CD、PD和DVD与笔记本电脑

正确选择CD-ROM、PC/CD及数字视盘DVD是非常重要的,它对系统的电源及灵活性会产生好的影响。在电脑领域,比较具有代表意义的是CD-ROM、PD/CD以及目前势头强劲的DVD。IBM公司宣称:“利用IBM的成果,技术选型就变得相当简单了。”本文将对上述产品作简要的介绍,并阐述它们与笔记本电脑发展息息相关的重要意义。除音频外,最为常见的CD     

数字视盘（DVD）发展概况

本文介绍了新一高密度数字视盘（ＤＶＤ）的两种格式及其统一后的标准，并综述了ＤＶＤ采用的几种技术，应用范围及其发展趋势。     

先驱,“驱”向不明?

光驱,驱动数字化进程 如果以1982年CD—DA正式推向市场为基准,纵观光存储产业发展历程,怎一个快字了得。CD—DA,即激光数字视盘一经问世即风摩全球。它是由荷兰Philips公司将其模拟激光视盘中光学头与盘片制造商方面的经验和日本Sony公司在数字电子与制造技术方面的经验相结合,携手     

基于置信度计算的快速眼底图像视盘定位

眼底图像视盘定位是视盘分割的重要前提.针对视盘定位结果易受图像对比度的影响的问题,提出一种基于置信度计算的快速视盘定位方法.首先采用基于形态学变换的方法增强眼底图像中视盘、血管区域与图像背景的对比度,并根据图像增强结果中像素点的亮度特征初始定位视盘区域;然后运用局部滑动窗口扫描的方法,根据窗口内像素点亮度特征和其周围血管分布的特性计算候选区域的置信度,定位视盘区域.在不同的眼底图像公共数据上进行实验的结果表明,对于1 341幅眼底图像,该方法能准确地定位其中1 325幅图像的视盘区域,视盘定位准确率为98.8%,平均每幅图像耗时0.25 s,优于现有的视盘定位方法,适用于眼底疾病的计算机辅助诊断.     

基于YOLO算法的眼底图像视盘定位方法

视盘的各个参数是衡量眼底健康状况和病灶的重要指标,视盘的检测和定位对于观察视盘的形态尤为重要。在以往的视盘定位研究中,主要根据视盘的形状、亮度、眼底血管的走向等特征使用图像处理的方法对眼底图像中视盘进行定位。由于人为因素影响较大,特征提取时间较长,且视盘定位效率低,因此提出一种基于YOLO算法的眼底图像视盘定位方法。利用YOLO算法将眼底图像划分为N×N的格子,每个格子负责检测视盘中心点是否落入该格子中,通过多尺度的方式和残差层融合低级特征对视盘进行定位,得到不同大小的边界框,最后通过非极大抑制的方式筛选出得分最高的边界框。通过在3个公开的眼底图像数据集(DRIVE、DRISHTI-GS1和MESSIDOR)上,对所提出的视盘定位方法进行测试,定位准确率均为100%,实验同时定位出视盘的中心点坐标,与标准中心点的平均欧氏距离分别为22.36 px、2.52 px、21.42 px,验证了该方法的准确性和通用性。     

基于自适应多尺度模板匹配的视盘检测方法

针对视盘检测易受光照和弱对比度影响的问题,提出了一种全新的视盘检测方法用于有效地定位和分割视盘.首先,采用预处理技术校正不均匀的光照和提高弱的对比度.然后,利用交替序列滤波和区域极大值技术提取一系列的视盘关键点.再次,利用提出的自适应多尺度模板匹配方法,计算每一个视盘关键点的相关系数,并将最大相关系数值所对应的关键点视为视盘中心.最后,基于获得的视盘中心,提取包含该中心位置的感兴趣区域,并在此基础上,利用Canny边缘检测算子和霍夫变换技术,实现视盘边缘的有效估计.该算法在DRIVE、DIRATEDB0、DIRATEDB1和ROC四个公共数据库上进行了测试,实验结果表明,提出算法的性能明显地优于现有方法.     

