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利用DT-GrowCut的MSTAR SAR图像自动分割技术 被引量：6
1
作者 崔艳鹏 胡建伟 +1 位作者 杨绍全 朱燕 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期150-154,共5页
结合Delaunay三角剖分理论,提出了一种DT-Growcut全自动SAR雷达图像分割技术.首先将MSTAR数据图像进行Delaunay三角剖分.由于背景噪声是随机相干斑噪声,所以选择两个最大的连通域,引导设置GrowCut种子函数,依据自动细胞机竞争机制,对SA... 结合Delaunay三角剖分理论,提出了一种DT-Growcut全自动SAR雷达图像分割技术.首先将MSTAR数据图像进行Delaunay三角剖分.由于背景噪声是随机相干斑噪声,所以选择两个最大的连通域,引导设置GrowCut种子函数,依据自动细胞机竞争机制,对SAR图像进行分割处理.该方法不需要预先设置类别,能够消除相干斑噪声,能有效地提取SAR图像边沿,大大降低图像的边缘模糊.通过对MSTAR数据库进行仿真实验,并对分割结果进行分析,证明了该方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 SAR图像分割 DELAUNAY三角剖分 growcut MSTAR
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结合全卷积网络和GrowCut的肾皮质分割算法 被引量：4
2
作者 时永刚 钱梦瑶 刘志文 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2017年第10期1418-1427,共10页
目的肾脏图像分割对于肾脏疾病的诊断有着重要意义,临床上通过测量肾皮质的体积和厚度可判断肾脏是否有肿瘤、慢性动脉硬化性肾病和肾移植急性排斥反应等。现有的肾脏分割算法大多针对一种模态,且只能分割出肾脏整体。本文提出一种基于... 目的肾脏图像分割对于肾脏疾病的诊断有着重要意义,临床上通过测量肾皮质的体积和厚度可判断肾脏是否有肿瘤、慢性动脉硬化性肾病和肾移植急性排斥反应等。现有的肾脏分割算法大多针对一种模态,且只能分割出肾脏整体。本文提出一种基于全卷积网络和GrowCut的肾皮质自动分割算法,用于多模态肾脏图像分割。方法首先用广义霍夫变换对肾脏进行检测,提取出感兴趣区域,通过数据增强扩充带标签数据;然后用VGG-16预训练模型进行迁移学习,构建适用于肾皮质分割的全卷积网络,设置网络训练参数,使用扩充数据训练网络。最后用全卷积网络分割图像,提取最后一层卷积层的特征图得到种子点标记,结合肾脏图像的先验知识纠正错误种子点,将该标记图作为GrowCut初始种子点可实现肾皮质准确分割。结果实验数据为30组临床CT和MRI图像,其中一组有标记的CT图像用于训练网络并测试算法分割准确性,该文算法分割准确率IU(region intersection over union)和DSC(Dice similarity coefficient)分别达到91.06%±2.34%和91.79%±2.39%。与全卷积网络FCN-32s相比,本文提出的网络参数减少,准确率更高,可实现肾皮质分割。GrowCut算法考虑像素间的邻域信息,与全卷积网络结合可进一步将分割准确率提高3%。结论该方法可准确分割多模态肾脏图像,包括正常和变异肾脏的图像,说明该方法优于主流方法,能够为临床诊断提供可靠依据。 展开更多
关键词 肾皮质分割 全卷积网络 growcut VGG-16 迁移学习 数据增强
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基于均值漂移和GrowCut的彩色图像自动分割研究 被引量：1
3
作者 刘响 陈健美 《信息技术》 2018年第9期90-95,共6页
提出了一种基于均值漂移和Grow Cut分割的彩色图像自动分割方法。考虑到种子模板在Grow Cut算法分割中起到关键作用,文中首先采用自适应带宽的均值漂移算法对初始彩色图像进行过分割处理;然后通过显著性边缘检测和形态学操作的方法自动... 提出了一种基于均值漂移和Grow Cut分割的彩色图像自动分割方法。考虑到种子模板在Grow Cut算法分割中起到关键作用,文中首先采用自适应带宽的均值漂移算法对初始彩色图像进行过分割处理;然后通过显著性边缘检测和形态学操作的方法自动生成Grow Cut分割所需要的种子模板,替换传统的用户交互标记的种子模板方式;最后通过Grow Cut算法实现彩色图像的自动分割。实验证明通过对比其他方法的彩色图像分割结果,文中提出的算法具有更好的分割效果。 展开更多
