快、数值稳定。     

马尔可夫随机场约束下的PCM图像分割算法

与模糊c均值（FCM）算法相比较,可能性C均值（PCM）聚类算法具有更好的抗干扰能力。但PCM聚类算法对初始化条件很敏感,在聚类的过程中很容易导致聚类结果一致性,并且没有考虑到像素的空间信息,用在图像分割尤其是多目标图像分割上效果极不稳定。在PCM算法的基础上,利用Markov随机场中的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,提出马尔可夫随机场与PCM聚类算法相融合的图像分割新算法（MP．CM算法）。实验结果表明,在多目标图像分割上利用MPCM算法可以取得比PCM更好的分割效果。     

C-V活动轮廓模型的一个注记

Chan-Vese提出的“无边活动轮廓”模型（C-V模型）是一个著名的基于区域的图像分割模型,它是基于Mumford-Shah泛函和二值PC函数（目标区域取一个值,背景区域取另一个值）解决图像分割问题的。在C-V模型中,定义能量泛函的面积项的系数被要求为非负值,这个要求限制了模型适用的范围。实验研究表明：面积项系数取负值时,C-V模型能够分割某些原来不适用的图像。     

基于改进C-V模型的图像分割方法

传统C-V模型分割图像利用图像区域特征,忽略 了边缘等能够反应图像细节的特征。为了达到更好的图像分割效果,对于这些细节信息的处理则显得尤为重要。图像的梯度信息在边缘区域具有较大幅值,在同质区域具有较小幅值,因而可以用图像梯度来反映图像的边缘信息。把边缘信息融入C-V模型,利用同质区域信 息和边缘信息控制曲线演化,则可以达到更好的分割效果。本文提出的新模型克服了C-V模型的一些 缺陷,对背景灰度不均匀或含弱边缘的图像能够获得更好的分割效果。