双层水平集描述眼底图像视杯视盘分割

目的 青光眼是一种可导致视力严重减弱甚至失明的高发眼部疾病。在眼底图像中,视杯和视盘的检测是青光眼临床诊断的重要步骤之一。然而,眼底图像普遍是灰度不均匀的,眼底结构复杂,不同结构之间的灰度重叠较多,受到血管和病变的干扰较为严重。这些都给视盘与视杯的分割带来很大挑战。因此,为了更准确地提取眼底图像中的视杯和视盘区域,提出一种基于双层水平集描述的眼底图像视杯视盘分割方法。方法 通过水平集函数的不同层级分别表示视杯轮廓和视盘轮廓,依据视杯与视盘间的位置关系建立距离约束,应用图像的局部信息驱动活动轮廓演化,克服图像的灰度不均匀性。根据视杯与视盘的几何形状特征,引入视杯与视盘形状的先验信息约束活动轮廓的演化,从而实现视杯与视盘的准确分割。结果 本文使用印度Aravind眼科医院提供的具有视杯和视盘真实轮廓注释的CDRISHTI-GS1数据集对本文方法进行实验验证。该数据集主要用来验证视杯及视盘分割方法的鲁棒性和有效性。本文方法在数据集上对视杯和视盘区域进行分割,取得了67.52%的视杯平均重叠率,81.04%的视盘平均重叠率,0.719的视杯F1分数和0.845的视盘F1分数,结果优于基于COSFIRE（combination of shifted filter responses）滤波模型的视杯视盘分割方法、基于先验形状约束的多相Chan-Vese（C-V）模型和基于聚类融合的水平集方法。结论 实验结果表明,本文方法能够有效克服眼底图像灰度不均匀、血管及病变区域的干扰等影响,更为准确地提取视杯与视盘区域。     

光驱——夕阳下的征战

如果以1982年CD—DA正式推向市场为基准,纵观光存储产业发展历程,怎一个快字了得。CD—DA,即激光数字视盘一经问世即风摩全球。它是由荷兰philips公司将其模拟激光视盘中光学头与盘片制造商方面的经验和日本Sony公司在数字电子与制造技术方面的经验相结合,携手推出并取名为:CDP—101(Compact Disc Player)。其101的含义现在来看可谓意味深长(100年才得一次),     

走近移动数码影像：输入设备应用方案之一

引子数字化信息时代的悄然来临,使得数字录音机、数字视盘、数字电视、数字摄录一体机等数字技术产品逐步进入人们的应用范围。数码相机与这些产品相比,发展尤为迅速,且正风靡全球。作为光、机、电一体化的产品,数码相机的使用方法和一般傻瓜相机一样简单,只要对准景物按下快门即可,可直接将拍摄所得的相片输入到电脑里。数码相机的出现,拓展了原有输入设备的应用空间。它既可以部分代替扫描仪的工作,也可以应用于扫描仪无法发挥作用的场合,如三维空间的记录。一定条件下,数码相机还可以直接接到移动电话或者手持PC上。当然,网…     

基于SIM-UNet++的眼底彩照视盘分割方法的研究

视盘分割的准确性对诊断病理性近视和青光眼有着非常重要的作用，SimAM-Unet++网络模型，在不增加参数量的情况下有效提高模型的泛化能力，对带病灶的眼底彩照视盘更加敏感，提高了视盘分割的准确性。并且在眼底彩照视盘分割数据集上取得了不错的成绩，实验结果在中山大学病理性近视数据集上的DICE分数为0.914,F1分数为0.984。     

基于C-V模型的眼底图像交互式杯盘分割

针对眼底图像视杯和视盘水平集分割中C-V模型自适应能力不强等问题,提出一种基于C-V模型的视盘和视杯交互式水平集分割算法。该方法通过交互方式给定不同的视盘初始轮廓和C-V模型参数,对眼底图像的杯盘进行精确地分割。实验结果表明,该方法可克服噪声污染、光照不均匀、对比度低等特点对眼底图像分割的影响,对彩色眼底图像中的视杯和视盘进行精确分割。     

多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割

目的 视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割。方法 该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中。通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程。分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动。当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化。结果 在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比。实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确。结论 本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性。     

视觉显著性的眼底图像视盘检测

目的 青光眼是导致失明的主要疾病之一,视盘区域的形状、大小等参数是青光眼临床诊断的重要指标。然而眼底图像通常亮度低、对比度弱,且眼底结构复杂,各组织以及病灶干扰严重。为解决上述问题,实现视盘的精确检测,提出一种视觉显著性的眼底图像视盘检测方法。方法 首先,依据视盘区域显著的特点,采用一种基于视觉显著性的方法对视盘区域进行定位;其次,采用全卷积神经网络（fully convolutional neural network,FCN）预训练模型提取深度特征,同时计算视盘区域的平均灰度,进而提取颜色特征;最后,将深度特征、视盘区域的颜色特征和背景先验信息融合到单层元胞自动机（single-layer cellular automata,SCA）中迭代演化,实现眼底图像视盘区域的精确检测。结果 在视网膜图像公开数据集DRISHTI-GS、MESSIDOR和DRIONS-DB上对本文算法进行实验验证,平均相似度系数分别为0.965 8、0.961 6和0.971 1;杰卡德系数分别为0.934 1、0.922 4和0.937 6;召回率系数分别为0.964 8、0.958 9和0.967 4;准确度系数分别为0.996 6、0.995 3和0.996 8,在3个数据集上均可精确地检测视盘区域。实验结果表明,本文算法精确度高,鲁棒性强,运算速度快。结论 本文算法能够有效克服眼底图像亮度低、对比度弱及血管、病灶等组织干扰的影响,在多个视网膜图像公开数据集上进行验证均取得了较好的检测结果,具有较强的泛化性,可以实现视盘区域的精确检测。     

