论文研究-一种基于脑血管图像特征的快速边界跟踪算法.pdf

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在处理复杂的脑血管图像时,经典的边界跟踪算法暴露出边界精度不高、边界不够平滑,且速度不尽人意等缺点。提出了一种新的快速边界跟踪算法,该算法在分析脑血管边缘垂直细节远多于水平细节的特征基础上,结合方向记忆选择搜索方向,并在不同的搜索方向上赋予不同的权值,最终得到下一个边界点。实验表明:该算法提取的脑血管边界平滑、速度快,适合脑血管图像的边界提取,为下一步的脑血管形状特征提取及表示提供了精确的数据准备。
第4期 孙晓平,等:一种基于脑血管图像特征的快速边界跟踪算法 1571 像素跟踪的边界跟踪算法总的耗时为 点存储空间减少,适合脑血管图像的边界跟踪,为脑血管形状 p=[N(l、+1),8Nx(t、+t) 特征的描述提供了精确的数据准各 基于梯度算」的八邻域边界跟踪算法的总耗时为 Tgi=Nx2+8N(l2+t。) (5)4结束语 本文的总耗时为 本文提出的基于脑血管图像的快速边界跟踪算法使用了 F=Nx g+3Nx(,+) (6) 带有方向记忆的跟踪准则及基丁梯度权值分配的方法。与传 由以上分析可知,本文基于图像特在的快速边界提取算法统边界跟踪算法相比,新算法提取的脑血管边界不仅精度高 总的时间复杂度降低,效率较高。 在算法提取边缘的平滑度和宥确度上,本文进行了两组实边界平滑,而且算法的时间复杂度大大降低,从而较好地解决 了脑血鲁图像的边界跟踪问题;同时该算法获得边界点序列及 验,分别使用基于梯度的八邻域边界跟踪算法和文的边界跟 边界链码为脑血管形状特征描述提供了数据准备,为脑血管识 踪算法。两组实验的效果如图6、7所示。 别和理解提供了基础 参考文献: [I NIXON M S, AGUADO A S. Feature extraction and image proces sing M]. Burlington: Academic Press, 2002 [2 GONZALEC R C, WOOD R E. Digital image processing M].New 原始图像基于梯度的本文算 原始图像基于梯度的本文算 Jersey: Prentice Hall. 1996 八邻域跟踪效果法结果 八邻域跟踪效果法结果 [3]史册对一种快速边缘跟踪算法的讨论[J].小型微型计算杌系 图6算法边界跟踪实验1效果图图7算法边界跟踪实验2效果图 统2000,21(6):641-645 对比两组实验效果图可以看出,基于梯度的八邻域跟踪4]刘相滨,向坚持,阳波.基于八域边界跟踪的标号算法[J.计算 算法提取的边界比较粗糙,特别是在原图像的边界存在噪声的 机工程与应月,2001,37(23):126-127 情况下,其提取的边界有明显的锯齿,不够平滑。本文算法提5]周丰乐,徐向民,肖跃,等,一和新的一值图像目标轮廓跟踪算法 取的边界比较平滑,抗噪声的能力较基于梯度的八邻域跟踪算 [J].微计算机信息,2007,23(2):259-261 法强。表1是对两组实验提取边界序列点总数的统计。 [6]仟民宏轮廓跟踪算決的改进及在字符识别技术中的应用[J.计 表1各算法序列点总数的统计 算机应用,2006,26(10):2378-2379 [冂]章毓晋.图像工程(中册):图像分折[M.2版.北京:清华大学出 实验梯度八邻域跟踪算法边界点总数本文算法边界点总数 1025 789 版社,2005 713 8许燕,胡书广,商丽华,等.基于 Hessian矩阵的冠状动脉中心线的 从表1可以看出,本文算法提取的边界点序列总数少于基 跟踪算法[冂].清华大学学报:自然科学版,2007,47(6);88 于梯度的八邻域跟踪算汰,边界精度比较高,相应的边界序列 892 上接第1553页) 息;提出的替换规则避免了对多光谱影像进行变换,节约了 从表1可以看出,HS变换法与其他方法比较,偏差指数间。本文提出的方法在较好地保留光谱信息的同时,能融合更 和光谱扭曲程度最大,而相关系数最小,说明HF变换的融合多的空间信息,获得更清晰的融合影像,方法简单快速、有效 结果与原始多光谱影像偏离最大,保持的多光谱信息最少,但针对 IKONOS影像的实验验证∫该方法的可行性、有效性。 保持空间信息良好。基于对偶树复小波变换的融合结果在光参考文献 谱信息的保持方面优丁基丁小波变换的融合影像,在空间相关[1]贾永红,李德仁,孙家,多源遥感影像教据融合门遥感技术与 系数上也比基于小波变换的融合影像高,而两者的熵值相当。 应用,2000,15(1):41-44 说明基于对偶树复小波变换的融合方法在保持多光谱信息和[]刘贵喜,炀万海.基于多尺度对比度塔的影像合方法及性能讦 空间信息方面比小波变换更具有优势。本文方法中,针对本文 价[J].光学学报,2001,21(11):1336-1342 的验影像,随着ρ值的増大,相关系数和熵值逐渐增大,而空 3]茴启广,王宝树.基于改进的拉普拉斯金字塔变换的影像融合 间相关系数在逐渐减小,p取4时,偏差指数和光谱扭由程度 法[J].光学学报,200727(9):1605-1610 [4 NUNEZ J, OTAZU X, HORS O, et al. Multiresolution-based images fu 最小。因此,p取4时的融合效果最好,在各评价参量上均取 sion with additive wavelet decomposion[ J. IEEE Trans on Geo 得了最优值或与其他方法得到的最优值相当。总体来说,本文 science and Remote Sensing, 1999, 37(3): 1204-1211 方法在提高了多光谱影像清晰度的同时,还较好地保持了多光5]张强,郭宝龙,表于 Curvelet变换的多光谱影像与全色波段影像 谱影像的光谱信息,而且替换规则避免了对多光谱影像进行变 融合[J].系统工程与电于技术,206,28(12):1786-1789 换,节约了时间,如对该影像,采用 DT-CWT融合方法运行时问 [6 SELESNICK W, BARANIUK R, KINGSBURY N G The dual-tree omplex wavelet transform[ J]. IEEE Signal Processing Magazine 为36s,而 RR-DT-CWT方法运行时间为5s。 205,22(6):123-15 [7 KINGSBURY N. The dual tree complex wavelet transform; a new effi 4结束语 cient tool for image restoration and enhancement[ C]//Proc of the 9th European Signal Processing Conference. 1998: 3 19-322 本文提出了基于替换规则的对偶树复小波变换遥感影像 [8 ZHOU J, CIVCO D L, SILANDER J AA wavelet transform method to 融合方法,与实数小波变换相比,对偶树复小波变换具有平移 merge Landsat TM and SPOT panchromatic data J|. International 不变性和更多方向选择性的优点,能更好地描述图像的细节信 Journal of Remote Sensing, 1998, 19(4): 743-757

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