凸性连通分支搜索的多椭圆检测

现有的椭圆检测算法如随机霍夫变换,在有遮挡、多目标的情况下存在稳定性差,精度低的缺点.本文提出一种基于凸性连通分支搜索结合曲线拟合的多椭圆检测算法.先按照凸性对边界曲线进行分割,使分割后的曲线符合某一特定的椭圆曲线函数;然后在分割曲线段的基础上进行椭圆拟合;最后合并同一椭圆上的曲线段.对合成图像及自然图像的测试表明,本文提出的方法能够充分利用椭圆曲线边缘点的整体特性,在多椭圆检测中有良好的表现,并具有一定的抗噪性能.     

光声成像反射伪影的机理分析和控制

在光声成像中,重建图像经常会受到图像伪影的影响而降低图像质量.为了解决图像伪影的问题,从超声波在水中的传播特性出发,分析了光声图像中伪影的产生机理.分析表明:伪影的产生是由超声信号在水面的反射延迟造成的.进而提出了通过延迟相减来控制反射伪影的方法,并给出了在实际应用中控制水面高度的依据.通过构建的光声成像平台进行实验验证,结果表明:提出的方法能有效地消除重建图像中的伪影,提高了重建图像的质量.     

基于全变分法重建光声图像

针对光声成像在实际应用中涉及的采样数据不足,提出了一种基于全变分法的光声图像重建方法。通过计算重建图像的模拟信号与实际信号的残差来更新图像,进行迭代以获取重建图像。在迭代重建的过程中引入压缩传感理论中的全变分法,通过梯度下降法得到全变分最小的图像。通过数值仿真,模拟了在不足采样情况下的图像重建。结果表明,全变分重建法的重建效果比滤波反投影法、反卷积重建算法及代数重建算法等3种方法更好。在30个采样点的情况下,重建图像的峰值信噪比值比上述3种算法的重建结果分别高出30.98,22.09和8.35 dB。另外,仿体实验结果也表明该方法能更有效地避免噪声的干扰。     

基于自动化三维超声冠状面图像的腹壁手术切口检测算法EI北大核心CSCD

切口疝是发生于原手术切口区域的腹壁缺损,手术切口的准确定位对于切口疝的诊断具有重要临床意义。本文提出一种基于腹壁三维超声冠状面图像的手术切口检测算法,可辅助医生快速定位切口疝病灶区域。算法首先采用斑点降噪各向异性扩散算法对冠状面超声图像进行滤波处理;然后再进行图像预处理操作以减少算法运算量,提高算法执行效率;最后通过边缘检测、最大距离筛选和线性拟合操作获得原手术切口的直线方程。结果表明:算法拟合的手术切口直线与实际手术切口位置非常接近,拟合效果好,精确度高。     

一种自动提取IVUS图像血管包络的新方法

提取血管内超声(IVUS)图像的血管包络对冠状动脉疾病的诊断有一定的积极意义。本文综合考虑IVUS图像的灰度特征、序列时间特性、先验知识等三类信息,提出一种自动提取血管包络的方法。先由序列时间特性和先验知识减少噪声和伪像干扰,提取出第一帧图像的初始包络;然后用结合梯度、灰度方差、灰度均值信息的B样条GVFsnake对初始包络进行变形得到第一帧的最终包络;最后利用序列图像的时间特性提取后续帧的包络。通过实验表明:综合三类信息的包络自动提取方法在精度和鲁棒性等方面优于以往的方法。     

利用超声多普勒技术检测血栓

血栓检测对早期诊断血管疾病有十分重要的意义，超声多普勒技术是一种常用的血栓无损检测方法。当血栓通过超声多普勒仪器的采样容积时，会引起超声多普勒信号功率的瞬时增强，因此可以直接根据超声多普勒信号时域波形幅度的变化来检测血检。但是由于系统可能存在着干扰，这种基本的检测方法有着较大的局限。为了克服这一缺陷，可以利用信号处理的新理论，通过提取血栓信号的敏感特征参数，来达到提高血栓自动检测准确性的目的。     

一种改进的基于形变方法的图像拼接算法

为实现存在形变和曝光差异的图像之间的无缝拼接,提出一种改进的基于形变方法的图像拼接算法.该算法对已经配准的待拼接图像的重叠区域进行图像融合,先利用直方图匹配法使两幅待拼接图像分别生成符合对方曝光程度的图像,然后利用基于水平集的序列图像生成算法得到在两种曝光程度下的融合图像,再结合多分辨率图像拼接算法和动态规划最佳缝合线查找法对得到的融合图像进行拼接,最终获得拼接图像.通过对合成图像和标准数字图像的模拟拼接实验表明,该算法能同时实现图像形变和曝光差异的平滑过渡.     

基于最大似然的超分辨率图像复原方法

从超分辨率图像复原的实际应用出发,提出了一种基于最大似然的序列图像复原方法.在通用线性观测成像模型下,利用改进的奇异值分解法估计成像系统点扩散函数,通过高斯金字塔结构下的光流场方法估计图像间的亚像素级平动,利用基于统计特性的方法估计图像噪声方差等.根据以上参数及部分先验知识,运用最速下降迭代算法实现基于最大似然的超分辨率复原,并对迭代结果进行维纳滤波.计算机模拟实验结果表明,该方法具有较好的复原效果,其性能优于典型的反向迭代投影法.利用实际视频图像的复原实验证明了该方法的实用性.     

基于自适应形态滤波的医学超声图像降噪

针对医学超声图像上的斑点噪声,本文提出一种基于自适应形态滤波的降噪方法.首先构造一组检测图像中不同像素值突变的结构因子;再对每个结构因子构造相应的形态滤波结构元;最后对每个像素点邻域进行结构检测,找到该点处最可能存在的突变结构,以相应的结构元完成该点的形态滤波.对不同信噪比的仿真图像和实际图像分别采用本文方法和各向异性扩散滤波,不同尺度传统形态滤波进行了:比较实验,结果表明:采用本方法可将超声图像的信噪比、对比度噪声比和图像优度分别平均提高15%、37%和69%,优于其它方法.     

超声图像颈动脉内中膜提取方法

1引言颈动脉粥样硬化扰乱正常血流循环,会引起如中风等的严重血管疾病。超声检查具有无损性,对早期检测颈动脉粥样硬化有很好的效果。颈动脉的管径厚度(LD)和内中膜厚度(IMT)是超声检查中判断颈动脉是否硬化的两个重要指标[1]。