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利用SIFT特征和群体统计信息进行CT前列腺图像分割被引量：2: 2010年; 提出了一种采用活动形状模型的图像自动分割方法,用于对放疗中CT前列腺图像的自动分割。活动形状模型的关键问题包括形状模型与表面模型的构建,本文利用尺度不变局部特征在前列腺图像边界上的特异性,建立了精确的前列腺表面模型。为了更好地描述特定病人前列腺形状变化,本文提出了在线学习训练机制,在当前病人样本数较少的情况下,采用群体统计信息建立形状模型,随当前病人样本数的增加,逐步增加当前病人样本统计信息在对构建形状模型的权重。本文对24个病人的共264套图像进行了实验,结果显示平均Dice相似性系数为90.5%,平均表面距离为1.90mm,表明本文方法有很高精确,264套图像中只有一套图像的Dice相似性系数小于70%,表明本方法有很好的鲁棒性。; 冯前进秦安陈武凡; 关键词：活动形状模型尺度不变特征变换

一种结合SPIHT编码的自嵌入水印算法: 2010年; 针对当前基于DCT(离散余弦变换)的自嵌入水印算法对恢复图像细节能力不足的问题,提出了一种基于小波域内嵌编码的自嵌入水印算法。小波变换克服了DCT在图像压缩中的局限性,SPIHT编码则利用了小波变换系数的特性,提高了压缩性能,在同等的嵌入容量时,使水印含有更多图像信息,从而在保证水印透明性的前提下,较传统方法提高了图像恢复质量。同时,鉴于SPIHT算法为内嵌编码,可根据需要调节水印大小从而改变嵌入强度,这也是传统方法所不具备的。Logistic和Cat双重混沌映射的应用,提高了水印安全性和水印检测的能力。最后,进行了算法性能测试实验,验证了本文算法的有效性。; 钟晓燕冯前进; 关键词：整数小波变换 SPIHT编码自嵌入 LOGISTIC映射 CAT映射

一种基于感兴趣点旋转不变性特征的图像配准新方法被引量：1: 2011年; 目的:图像配准是图像处理领域重要的研究方向,是图像融合、图像重建和图像分析等研究的基础。在图像配准的主要方法中,基于图像特征的配准方法和基于图像灰度的配准方法各有优缺点,通过结合这两种方法的优点,我们提出了一种基于感兴趣点的旋转不变性特征图像配准的新方法。方法:首先利用Harris角点检测技术,提取模板图像和目标图像的感兴趣点。然后把感兴趣点的旋转不变形特征和灰度值组成图像的特征描述向量,并提出新的代价函数。最后采用分级优化的策略优化代价函数,在配准初期,采用显著的特征点进行配准,以保证配准的速度与鲁棒性,随后通过逐步增加特征点的数量,则保证了配准的精度。结果:为显示本文方法的优越性,实验利用本文方法和基于互信息的B样条方法分别对标准测试图像进行配准,实验结果表明,本文方法较基于互信息的B样条方法在配准精度上有明显提高。结论:本文方法在保持配准鲁棒性的前提下,获得了较高的配准精度。; 郭六生冯前进贠照强李慧慧; 关键词：图像配准角点检测

一种基于图割的交互式脑膜瘤核磁共振图像分割方法被引量：4: 2011年; 为实现脑膜瘤核磁共振(MR)图像的精确分割,本文提出了一种新的基于图割的交互式图像分割算法。该方法首先提取高维图像特征,然后利用加权KNN(K-Nearest Neighbor)分类器估计待分类像素属于肿瘤与背景区域的概率,并构造新的能量函数;最后采用图割优化方法对能量函数优化求解。对脑膜瘤MR图像的分割实验表明,本方法较基于灰度信息的图割方法在精度上有明显提高。; 李拴强冯前进陈武凡林亚忠; 关键词：图割

统一计算设备架构并行图割算法用于肝脏肿瘤图像分割被引量：4: 2010年; 统一计算设备架构(CUDA)技术使GPU通用计算(GPGPU)从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式(SIMD)下完成高性能并行计算。在研究了CUDA的设计思想和编程方式的基础上,对图割算法进行了并行改造,并在CUDA上实现了其并行化。结合肝脏肿瘤的特点,引入感兴趣区域,改进了交互方法,实现了对肝脏肿瘤的分割。实验结果表明,该方法分割结果准确,鲁棒性强,执行效率高,易于交互和扩展。; 李拴强冯前进; 关键词：图割肝脏肿瘤

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广东省教育部产学研结合项目(cgzhzd0717)