丁智
- 作品数：6 被引量：3H指数：1
- 供职机构：南京邮电大学更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目教育部科学技术研究重点项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 磁共振肿瘤矩特征信息研究
- 2008年
- 目的:采用MR脑肿瘤图像分割与矩方法进行结合,以获取特定器官及组织的轮廓。方法:对MR脑肿瘤图像进行分割,并对分割的结果进行矩描述。通过分析当前常用的医学图像分割方法,采用了一种基于形变模型的医学图像分割方法,并按照相应的理论算法模型和实现步骤对医学图像进行了处理,最后用Visual C++6.0编程,并对MR脑肿瘤图像进行分割实验。结果:从切割的图形中可以看出,本分割方法分割边界清晰,总体不确定性较小,利用矩技术所提取的图像特征在基于内容的图像检索中是有效的。结论:本分割方法切实可行,分割效果较好,为进一步的MR脑肿瘤图像分析和研究提供了一种有效工具。
- 俞海平董育宁邬立保丁智李茗
- 关键词：SNAKE模型梯度矢量流能量函数LEGENDRE矩
- 基于运动预测和三维约束的序列图像分割方法
- 本发明公开了一种基于运动预测和偏三维约束并结合主动轮廓模型的图像序列分割方法，属于图像处理技术领域。以主动轮廓模型上的控制点作为预测模型形变的着手点，把物体变化的平滑性和一致性，表示为控制点位置变化的一致性，以控制点的变...
- 董育宁丁智
- 文献传递
- MR脑肿瘤图像分割与矩特征研究被引量：2
- 2008年
- 目的对MR脑肿瘤图像进行分割,并对分割的结果进行矩描述。方法在分析当前常用的医学图像分割方法的基础上,提出一种基于形变模型的医学图像分割方法,并给出了相应的理论算法模型和实现步骤,最后用Visual C++6.0编程,并对MR脑肿瘤图像进行分割实验。结果本文分割方法分割边界清晰,总体不确定性较小。结论本文分割方法切实可行,分割效果较好,为进一步的MR脑肿瘤图像分析和研究提供了一种有效工具。
- 俞海平董育宁邬立保丁智李茗
- 关键词：SNAKE模型梯度矢量流能量函数特征提取LEGENDRE矩
- 一种基于三维约束的医学图像序列分割新方法
- 随着CT、超声、核磁共振、数字减影等多种先进影像技术的发展，医学图像处理的研究受到了更多专家的关注，而其中的医学图像分割是热点问题之一，同时也是经典难题。医学图像分割就是把图像分割成若干区域，提取并显示图像中感兴趣的组织...
- 丁智
- 关键词：医学图像图像处理图像序列图像分割
- 文献传递
- 一种基于三维约束的医学图像序列分割新方法被引量：1
- 2008年
- 基于三维图像具有三维平滑、连续变化等特性,提出一种新的医学图像序列分割方法。该方法在计算过程中,只需手动设置第一幅图中主动形变模型的关键点位置。在其他图像中,首先采用预测和视频运动估计中常用的块匹配法优化主动轮廓模型的初始化位置,然后采用偏三维约束和梯度矢量流(GVF),从初始化位置开始在图像中进一步迭代收敛得到每幅图像中的最终轮廓位置。在一般的二维平滑基础上,达到三维平滑、三维分割的作用。与光流法、一般预测法等方法的实验结果相比,本方法可以显著提高分割的准确性及速度。
- 丁智董育宁
- 关键词：三维图像分割块匹配
- 基于运动预测和三维约束的序列图像分割方法
- 本发明公开了一种基于运动预测和偏三维约束并结合主动轮廓模型的图像序列分割方法，属于图像处理技术领域。以主动轮廓模型上的控制点作为预测模型形变的着手点，把物体变化的平滑性和一致性，表示为控制点位置变化的一致性，以控制点的变...
- 董育宁丁智
- 文献传递
