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左心室核磁共振图像的自动分割 总被引:6,自引:2,他引:6
目前左心室核磁共振图像的分割方法,大部分是半自动的,如Snake方法;为了能实现全自动分割,该文先采用SVM对图像进行左心室定位,然后用水平集(Level Set)方法进行分割,针对水平集符号距离函数构造计算量大的问题,提出了一种新的符号距离函数(SDF)的生成方法——中线延拓方法,它只需对图像进行一次扫描就可以生成SDF,同时还可以记下每点对应的曲线上的最近邻点,为速度项中曲率的扩展提供条件,针对核磁共振图像成像特点,特别是对加标记线的左心室核磁共振图像,引入了块像素变差和灰度相似性的思想,对水平集方法的速度项进行了改进,提高了分割精度,该方法能全自动、快速、准确地实现左心室的分割,文中给出了合成图像和左心室核磁共振图像的分割结果。 相似文献
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基于窄带水平集的曲线演化与左心室MRI图像分割 总被引:2,自引:1,他引:2
文章研究了基于窄带水平集的曲线演化方法并应用于心脏的MRI图像分割。分析了窄带的生成技术,提出了基于模板的距离函数生成方法;针对MRI图像的特点,给出了一种分割MRI图像的水平集速度函数,以处理图像中出现的区域灰度不一致性以及弱边界现象。MRI图像的分割实验证明了该文算法的有效性。 相似文献
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针对形变轮廓模型对初始位置敏感、易陷入局部极值以及不具备自动拓扑变换功能等问题,在讨论拓扑自适应的Snake模型的基础上,提出了基于距离均衡化的自适应性动态轮廓模型。该模型是首先通过顶点到其邻点连线的平均距离来改进内部能量项,使轮廓的运动更具稳定性,同时用轮廓自身的特性来决定轮廓的运动,使其具有较强的自适应性。然后通过膨胀力的构造和使用,使得该模型能够在较大范围内捕获图像的特征。用该方法对合成图像和真实图像进行的分割结果表明,效果较好。 相似文献
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一种新的全色与多光谱图像融合变分模型 总被引:1,自引:0,他引:1
图像融合是提供包含各输入图像互补信息的单幅图像的有力工具. 本文提出了一种新的用于全色和多光谱图像融合的变分模型. 在Socolinsky对比度模型的基础上构造了一个改进的能量泛函最小化问题, 以寻找最接近全色图像梯度的解.为了提高多光谱图像的空间分辨率,并尽可能地保持其原有的光谱信息, 还将光谱一致项、波段间相关项和对比度增强项引入融合模型. 在IKONOS和QuickBird数据集上测试了该模型的性能.实验结果表明该模型可以生成同时具有高空间质量和高光谱质量的融合图像. 相似文献
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提出一种基于邻域方差加权平均的多源遥感图像曲波变换融合方法。将低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像作曲波变换,融合图像的曲波系数中的低频分量取多光谱图像的低频分量,中高频系数与高频系数采用邻域方差加权平均的方法由两幅图像曲波变换系数共同决定。逆曲波变换得到融合图像。实验表明算法有效提高了图像的清晰度和保持了光谱特性。 相似文献
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针对常规多分辨率域融合策略的处理过于直接可能会降低融合图像质量的现象,提出了一种多分辨率域变分融合策略.该策略根据源图像分解系数的梯度信息构造目标系数梯度场,寻找梯度最接近目标梯度场的系数作为融合图像的分解系数.为了保持与源图像的相似性,对高、低频系数分别加入了约束条件.针对高频系数对噪声敏感的特点,还引入了全变分项来保证解的平滑性.在多聚焦图像、红外图像与可见光图像上的融合实验结果表明:与常规融合策略相比,提出的融合策略能够注入更多的空间细节信息,同时能更有效地保留源图像的结构信息. 相似文献
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