国家自然科学基金(60672115) 作品数:14 被引量:46 H指数:4 相关作者: 杨丰 温铁祥 黄靖 张洁 涂圣贤 更多>> 相关机构: 南方医科大学 莱顿大学医学中心 西安电子科技大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 医药卫生 更多>>
基于ITK、VTK和MFC的医学图像处理系统集成 被引量:12 2007年 ITK与VTK分别是医学图像处理、数据可视化开发包,具有强大的处理功能和源代码开放特点,但是,它们缺乏实用、灵活的用户界面。本文针对ITK、VTK数据流特点,建立以Visual C++6.0的MFC为基础的用户界面,解决ITK、VTK和MFC三者之间接口问题。并以三维医学图像分割的子系统集成为示例,介绍三者结合的过程。 温铁祥 杨丰关键词:ITK VTK MFC 可视化软件 一种新的曲线演化混合模型图像分割算法 被引量:7 2007年 本文在Mumford-Shah模型的基础上,将传统几何曲线演化的驱动力(图像梯度局部信息)、Mumford-Shah模型的全局信息以及水平集的符号距离函数统一在一个变分框架之下,完成曲线演化过程的数值计算。本混合模型无需重新计算演化曲线的初始位置,可选择较大时间步长。实验结果表明,新的混合模型既保留了原有曲线演化模型的优势,又能高效稳健、快速地完成曲线演化过程。 温铁祥 杨丰关键词:图像分割 MUMFORD-SHAH模型 水平集 符号距离函数 一种适用于血管图像分割的活动轮廓模型 被引量:3 2010年 本文提出了一种适用于血管图像分割的活动轮廓模型。根据局部轮廓曲线与血管边界的吻合状况,该模型能够自适应地调节能量方程中全局强度信息和局部强度信息的比重。实验结果表明,此模型能够有效地应用于非均匀、含噪声血管造影图像的分割。与其它方法相比,该方法对轮廓曲线的初始位置不敏感,且无需对引入参数进行人工调节。 田飞 杨丰 刘国庆关键词:CHAN-VESE模型 图像分割 LBF模型 结合硬斑块特征的心血管内超声图像中-外膜边缘检测 被引量:7 2012年 针对心血管内超声(IVUS)图像中-外膜(media-adventitia)边缘检测中,硬斑块和声影等造成中-外膜边缘难以准确检测的问题,提出一种结合硬斑块特征的中-外膜边缘检测方法。首先,采用k均值聚类分割IVUS图像,根据图像中不同类型斑块的成像特点检测硬斑块位置;然后,计算IVUS图像方向梯度,结合斑块位置和图像灰度,获得代价矩阵;最后,利用启发式图搜索方法,实现IVUS图像的中-外膜边缘检测。对临床图像的实验结果表明,本方法能克服图像中声影和斑块干扰等问题,使检测正确率达到95.57%,提高了IVUS图像中-外膜边缘检测的准确性。 邢栋 杨丰 黄靖 涂圣贤 DIJKSTRA Jouke改进的4D-SPIHT医学图像无损压缩 被引量:1 2010年 在3D-SPIHT编码的基础上,提出基于不对称小波树的分方向4D-SPIHT编码算法,通过构造4维不对称小波树结构,使得每一维上的小波分解级数可以灵活选择;根据小波树特点,将各小波频带按方向独立进行SPIHT编码,从而加快编码速度。实验结果表明,该算法能较有效地去除三维体数据之间的相关性,在不明显增加算法复杂度的基础上,提高压缩性能和编码效率。 钟文燕 杨丰 陈燕萍关键词:医学图像 八方向滤波器的设计及其在图像增强中的应用 本文提出一种无抽样的方向滤波器组设计方法。该方法是在文献基础上,将多级滤波器组整合为单级滤波器组,并将其转化为 w×w的空间模板,与图像卷积可获得八方向的子带图像,各子带图像尺寸大小与原图像相同,利用各方向子带统计特性,... 