肺结节CT图像纹理特征的初步研究

为了实现肺结节的智能识别，开发了肺结节计算机辅助检测与定位系统（SCADP）。该系统包括肺实质分割、候选肺结节分割、肺结节特征选择与提取、肺结节分类、图像配准与融合、结节三维重建与定位和勾画病灶等功能

Facet模型能够获得准确的图像边缘信息，但运用Facet模型对目标进行分割时，时间复杂度比较高。针对该问题，从CT图像目标特征的角度，将分形维数特征引入Facet模型。首先利用图像边缘分形维数较大的

Benign and malignant classification model of pulmonary nodules based on dense network improvement

<span style="font-family:宋体;font-size:10.5pt;">进行肺部肿瘤计算机辅助诊断的关键问题是实现

基于纹理特征的图像重定向通用篡改检测，李亚楠，杨高波，随着图像编辑技术的更新,图像处理操作变得非常普遍,这给图像的真实性带来了很大挑战。目前,图像取证在识别恶意伪造图像方面取得了

针对图像盲认证中一种常见的Copy-Move型图像篡改，提出了基于图像的Tamura纹理特征的Copy-Move型篡改区域的检测和定位算法。该算法提取每一图像块的Tamura纹理特征组成图像的特征向量

同时考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量，在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上，建立多分辨双Markov-GAR模型，采用多分辨MPM的参数估计方法及相应的无监督

对GPS车辆定位中常用的卡尔曼滤波技术的扩展与应用进行了研究，建立了车辆运动的两种基本模型，并针对车辆机动目标给出了基于交互多模卡尔曼滤波跟踪的车辆导航方法，该方法能够有效地减小跟踪误差，并克服了传统

为了对古代瓷釉的结构特征进行量化表征,基于图像的统计直方图以及灰度共生矩阵提取出了7 个纹理特征参数,用来对4 种不同类型典型素面瓷釉样品的光学相干层析(OCT)图像进行描述。对比分析发现4 种瓷釉的

CT影像具有空间分辨率高的优点，是肺部疾病影像学诊断的首选方式。肺部病灶的检测和测量、肺功能的定量分析均需要精确的肺组织分割。为解决CT影像由于噪声、伪影、部分容积效应等干扰而导致的肺部各组织之间灰度