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| 1 | 多参数Gabor预处理融合多尺度局部水平集的超声图像分割显示文摘针对超声图像边缘较弱且不连续、图像灰度分布不均的特点,提出一种基于多方向、多频率的Gabor滤波融合多尺度水平集的边缘提取算法。将超声图像成像的不连续性看作随机方向的纹理,利用Gabor滤波的方向性进行不同角度的滤波,通过最大值融合多图像,得到待分割区域和背景之间的差异且最大程度地保留原图像信息的中间图像。同时,使用多中心频率的Gabor滤波核以满足超声图像复杂的频率分布特性,并通过均值融合的方式减弱噪声的影响。再针对融合图像边缘较弱且灰度变化不均的缺陷,改进传统的局部聚类水平集方法,采用不同方差大小的高斯卷积核来适应图像不同部分的灰度变化情况,通过均值融合构造多尺度能量函数。通过在增强图像上迭代改进后的多尺度水平集函数,获取最终边缘。为验证算法的有效性,对胃部超声图像进行测试,分割结果的相关性系数和敏感性系数分别达到了0.856和0.910,相比传统局部强度聚类水平集方法分别提升了20.7%和5%。实验结果表明,该算法可以显著提高超声图像边缘提取的连续性和准确性,有效降低因超声图像灰度不均和边缘较弱造成的过分割现象。 | 陈晓冬 盛婧 杨晋 蔡怀宇 金浩 | 2020 | 中国光学2020，13，5： | 11 |
| 2 | 基于高斯-马尔科夫随机场模型的脑血管分割算法研究显示文摘由于脑血管具有分枝众多、形态细小以及位置特殊和形态复杂等特性,在医学图像中精确地提取脑血管成为一项比较棘手的问题。该文提出了一种新颖的统计学分割方法,有效地实现了脑血管的精确分割。首先,充分利用各血管像素的空间邻域信息,将马尔科夫随机场信息加入到统计学模型的方法中,提出了新的马尔科夫统计模型;然后,利用随机期望最大化(Stochastic versions of the Expectation Maximization,SEM)算法来对统计模型中的多个参数进行估计,寻找最优解,进而实现了脑血管的3维分割。实验结果表明,该方法不仅能够分割出较大的血管分支,而且因其考虑了血管邻域信息,对细小血管的分割也有较好的效果,因此对脑血管疾病的临床预防和诊断具有深远的意义。 | 曹容菲 张美霞 王醒策 武仲科 周明全 田沄 刘新宇 | 2014 | 电子与信息学报2014，36，9： | 7 |
| 3 | 利用区域信息的航拍图像分割显示文摘提出一种利用区域信息的航拍图像分割模型。针对GAC模型和Chan-Vese模型存在的不足,提出一种符号压力函数,该符号压力函数可以有效地增大模型的作用范围。与Chan-Vese模型相比,新模型不受初始条件的限制,进一步增大了模型的作用范围。新模型利用了图像的区域信息,可以同时将目标的内外边界分割出来。在新模型中,水平集函数不必初始化为符号距离函数,节省了计算开销。与传统的基于水平集方法的模型相比,新模型不含曲率项,实现简单。实验结果表明,与GAC模型和Chan-Vese模型相比,新模型的分割精度高于3%,分割速度快6倍以上。 | 杨名宇 李刚 | 2014 | 中国光学2014，7，5： | 6 |
| 4 | 面向脑血管分割的改进型非局部均值滤波算法研究显示文摘介绍了经典非局部均值滤波算法与Manjon非局部均值滤波算法,改进了非局部均值滤波方法的相似度权值,使算法在具有旋转平移不变性,保持时间复杂度的同时优化了视觉效果与信噪比。实验通过添加噪声标准差从10~100不等的高斯加性噪声,比较了改进后的算法与传统滤波算法以及Manjon非均值滤波算法,结果表明,改进后的算法无论从视觉上还是数值上都优于Manjon非均值滤波算法。 | 陈星 宋智洋 周明全 武仲科 王醒策 | 2014 | 中国光学2014，7，4： | 5 |
| 5 | 结合形状先验的水平集印刷电路板CT图像分割方法显示文摘用CT对印刷电路板(PCB)进行无损检测是近年来发展起来的一种新方法.由于PCB中存在大量的金属元器件,在成像时产生较为严重的金属伪影,导致图像灰度不均匀问题较为严重.为此,提出一种结合形状先验的水平集PCB CT图像分割方法.首先根据PCB CT图像中导线具有明显的方向特征对图像进行不同方向的Gabor滤波并对结果加权求和,获得边缘增强的滤波结果,并通过局部化方法对边缘增强的结果消除背景噪声,经过阈值化处理和形态学闭运算后获得图像形状先验;然后用形状概率表示方法来表示形状先验,并将其作为形状约束项,与CV模型能量项、局部能量一起构成能量函数;最后通过对能量函数最小化实现图像分割.实验结果表明,该方法对多目标及严重灰度不均匀的PCB CT图像具有较好的分割结果. | 李中国 闫镔 曾磊 陈健 | 2016 | 计算机辅助设计与图形学学报2016，28，4： | 5 |
