基于窄带水平集的带标记线左心室核磁共振图像的自动分割

提出了一种全自动分割带标记线左心室核磁共振图像的方法.它主要由两部分组成:先采用支持向量机(SVM)进行左心室定位,从而给出初始轮廓线;然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果.该方法改进了窄带生成方法,减少了窄带生成时间.针对带标记线左心室核磁共振图像的成像特点,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.实验结果表明,该方法能全自动、快速、准确地实现左心室的分割.     

基于方向小波变换的自适应图像去噪方法

为提高方向小波变换方向选择的自适应性,提出一种混合傅里叶变换和方向小波变换的图像去噪算法。结合图像的边缘信息,利用傅里叶变换估算图像的局部方向,构造方向小波变换的生成矩阵。考虑方向小波变换陪集分解的特点,根据序列长度选择相应阈值。实验结果表明,当噪声方差大于25时,该方法的去噪性能较好。     

基于流形特征与形状先验的红外直升机图像分割

为有效分割复杂天空背景下的直升机目标,提出了基于流形特征与形状先验的变分分割模型.根据图像数据的灰度分布构造区域能量项,推动变形曲线向目标边界演化;引入对称正定（Symmetric Positive Definite,SPD）矩阵流形上的区域协方差描述子构造流形特征能量项以提高分割算法的鲁棒性.在区域项、边界项和流形特征项的共同作用下获取红外直升机目标的第一阶段分割结果.在第二阶段分割过程中,基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）方法获取直升机目标的先验形状变化模式,以变形曲线在PCA空间重构的形状作为先验知识约束曲线的演化,最终实现红外直升机图像的分割.实验结果表明,本文方法能够有效获取直升机目标的完整轮廓.