髋关节序列CT图像中股骨近端分割方法研究

针对现有髋关节序列CT图像中骨骼近端分割精度差、自动化程度低、计算复杂度高的问题,提出一种自动分割股骨近端的方法。该方法充分利用序列CT图像中股骨头与股骨中段呈现类圆形以及相邻切片中股骨特征相似度高的特点,融合双向分割的股骨轮廓信息得到可靠的股骨近端轮廓。实验结果表明,该方法能准确地从髋关节序列CT图像中提取出股骨近端的轮廓信息,具有一定的实用价值。     

序列B超图像的快速轮廓提取

提出了一种序列B超图像的轮廓提取算法,该算法通过构造边缘轮廓模板来进行B超图像中感兴趣轮廓的提取,实验证明该算法能够较快速地对序列B超图像进行轮廓提取。     

基于改进的GVF Snake模型CT图像轮廓提取技术

CT图像轮廓提取是逆向工程中的关键技术之一,由于基于边界检测算法很难提供一条连续的无间断的边界轮廓。采用一种改进的GVF Snake算法,首先通过人工取点,B样条拟合的方法,提取其初始轮廓,再利用改进的GVF Snake方法进行边界轮廓逼近,以获得比较精确的叶片边界轮廓,克服了传统活动轮廓模型梯度势能场捕捉范围小的缺点,并通过实验证明了该方法的有效性。     

鱼眼图像轮廓提取算法研究

要从鱼眼图像恢复出实际场景的图像，其前提是必须准确地提取出鱼眼图像的轮廓，也就是说要精确地求出鱼眼图像圆形区域的半径和圆心坐标。提取鱼眼图像轮廓一般是采用最小二乘拟和的方法，但该方法计算量大，精度难以保证。文中根据鱼眼图像的特点提出了面积统计的方法。面积统计法不仅可以降低计算复杂度，在精度上也可以达到要求，实验证明了所给出的方法的正确性和可行性。     

鱼眼图像轮廓提取算法研究

要从鱼眼图像恢复出实际场景的图像,其前提是必须准确地提取出鱼眼图像的轮廓,也就是说要精确地求出鱼眼图像圆形区域的半径和圆心坐标.提取鱼眼图像轮廓一般是采用最小二乘拟和的方法,但该方法计算量大,精度难以保证.文中根据鱼眼图像的特点提出了面积统计的方法.面积统计法不仅可以降低计算复杂度,在精度上也可以达到要求,实验证明了所给出的方法的正确性和可行性.     

机械设计图像主轮廓提取算法研究

针对传统的轮廓提取方法在机械设计图像上无法获取令人满意结果的问题,提出基于区域填充和标引消除的主轮廓提取方法.根据机械图孔洞分布的特点,提出一种能自动选择种子点的种子填充算法实现图像内部孔洞填充,并结合图像形态学和轮廓跟踪算法实现图像中标引的消除,从而得到图像主轮廓.实验结果表明,该方法能够对机械设计图准确而高效地进行填充,且能够准确提取出机械设计图像的主轮廓.     

图像轮廓提取方法研究

对现有的轮廓提取现状进行分析,把主要的轮廓提取方法划分为先验知识法、数学形态法、基于梯度的方法、水平集方法、活动轮廓模型方法、以及神经动力学方法六大类,并研究这些方法的主要特点。对轮廓提取方法研究进行展望,提出神经动力学方法是轮廓提取方法的发展方向。     

头部MRI图像外轮廓提取算法的实现与比较

为精确提取头部MRI图像外部轮廓,提供后期三维重建数据,根据对边缘检测、迭代阈值、自适应阈值法和半阈值分割法在MRI断层图像分割效果的比较,提出一种改进的头部MRI图像轮廓提取方法。该方法在对图像进行预处理后,通过直方图统计结果对图像进行半阈值分割后得到二值图像,由二值图像梯度信息得到边界点集,通过八邻域搜索提取得到包含多条轮廓的轮廓数据集,并根据长度、面积等判定条件准确提取出断层截面的外轮廓。实验结果表明:该方法能提取出更为准确和连续的轮廓,较其他方法拥有更高的成功率。     

鱼眼图像轮廓提取及校正研究

提出鱼眼图像轮廓提取的扫描线逼近算法,算法能够准确地求取鱼眼图像的圆心坐标和半径,特别是在鱼眼图像圆形轮廓区域内存在大量黑色像素点、统计算法失效的情况下,该算法仍能准确地提取图像轮廓,计算图像定位参数,具有明显的优越性.在此基础上,采用球面坐标定位校正方法进行图像扭曲变形校正,取得了较好的图像校正效果.     

鱼眼图像轮廓提取方法的对比

要从鱼眼图像恢复出实际的场景图像,其前提是必须准确的提取出鱼眼图像的轮廓,而提取鱼眼图像的轮廓也就是确定鱼眼图像的中心和半径.从提取鱼眼图像轮廓着眼比较了最小二乘拟合法、面积统计法、扫描线逼近算法、改进的扫描线逼近算法等各自的优缺点.其中改进的扫描线逼近算法具有准确地提取鱼眼图像轮廓,计算量小,实时性好,校正效果好的特...     