| 6 | 基于改进Chan-Vese模型的图像分割显示文摘目前基于水平集的图像分割方法很难给出基于全局极值的算法终止条件,而大多采用事先设定迭代次数的方法.本文提出了一种改进的Chan-Vese模型,通过添加水平集函数约束项,使得新模型抑制了水平集函数的取值范围,最终收敛至全局极值,并以此作为算法终止条件,无需事先设定迭代次数.实验结果表明,新模型在其终止条件下,分割结果正确,与传统Chan-Vese模型相比,新模型的收敛速度快3~6倍,且通用性更强. | 杨名宇 | 2014 | 液晶与显示2014，29，3： | 4 |
| 7 | 基于活跃度的图像分割算法性能评价新方法显示文摘针对优度法在评价图像分割算法性能时忽略了图像质量对算法性能影响这一不足,分析了图像中影响分割算法性能的因素,并提出用图像活跃度定量描述上述因素。在此基础上,构造了一种基于图像质量的分割算法性能评价方法,即加权优度法。实验表明,加权优度法对分割结果的评价值与主观评价的一致性程度比优度法更高,评价结果与图像质量间的单调性也更好,证明了本文方法的有效性。 | 郑欣 彭真明 邢艳 | 2016 | 吉林大学学报(工学版)2016，46，1： | 3 |
| 8 | 基于编码解码结构的微血管减压图像实时语义分割显示文摘针对真彩色微血管减压图像实时语义分割网络参数量大、语义分割精度低的问题,本文提出了一种适用于微血管减压场景的U型轻量级快速语义分割网络U-MVDNet(U-Shaped Microvascular Decompression Network),该网络由编码解码结构构成。在编码器中设计了轻型非对称瓶颈模块(LABM)对上下文特征进行编码,解码器中引入了特征融合模块(FFM),有效组合高级语义特征和低级空间细节。实验结果表明:对于微血管减压测试集,U-MVDNet在单NVIDIA GTX 2080Ti上的参数量只有0.66 M,平均交并比(mIoU)达到了76.29%,速度达到140 frame/s,且当输入图像尺寸为640×480时,U-MVDNet在嵌入式平台NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现了实时(24 frame/s)语义分割。本文方法未使用任何的预训练模型,参数量少且推理速度快,语义分割性能优于其他对比方法,在分割精度和速度上做到了良好的平衡。同时,还可以方便地在嵌入式平台上开发和应用,性能优越,易于部署。 | 白瑞峰 江山 孙海江 刘心睿 | 2022 | 中国光学(中英文)2022，15，5： | 2 |
| 9 | 基于活动轮廓模型的脑梗死图像分割显示文摘脑梗死病灶分割是评估脑功能损伤程度的重要预处理步骤。针对弥散加权成像(DWI)图像中,脑梗死病灶边界模糊、形状不规则和亮度不均匀等特点,文中提出一种模糊速度函数驱动下活动轮廓模型的分割方法。首先,在活动轮廓模型轮廓初始化方面,利用小波变换域下的贝叶斯概率获取初始轮廓,该初始轮廓可快速定位于脑梗死病灶的真实边界附近,增强模型的鲁棒性和准确性。其次,将图像局部熵引入活动轮廓模型中。图像局部熵可表征脑梗死DWI图像水分子分布的差异性,在一定程度上解决图像亮度不均匀性和噪声的干扰问题。然后,根据脑梗死病灶的边界模糊特性,提出结合图像局部熵和灰度的模糊聚类算法计算模糊隶属度,进一步加强脑梗死病灶与正常组织的区分。最后,将基于模糊隶属度的模糊速度函数引入活动轮廓模型,构建能量泛函,使轮廓曲线在脑梗死病灶的模糊边界处停止演变,完成脑梗死病灶的分割。实验结果表明,文中提出的模型可以有效分割脑梗死病灶。 | 李智 陈业航 冯宝 张绍荣 李昌林 陈相猛 刘壮盛 龙晚生 | 2020 | 华南理工大学学报(自然科学版)2020，48，5： | 1 |
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