张洁 杨丰关键词:滤波器设计 图像增强 图像处理 文献传递 一种改进局部二元拟合的灰度非均匀图像分割 2010年 针对局部二元拟合(local binary fitting,LBF)能量模型对活动轮廓曲线初始位置较为敏感的缺点,本文提出一种改进局部二元拟合的灰度非均匀图像分割模型。首先把水平集函数初始化为一个常数,然后在迭代过程中引入一个扰动项,从而引导目标区域的水平集函数值发生符号变化。实验结果表明,上述模型能够有效地应用于灰度非均匀图像的分割。与LBF模型相比,本文模型无需人工选择活动轮廓曲线的初始位置,且避免了由于初始位置选择不当造成的分割错误。 田飞 杨丰关键词:图像分割 LBF模型 水平集 基于空频结合的图像增强的脑肿瘤分割 被引量:4 2012年 针对脑部核磁共振图像中含有噪音、对比度低及肿瘤边界不连续模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于空频域图像增强的脑肿瘤分割算法.首先,采用空频域相结合的增强方法对图像进行增强处理.该方法利用基于邻域的方法,结合了空间域增强算法与基于方向滤波器组的频率域增强算法,具有它们优点的同时,克服了前者导致的图像细节模糊的缺陷及后者带来的对比度降低的缺陷.然后,利用液体向量流的分割方法,对增强后的图像进行分割,得到脑肿瘤区域.实验结果表明,本文的增强方法在增强肿瘤边界特征的同时改善了图像的对比度和清晰度,提高了脑肿瘤分割的准确性. 黄靖 杨丰关键词:磁共振图像 图像增强 图像分割 无抽样方向滤波器组用于图像去噪的方法研究 被引量:1 2010年 提出一种基于无抽样方向滤波器组的图像去噪新方法,首先,将一维半带滤波器(half band filter)转换成二维低通滤波器,通过对此滤波器的各种操作获得4方向、8方向和16方向等无抽样方向滤波器组,同时,将各频域方向滤波器转换成空域模板;其次,采用Contourlet变换中的多尺度分解方法,利用上述空域模板实现图像方向分解,获得噪声图像的各尺度多方向系数;最后,根据各方向系数的统计特性,合理设定去噪阈值,方向合成只需各方向子带图像相加,多尺度合成过程与Contourlet变换相同,完成图像去噪。实验结果表明:该方法不仅有效地去除了图像噪声,而且能很好地保留图像的边缘纹理信息,并很好地去除了Contourlet变换去噪中无法避免伪吉布斯现象所引起的视觉失真,与现有阈值去噪方法相比,图像信噪比明显提高。 孙晓欢 张洁 杨丰关键词:CONTOURLET变换 图像去噪 一种基于无抽样方向滤波器组的抑制噪声的医学图像增强算法 被引量:2 2009年 目的:针对传统的图像增强算法中存在弱边缘增强效果差、同时噪声抑制较弱等问题,本文提出的一种无抽样方向滤波器组,并将其用在医学图像增强中。方法:首先,将一维低通滤波器转换成二维低通滤波器,此滤波器再经平移、旋转等操作得到其他多方向无抽样频域滤波器,并将各频域滤波器转化成空间模板,便于使用;其次,将多尺度分析方法与无抽样方向滤波器组结合对图像进行分解得到各子带图像,对各子带图像进行统计特性分析,确定图像的强边缘、弱边缘和噪声;最后,对此三类信息不同的线性变换分别进行处理,获得增强后的图像。结果:由于无抽样方向滤波器能够较好的捕获图像的方向信息,多尺度分析能够较好区分不同的边缘信息,所以该方法的结果很好的保护了图像的边缘及细节,同时有效的去除了图像的噪声,层次结构清晰,视觉效果有了显著改善。结论:将无抽样方向滤波器与多尺度分析结合,并根据不同纹理信息的特点,对各类信息采用不同的处理,是一种行之有效的图像增强方法。 张洁 杨丰 赵祺阳关键词:方向滤波器组 图像增强