提出一种基于多特征融合的图像区域几何标记方法.首先,提出了一种新型卷积网络结构——多尺度核卷积网络用于提取像素点的多尺度特征信息,推断像素点的几何类别,并结合图像超像素分割获得图像超像素区域的几何标记;其次,将提取的多尺度...提出一种基于多特征融合的图像区域几何标记方法.首先,提出了一种新型卷积网络结构——多尺度核卷积网络用于提取像素点的多尺度特征信息,推断像素点的几何类别,并结合图像超像素分割获得图像超像素区域的几何标记;其次,将提取的多尺度特征与超像素区域传统特征相结合,建立超像素区域的特征表达.最后,建立超像素图像的条件随机场(conditional random field,CRF)模型,对超像素区域的几何类别进行推断.在公开数据集Geometric Context(GC)上的实验结果表明,同已有算法相比,所提方法提高了图像区域几何标记的准确率.展开更多
基于DICOM格式序列图像,使用可视化工具包(visualization toolkit)和MFC类库,以面向对象的方法在Visual Studio 6.0环境中开发医学图像处理系统。该软件实现了对DICOM格式序列图像的读取、文件基本信息显示、窗宽窗位的调节、特定区域...基于DICOM格式序列图像,使用可视化工具包(visualization toolkit)和MFC类库,以面向对象的方法在Visual Studio 6.0环境中开发医学图像处理系统。该软件实现了对DICOM格式序列图像的读取、文件基本信息显示、窗宽窗位的调节、特定区域勾画、注释及三维重建显示功能,为病理诊断提供直观、全面、准确的图像信息。展开更多
文摘提出一种基于多特征融合的图像区域几何标记方法.首先,提出了一种新型卷积网络结构——多尺度核卷积网络用于提取像素点的多尺度特征信息,推断像素点的几何类别,并结合图像超像素分割获得图像超像素区域的几何标记;其次,将提取的多尺度特征与超像素区域传统特征相结合,建立超像素区域的特征表达.最后,建立超像素图像的条件随机场(conditional random field,CRF)模型,对超像素区域的几何类别进行推断.在公开数据集Geometric Context(GC)上的实验结果表明,同已有算法相比,所提方法提高了图像区域几何标记的准确率.
文摘基于DICOM格式序列图像,使用可视化工具包(visualization toolkit)和MFC类库,以面向对象的方法在Visual Studio 6.0环境中开发医学图像处理系统。该软件实现了对DICOM格式序列图像的读取、文件基本信息显示、窗宽窗位的调节、特定区域勾画、注释及三维重建显示功能,为病理诊断提供直观、全面、准确的图像信息。
