简介:目的本文针对黑素细胞肿瘤(MelanocyticTumorMT)图像情况复杂,较难分割的问题,提出了一种综合数字图像分割算法,探讨MT的早期诊断。方法首先应用统计区域融合方法(SRM)实现图像分割成多块纹理一致的区域。然后对图像以HSV彩色空间的H和S分量为特征,使用K均值聚类算法将图像聚为9类。最后,将聚类结果在HSV彩色空间的H和S分量值分别映射到[0,1]区间,再分别对H分量和S分量取阈值,得到最终的边界分割结果。结果对MT图像能够按照其纹理差异将其有效划分为多个区域,较为准确标识出皮损区域。结论综合对多种方法结果的对比,本方法优于传统的大津阈值法、K均值法和活动轮廓法。同时对过去基于SRM的MT图像分割方法进行了改进,在处理复杂MT图像时效果明显好于传统方法。
简介:本文阐述了基于形变模型(DeformableModels)的LevelSet分割方法的基本原理及其特点,介绍了在图像域的实现方法,实现并改进了基于该模型的NarrowBand快速算法.该算法的基本流程是:先在需要分割的目标内或外给定一封闭的初始曲线,通过Gaussian滤波后计算图像的梯度,最后通过NarrowBand算法完成轮廓线的抽取.该算法应用于医学CT/MRI影像以及显微图像的目标分割中,取得了较好的实验结果,证明该方法非常适合于对具有分支、突触以及拓扑结构变化的目标进行快速精确分割.文中给出了算法实现的基本流程、相关参数的选取准则和部分实验结果.实验发现算法中涉及的参数对提取的轮廓线的精确和光滑程度有较大影响.
简介:摘要:本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统,其中主要包括:获取待检测的眼底图像;对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测;对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测,所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度;基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测,互不影响,可以较为精确的判断每个特征的类别,同时进行多种类别多种显著度的特征的检测,可以高效精确的对眼底图像进行检测。
简介:摘要:本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统,其中主要包括:获取待检测的眼底图像;对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测;对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测,所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度;基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测,互不影响,可以较为精确的判断每个特征的类别,同时进行多种类别多种显著度的特征的检测,可以高效精确的对眼底图像进行检测。
简介:针对现有的图像分割方法存在的精度低、稳定性较差的问题,提出了一种基于猫群优化算法的图像多阈值分割方法。本文将猫群优化算法(CatSwarmOptimization,CSO)引入到图像分割中,以最大类间方差作为猫群优化算法求解的适应度函数,利用猫群优化算法中猫的两种行为模式——搜寻模式和追踪模式来快速搜寻图像多阈值分割的最佳阈值。实验表明,与粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)、头脑风暴算法(BrainStormOptimization,BSO)和人工蜂群算法(ArtificialBeeColony,ABC)相比,CSO在图像分割时的精确性、收敛速度及稳定性上有显著优势。在3阈值图像分割时,所提方法找到最优个体需要的平均迭代次数最少,且稳定性比ABC、BSO和PSO分别提高了5%、10%和80%。
简介:彩色空间变换法是图像融合的经典算法之一,本文提出了一种彩色空间变换与小波变换结合的多聚焦图像融合算法,发挥了两种变换算法的优点.算法首先把源图像变换到YIQ空间,对所有图像的各个颜色分量进行小波分解;对小波分解后的高低频分量采取不同的融合规则,构造小波系数;然后以亮度Y分量作为衡量标准,通过一致性检测得到融合系数;最后进行小波逆变换,再进行YIQ反变换得到融合后的图像.对比实验结果表明,此方法的最佳小波分解层数为2层.最佳小波分解层数越少,图像融合的计算量越小.该方法在减少计算量的同时,也提高了融合质量.融合图像平滑自然,具有很好的视觉效果.
简介:针对在可见光中人脸检测受光照影响的问题,提出基于Adaboost的近红外光人脸检测与人眼定位算法。首先使用基于Haar特征的Adaboost算法得到人脸区域,通过统计大量的人眼相对人脸位置的分布确定人眼待测区域。为了减少亮瞳与非亮瞳以及左右眼的差异影响,使用亮瞳、非亮瞳、左眼、右眼检测器,然后再用Haar特征的Adaboost算法在人眼待测区域进行人眼定位。实验结果表明,该方法的准确率高,速度快,达到实时性的要求。
简介:摘要:目的:探索并评估基于超声图像分析的甲状腺癌诊断方法,以提高对甲状腺癌的准确性和敏感性。方法:从2022年9月至2023年9月,我们回顾性地收集了86例患有甲状腺病变的患者的超声图像数据。我们采用对比法对这些患者的超声图像进行分析,并将其与已知的甲状腺癌病例进行对比。结果:通过基于超声图像的分析,我们成功地诊断出了这86例患者中的甲状腺癌病例。我们的诊断方法显示出很高的准确性和敏感性,并与已有的临床诊断方法相媲美。结论:基于超声图像分析的甲状腺癌诊断方法是一种可行且有效的诊断手段。它可以提供更准确和敏感的甲状腺癌诊断结果,有望在临床实践中得到广泛应用。然而,仍需要进一步的研究和验证来进一步确认该方法的可靠性和稳定性。