《圖像檢測與分割方法及其套用》是2018年7月1日機械工業出版社出版的圖書，作者是任會之、孫申申。
基本介紹
- 中文名：圖像檢測與分割方法及其套用
- 作者：任會之、孫申申
- 出版社：機械工業出版社
- ISBN：9787111597018
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書主要介紹關於圖像檢測與分割方法及其套用的一些新研究。即在圖像檢測與分割方法的基本概念、研究進展進行總結分析的基礎上，以人體特別是肺部的醫學影像後處理為套用案例，結合現有模式識別、人工智慧方面的前沿理論，提出了圖像檢測與分割的新算法。本書共分5章。第1章為基於Hessian矩陣的球形區域檢測方法及其套用；第2章為基於組合最佳化和SVM的圖像球形區域檢測方法；第3章為基於多尺度和Mean—Shift分割方法研究；第4章為基於EM和Mean—Shift的分割方法研究；第5章為基於改進主動形狀模型的分割方法研究。本書內容既有理論算法，又有典型套用，理論聯繫實際，具有廣泛的參考價值。
圖書目錄
前 言
第1章 基於Hessian矩陣的球形區域檢測方法及其套用1
1.1 基於二維Hessian矩陣的圓點濾波器1
1.2 基於三維Hessian矩陣的圓點濾波器1
1.3 圓點濾波器理論在圖像處理中的套用實例3
1.4 實驗結果及分析6
1.4.1 實驗數據6
1.4.2 實驗環境7
1.4.3 實驗方案7
1.4.4 實驗結果7
第2章 基於組合最佳化和SVM的圖像球形區域檢測方法10
2.1 求解組合最佳化問題的智慧型計算方法10
2.1.1 遺傳算法10
2.1.2 分散搜尋算法11
2.2 基於組合最佳化的特徵選擇模型11
2.3 基於改進GA和SVM的求解模型13
2.4 基於SS和SVM求解模型14
2.5 基於改進GA和SVM模型及其套用15
2.5.1 肺分割16
2.5.2 自適應感興趣區域獲取17
2.5.3 特徵提取18
2.6 實驗結果及分析20
2.6.1 實驗數據20
2.6.2 參數的選取20
2.6.3 實驗結果及討論21
第3章 基於多尺度和Mean-Shift的分割方法研究29
3.1 多尺度層次聚類方法29
3.2 均值漂移算法31
3.3 均值漂移算法頻寬參數選取現狀33
3.4 基於多尺度的頻寬參數選取方法35
3.5 基於多尺度和Mean-Shift分割在圖像處理中的套用36
3.5.1 初始區域的獲取36
3.5.2 初始頻寬參數的選取37
3.5.3 最佳頻寬參數的選取38
3.5.4 Mean-Shift二維分割結節過程39
3.6 實驗結果及分析40
3.6.1 實驗方案40
3.6.2 人造實驗數據及結果40
3.6.3 肺CT影像實驗數據42
3.6.4 實驗結果與討論42
第4章 基於EM和Mean-Shift的分割方法研究45
4.1 期望最大算法45
4.1.1 算法原理45
4.1.2 算法步驟46
4.2 基於EM和Mean-Shift在圖像分割中的套用46
4.2.1 基於EM的頻寬選取方法流程46
4.2.2 預處理48
4.2.3 基於關係矩陣的流向特徵提取49
4.2.4 基於EM估計粘連血管型結節模型參數51
4.2.5 最佳頻寬參數選取51
4.3 Mean-Shift三維分割結節過程52
4.4 結果及分析53
4.4.1 實驗方案53
4.4.2 人造實驗數據及結果53
4.4.3 肺CT影像實驗數據55
4.4.4 實驗結果與討論56
第5章 基於改進主動形狀模型的分割方法研究58
5.1 主動形狀模型58
5.2 改進ASM在肺區分割上的套用59
5.2.1 肺區分割研究現狀59
5.2.2 提取標記點61
5.2.3 建立形狀模型61
5.2.4 異常標記點選擇62
5.2.5 搜尋肺區邊緣63
5.3 數據集及分割結果64
5.3.1 數據集64
5.3.2 分割結果64
5.3.3 分割結果評價與討論65
參考文獻67