关键词 色图像分割 growcut分割 种子模板 均值漂移
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基于标记提取的GrowCut自动分割算法 被引量：2
4
作者 杨耀 陈健美 鲁海英 《信息技术》 2015年第5期76-80,共5页
Grow Cut算法是基于细胞自动机的交互式图像分割方法,针对该算法要求用户标记初始种子需要较多工作量,且带有一定的主观性和不确定性,导致分割结果出现较大误差的问题,文中提出了简化标记,自动生成初始种子模板的基于标记提取的Grow Cu... Grow Cut算法是基于细胞自动机的交互式图像分割方法,针对该算法要求用户标记初始种子需要较多工作量,且带有一定的主观性和不确定性,导致分割结果出现较大误差的问题,文中提出了简化标记,自动生成初始种子模板的基于标记提取的Grow Cut分割算法。该算法在Grow Cut算法基础上通过阈值和形态学方法预处理生成初始种子模板,运用细胞自动机迭代算法完成目标的提取。算法避免了用户人工交互约束的繁琐操作,实现了完全自动分割。通过实验对彩色图像进行自动分割,实验结果证明该算法简便、用时少,分割结果比较精确。 展开更多
关键词 元胞自动机 GROW Cut算法 阈值分割 形态学处理
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基于CCA差异图融合的SAR图像变化检测算法 被引量：2
5
作者 曲长文 李智 +2 位作者 周强 刘晨 邓兵 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第12期1-4,10,共5页
针对SAR图像差异图融合方法操作繁琐、参数不能自适应选取、计算复杂这一问题,提出了基于典型相关分析(CCA)差异图融合的SAR图像变化检测算法。该算法首先构造比值图、对数比值图,然后经过中值滤波,将滤波后的比值图和对数比值图转化为... 针对SAR图像差异图融合方法操作繁琐、参数不能自适应选取、计算复杂这一问题,提出了基于典型相关分析(CCA)差异图融合的SAR图像变化检测算法。该算法首先构造比值图、对数比值图,然后经过中值滤波,将滤波后的比值图和对数比值图转化为列向量并将两组列向量进行线性组合,在典型相关极大的条件约束下,得到最佳的线性组合,再将此最佳线性组合的列向量转化为原差异图大小的矩阵,即可得到融合后的差异图。对融合后的差异图应用FCM聚类得到聚类效果图,而后对聚类效果图应用Growcut分割算法处理得到最终的变化检测结果。由实验仿真结果可以得出所提基于CCA差异图融合的SAR图像变化检测算法具有很高的变化检测精度,是适用可行的。 展开更多
关键词 SAR图像 差异图融合 典型相关分析(CCA) FCM growcut 变化检测
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基于全自动生长分割的梯度彩色光流场计算
6
作者 廖彬 杜明辉 胡金龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第5期272-274,300,共4页
形变物体边界的准确定位是光流估计的难点之一,仅依靠改进光流算法收效甚微。提出了全自动生长分割法,以准确提取形变运动物体,从而将视频分割结果与梯度彩色光流算法相结合来提高光流法对形变物体的检测准确度。
关键词 光流 生长分割 图像梯度场 彩色图像
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Interactive Multi-label Image Segmentation With Multi-layer Tumors Automata 被引量：1
7
作者 Sixian Chan Xiaolong Zhou +1 位作者 Zhuo Zhang Shengyong Chen 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期1829-1840,共12页
关键词 图像分割算法 元胞自动机 交互式 标记 肿瘤 像素级 图像处理 自动分割
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