针对传统阈值分割算法的一些缺点，通过将数字形态学与阈值分割算法相互结合提出了一种改进的阈值分割算法来进行脊椎图像分割，并将分割结果与传统图像分割方法得到的结果进行分析对比。结果显示本论文改进的阈值分割算法得到的脊椎分割图像与传统方法分割的图像相比在抑制噪声方面有好的效果，在对比度方面也优于其他传统的医学图像分割方法，最后设计了计算脊椎相邻椎体间的相对距离、相对椎体厚度及其变化率的有效算法，可为临床进一步应用提供参考。
2023-02-09 15:58:16
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多模光纤是一种厚散射介质,当目标图像经过多模光纤传输时将形成多种模式耦合,从而在光纤的输出端生成散斑图案。基于深度学习对多模光纤成像进行复原,解决了厚散射介质成像失真的问题。采用DenseUnet,并以散斑图样作为模型的输入来重建目标图像。DenseUnet模型采用融合机制加深了网络的深度,提高了重建的准确性,并具有很好的鲁棒性。实验结果表明,DenseUnet可以很好地对具有不同长度的多模光纤产生的散斑图像进行重建。
2021-02-24 09:08:41
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