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摘要为了帮助医生对医学图像进行准确的定位和诊断,在显示感兴趣区域的同时保留其上下文信息,提出一种保留上下文环境体绘制方法.首先记录沿光线方向的首个等值面的空间位置;然后根据采样点到等值面的距离和采样点处的梯度构造衰减函数,将衰减函数作用于不透明度转换函数,以控制光线合成.对头、腹和脚部等CT数据的实验结果表明,该方法可以在保留组织轮廓清晰的前提下增强感兴趣区域显示. 相似文献
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广义模糊算子法是一种用于图象边缘检测的全新而有效的方法。它能与不同的图象预处理方法相结合从而产生不同的图象显示效果。此文提出一种预处理方法,首先对一幅图象进行预处理,然后将广义模糊算子作用于该图象,能得到较好的浮雕显示效果。调整预处理中的参数,所显示的效果也有所不同。 相似文献
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RCTLS图像恢复中局部线化的优化算法以及正则化参数的自适应选择 总被引:1,自引:1,他引:1
关于模糊图像的恢复问题,可采用DFT域中的正则化约束总体最小二乘法(RCTLS)有效地加以解决.该方法的实现是对非凸函数进行求解,尽管采取了一些经典优化迭代算法,仍难以获得高质量的恢复图像,并需要较多的机时.为此,本文对DFT域中的RCTLS算法提出两个具有创新性的解决方案:首先提出了局部线化优化算法进行求解;在此基础上,我们还对正则化参数进行自适应选择,以进一步提高恢复图像的质量.实验证明,采用局部线化方法可以成倍地提高计算速度,明显改善了图像恢复质量;同时,对正则化参数进行了自适应迭代选择不仅提高了工作效率,并且能使恢复图像的质量得到进一步改善. 相似文献
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基于多尺度卡尔曼滤波的医学图像配准算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的基于主成分分析和多尺度卡尔曼滤波的医学图像配准算法.利用主成分分析的方法求出两幅图像的主轴和质心,从而计算出图像间的旋转角度;利用高斯金字塔分解构造了一种自适应的卡尔曼滤波器用来提高算法的鲁棒性.对模拟图像和真实图像进行了实验,实验结果表明此方法能准确,快速地处理图像刚性配准问题. 相似文献
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为获取低剂量条件下X-CT的优质重建,提出基于广义Gibbs先验的低剂量X-CT重建算法。新算法首先对投影数据进行统计建模,其后采用Bayesian最大后验估计方法,将投影数据中非局部的先验信息加诸于该数据的恢复中,达到抑制噪声的效果,最后仍采用经典的滤波反投影方法对恢复后的投影数据进行解释CT重建。文中将非局部先验称为广义Gibbs先验,其原因在于该先验具有传统Gibbs先验形式的同时,可以通过选择较大邻域和自适应的加权方式充分利用投影数据的全局信息进行数据恢复。通过与已有算法的对比实验,表明该文提出的基于广义Gibbs先验的低剂量X-CT重建算法在降低噪声效果和保持边缘方面具有较好的表现。 相似文献
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相位展开是磁共振成像技术应用中最关键的环节之一,可以为磁共振的某些重要临床应用提供精确的相位信息。然而,由于临床磁共振成像过程中,部分区域真实的相位存在急剧变化,同时伴有不同性态的噪声污染,导致相位展开时存在信息的高度不一致性。为了有效地解决上述难题,基于马尔可夫-最大后验(Markov Random Field & Maximum A Posterioi,MRF-MAP)模型,首次将相位展开看作计算机视觉中的标记问题,并结合磁共振相位数据的特点,设计出相位图的模糊质量图,完成相位展开的能量函数构建。针对能量函数的优化求解,采用高效的图割算法进行。 相似文献
9.
全距置换可以打乱数据的位置,同时又能使元素间距离的所有可能性都出现。所以从换位角度看,全距置换具有良好的密码学性质。将全距置换引入到图像加密的领域,提出了两种利用全距置换对数字图像进行加密的算法。 相似文献
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基于压缩感知(CS)的磁共振成像(MRI)是一种利用磁共振(MR)图像的稀疏性的快速成像技术,经典CS-MRI重建数学模型是在包含线性合成非平滑正则约束下的最优化问题。针对重建模型中的线性合成正则项提出利用原始-对偶框架同时求解原始-对偶问题,对原始-对偶问题的增广Lagrangian形式求解其最优解,提出了一种原始-对偶迭代重建算法;对于非平滑正则项的处理,提出使用Moreau包络进行平滑近似,然后利用近似算子得到平滑近似函数的导数形式。用体模图像和真实MR图像,与共轭梯度算法(CG)、算子分离算法(TVCMRI)、变量分离算法(RecPF)和快速混合分离算法(FCSA)进行比较,表明该算法重建效果最好,算法复杂度与最快的FCSA算法相当。 相似文献