数字图像处理案例

3 总变差模型的改进 DTV
3 总变差模型的改进 EADTV EADTV: Edge-Adaptive DTV
cos ,sin f y
f
2 x
f
2 y
,
fx
f
2 x
f
2 y
3 总变差模型的改进 EADTV
3 总变差模型的改进 EADTV
总结和展望
PDE 方法目前依然是图 像处理领域的前沿和热 点
重叠之处：在去除噪声方面所使用的方法有很多交叉的、相同的部分 ,图像去噪，可以看成是图像的盲恢复。
1 图像恢复与去噪概述
2 基于总变差(TV)的图像恢复 PDE: Partial Differential Equations
淋巴瘤
2 基于总变差(TV)的图像恢复
TV: Total Variation,一种基于PDE的方法
3 总变差模型的改进 DTV 其中B2是单位圆
3 总变差模型的改进 DTV DTV: Directional Total Variation
3 总变差模型的改进 DTV DTV: Directional Total Variation
3 总变差模型的改进 DTV
3 总变差模型的改进 DTV
总变差(TV)模型在图像恢 复中的应用
概要
1 图像恢复与去噪概述 2 基于总变差(TV)的图像恢复 3 总变差模型的三个改进 MTV,
DTV, EADTV
1 图像恢复与去噪概述
当图像退化而造成品质下降时，可以 对图像进行恢复。
1 图像恢复与去噪概述
图像退化是由场景得到的图象没能完全地反映场景的真实内容，产生了 失真。图象恢复也称图象复原，是图象处理中的一大类技术，利用退化 现象和噪声干扰的某些先验知识来恢复被干扰和退化的图像, 尽可能的 恢复图像的原貌。
其能量泛函为
E Eint c Eextc Euser cds
Eint
1 2
s cs
2
s cs
2
Eext I
Euser: 和用户交互
3 心脏影像的应用
梯度矢量流(GVF)外力场
v 2 f 2 vf 2dxdy
– V: GVF – f: 边缘图 – : 正则化参数
3 心脏影像的应用
有很多问题需要解决 是一个仍然大有可为的
领域和方向！
图像处理在医学中的应用
概要
1 医学影像技术的发展 2 医学影像处理的主要任务 3 心脏影像技术的应用
1 医学影像技术的发展 影像技术用于临床诊断：
1、望 闻 问 切——看不见 2、影像技术——看得见 3、分子影像——提早看见
1 医学影像技术的发展
图象恢复vs.图象增强：
相同之处：都是为了改善图像质量 不同之处：图像增强侧重主观的探索性过程，主要是为了人类视觉系 统的生理感知特点而设计的，例如:增强对比度、使图像变柔和等
图象恢复是一个客观过程，需要利用某些先验知识从退化和干扰的 图像中去除模糊因素和噪声、尽可能恢复图像的本来面貌.复原技术一般 是先把退化和干扰模型化, 然后采用相反的过程进行处理,复原图像。
Ultrasound Isotope Imaging CT MRI: MRI tagging, PC velocity, DENSE, fastHARP DSA,MRA fMRI，DTI PET,SPECT
1 医学影像技术的发展
1 医学影像技术的发展
淋巴瘤
2 医学影像处理的主要任务
图像重建(reconstruction) 图像恢复(restoration) 图像配准(registration) 图像分割(segmentation) 几何重建(anatomy reconstruction) 运动跟踪与重建(motion tracking and reconstruction)
2 医学影像处理的主要任务
螺旋锥形束CT
2 医学影像处理的主要任务
PET
CT
PET/CT
功能
解剖
融合
2 医学影像处理的主要任务
3 心脏影像的应用
3 心脏影像的应用
3 心脏影像的应用
目标： 分割 运动
3 心脏影像的应用
分割: 内膜、外膜
3 心脏影像的应用
基于主动轮廓模型的分割方法
c(s)=(x(s), y(s))T
EMTV u
ux ,uy
nx , ny
d u I
2 d
nx , ny f y
f
2 x
f
2 y
,
fx
f
2 x
f
2 y
f x , f y I
TV
u
1
u
xx
f
2 y
2 fx f yuxy
u
yy
f
2 x
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
I
u
t
u
2 x
u
2 y
f
2 x
f
2 y
3 总变差模型的改进 MTV MTV: Modified Total Variation
医学影像的发展是无创 或微创诊断的基础，对 提高人类生命的质量意 义重大
但影像分析技术的滞后 影响了其临床应用
和有为青年共创医学影 像的美丽新世界！
数字图像处理
数字图像处理案例
SAR图像分割 遥感图像配准
SAR图像分割 研究背景 SAR图像分割与主要方法 SAR图像分割的评价指标 基于图的SAR图像分割
形状能量项
Eendo
2
1 0
R(s) R
2 ds
(*)
R(s) x(s) xc 2 y(s) yc 2
1
xc 0 x(r)dr
1
R 0 R(s)ds
1
yc 0 y(r)dr
3 心脏影像的应用 形状能量项的作用
3 心脏影像的应用
外膜的分割 ----外力场
3 心脏影像的应用
外膜的分割 ----外力场
3 心脏影像的应用
外膜的分割 ----形状相似性
Eepi 2
1 (R(s) R ) (r(s) r ) 2 ds
0
3 心脏影像的应用
42
3 心脏影像的应用
运动
3 心脏影像的应用
运动
3 心脏影像的应用
运动
3 心脏影像的应用
运动
3 心脏影像的应用
3 心脏影像的应用
总结和展望
g(x) Lp norm adaptive L1 norm
ETV u
u d u I 2d
u
t
1
u
2 x
u
2 y
u
xxu
2 y
2uxu yuxy
u
yyu
2 x
u
2 x
u
2 y
I u
2 基于总变差(TV)的图像恢复 阶梯效应(Staircasing Effect)
3 总变差模型的改进 MTV MTV: Modified Total Variation