基于角点的CT影像轮廓遮挡识别

针对CT影像中的启发式轮廓提取,提出了一种根据上层轮廓识别的当前轮廓遮挡的算法。使用基于曲线的弧长参数化方法识别遮挡,这种方法能够识别出轮廓的所有遮挡,但是,轮廓中的非遮挡部分也可能被识别为遮挡。利用DCSS（直接曲率尺度空间）在上下轮廓中自动识别和匹配角点,进一步设计基于角点的遮挡收缩技术,通过匹配的角点缩短或者删除被错误识别的遮挡。大量的实验研究表明,该算法可以有效、准确地识别所有轮廓的遮挡。     

Automatic lip contour extraction from color images

Visual information from lip shapes and movements helps improve the accuracy and robustness of a speech recognition system. In this paper, a new region-based lip contour extraction algorithm that combines the merits of the point-based model and the parametric model is presented. Our algorithm uses a 16-point lip model to describe the lip contour. Given a robust probability map of the color lip image generated by the FCMS (fuzzy clustering method incorporating shape function) algorithm, a region-based cost function that maximizes the joint probability of the lip and non-lip region can be established. Then an iterative point-driven optimization procedure has been developed to fit the lip model to the probability map. In each iteration, the adjustment of the 16 lip points is governed by three pieces of quadratic curves that constrain the points to form a physical lip shape. Experiments show that the proposed approach provides satisfactory results for 5000 unadorned lip images of over 20 individuals. A real-time lip contour extraction system has also been implemented.     

基于曲线演化的CT颅骨外轮廓提取

准确有效地提取颅骨区域的单层外轮廓线是基于轮廓线颅骨三维模型重建的关键问题之一。针对颅骨复杂外形单层外轮廓提取困难,提出了一种基于曲线演化的方法。首先对图像进行阈值分割获得颅骨区域,然后初始化一条包括该区域的单层闭合曲线,对该曲线应用一种新的微分方程进行演化,最终获得颅骨区域的外轮廓线。实验结果表明,该方法可自动处理颅骨CT图像,准确获得颅骨的单层外轮廓,有效解决了颅骨单层外轮廓提取问题。     

基于先验知识的肝脏轮廓线提取算法研究

准确有效地提取肝脏CT序列的轮廓线是腹部软组织三维模型重建与可视化的关键问题之一。针对肝脏轮廓线提取准确性不高的问题, 提出了一种基于先验知识的肝脏轮廓线提取算法。首先利用拉普拉斯算法进行CT图像增强, 再利用基于边缘先验知识的套索模型对感兴趣区域进行半自动的初始化, 最后通过改进的Snake算法准确地提取肝脏CT图像的边缘。针对序列CT肝脏的边缘提取, 提出根据CT图像序列之间的相关性, 将上一幅图像的轮廓线提取结果作为下一幅CT图像边缘提取的初始化点, 接着批处理地提取CT序列的肝脏边缘。实验结果表明：该算法大大减少了手动初始化结果对目标边缘轮廓准确提取的依赖性, 并有效地解决了肝脏轮廓线的提取问题。     

Lip contour extraction from color images using a deformable model

The use of visual information from lip movements can improve the accuracy and robustness of a speech recognition system. In this paper, a region-based lip contour extraction algorithm based on deformable model is proposed. The algorithm employs a stochastic cost function to partition a color lip image into lip and non-lip regions such that the joint probability of the two regions is maximized. Given a discrete probability map generated by spatial fuzzy clustering, we show how the optimization of the cost function can be done in the continuous setting. The region-based approach makes the algorithm more tolerant to noise and artifacts in the image. It also allows larger region of attraction, thus making the algorithm less sensitive to initial parameter settings. The algorithm works on unadorned lips and accurate extraction of lip contour is possible.     

煤矿井下人员人脸轮廓提取方法

针对煤矿井下人员脸部轮廓难以提取而导致考勤系统识别率低的问题,提出了一种基于主动轮廓模型和主动形状模型的人脸轮廓提取方法。首先由主动形状模型估计初始轮廓位置,然后通过定义主动轮廓模型的能量函数,采用主动轮廓模型算法多次迭代后缩小标记点与真实轮廓之间的差距,提取由主动形状模型获得的正交插值的灰度值轮廓,即可得到人脸轮廓。实验结果表明,该方法较传统主动轮廓模型能够更精确地提取人脸轮廓形状。     

Spatial-temporal joint probability images for video segmentation

Effective annotation and content-based search for videos in a digital library require a preprocessing step of detecting, locating and classifying scene transitions, i.e., temporal video segmentation. This paper proposes a novel approach—spatial-temporal joint probability image (ST-JPI) analysis for temporal video segmentation. A joint probability image (JPI) is derived from the joint probabilities of intensity values of corresponding points in two images. The ST-JPT, which is a series of JPIs derived from consecutive video frames, presents the evolution of the intensity joint probabilities in a video. The evolution in a ST-JPI during various transitions falls into one of several well-defined linear patterns. Based on the patterns in a ST-JPI, our algorithm detects and classifies video transitions effectively.Our study shows that temporal video segmentation based on ST-JPIs is distinguished from previous methods in the following way: (1) It is effective and relatively robust not only for video cuts but also for gradual transitions; (2) It classifies transitions on the basis of predefined evolution patterns of ST-JPIs during transitions; (3) It is efficient, scalable and suitable for real-time video segmentation. Theoretical analysis and experimental results of our method are presented to illustrate its efficacy and efficiency.