Inside Track

这里是有关DV Disk (DVD,数字视盘)的一些观点。随着DVD设备不久即将面市,电脑界的一场革命将在年底兴起。我曾经多次指出DVD将取得巨大的成功,但最近我看到某些“流行的”家用电脑杂志几乎众口一词的观点,我意识到应该对这些观点重新做出的评介。下面是我对有关DVD技术的未来的一些想法。 首先,假如DVD象预示的那样兴旺起来,将从根本上改变电脑界的面貌。由于其读/写能力及海量存储能力,有可能对硬盘厂商构成威胁。一旦DVD的价格降到足够低时,大家可以想象一下仅仅使用DVD就可以实现大容     

Inside Track

这里是有关DV Disk (DVD,数字视盘)的一些观点。随着DVD设备不久即将面市,电脑界的一场革命将在年底兴起。我曾经多次指出DVD将取得巨大的成功,但最近我看到某些“流行的”家用电脑杂志几乎众口一词的观点,我意识到应该对这些观点重新做出的评介。下面是我对有关DVD技术的未来的一些想法。 首先,假如DVD象预示的那样兴旺起来,将从根本上改变电脑界的面貌。由于其读/写能力及海量存储能力,有可能对硬盘厂商构成威胁。一旦DVD的价格降到足够低时,大家可以想象一下仅仅使用DVD就可以实现大容     

视盘和视杯分割在计算机辅助青光眼诊断中的应用综述

青光眼是以视神经损伤、特征性视野损伤为特点的一类眼病,在早期很难诊断,尽早发现可更好地遏制青光眼病症的恶化,降低致盲率。视盘和视杯的比值是评价青光眼诊断中的重要指标之一,视盘和视杯的分割是青光眼诊断的关键步骤。但眼底彩照中的渗出物、不均匀照明区域等特征使其可能出现相似的亮度区域,导致视盘和视杯的分割非常困难。因此本文对现有眼底彩照中视盘和视杯的分割方法进行了总结,并将其分为5大类：水平集法、模态法、能量泛函法、划分法以及基于机器学习的混合法。系统地梳理了各类算法的代表性方法,以及基本思想、理论基础、关键技术、框架流程和优缺点等。同时,概括了适用于青光眼诊断的各种数据集,包括数据集的名称、来源以及详细内容,并总结了在各种数据集中不同视盘和视杯分割结果和诊断青光眼的量化指标及其相关结果。在现有的视盘和视杯分割方法中,许多图像处理和机器学习技术得到广泛应用。通过对该领域研究算法进行综述,清晰直观地总结了各类算法之间的特点及联系,有助于推动视盘和视杯分割在青光眼疾病临床诊断中的应用。可以在很大程度上提高临床医生的工作效率,为临床诊断青光眼提供了重要的理论研究意义和价值。     

VideoCD播放系统设计

目前国内外正在出现开发ＶｉｄｅｏＣＤ系列产品的热潮，就象几年前从磁带录音机转向激光唱机那样，呈现一种从录象机转向数字视盘播放机的趋势，本文的前半部分介绍设计ＶｉｄｅｏＣＤ播放系统要涉及到的重要标准，着重解释了ＷｈｉｔｅＢｏｏｋ和ＭＰＥＧ压缩算法；后半部分阐述播放系统的设计方案和策略，详细说明国内潜在市场很大的ＶｉｅｄｏＣＤ播放机设计方案。     

基于改进U-Net的视盘视杯联合分割方法

青光眼是一种不可逆的致盲性眼疾,疾病早期症状不明显使得许多患者错失治疗的最佳时机。眼底照相作为最常见的青光眼筛查手段,眼底杯盘比值是诊断青光眼的重要指标之一。针对图像中视盘视杯分割精度不高的问题,构建了一种改进U-Net的视盘视杯联合分割模型CASSP-Net,引入CBAM注意力机制和空洞空间金字塔结构,进一步提升视盘视杯联合分割的精确度,在Drishti-GS和REFUGE数据集中进行测试,在Dice和IoU上分别获得92.03%和85.23%的较好表现。     

每周要闻点击

EVD定为国标本报讯2月23日,信息产业部正式把简称为的需求。《高密度激光视盘系统技术规范》由四部EVD的《高密度激光视盘系统技术规范》颁布为分组成,高密度激光视盘盘片规范、高密度激光我国电子行业推荐性标准。视盘文件系统规范、高密度激光视盘音视数据编据介绍,这一标准主要用于指导数字高清音码规范和多通道环绕声增强音频编码规范。视频产品的芯片、软件和机芯等产业链的开发,有关人士认为标准的通过必将对整个行业产统一盘片制作和播放机生产技术,以满足国家信生良好的推动效应。标准通过后,资源会迅速集息化建设和人们对数字高…     

DVD视盘系统盘片格式处理模块的研究与实现

DVD盘片处理模块是DVD视盘系统的技术之一,本文介绍了DVD数据结构,通过分析将主数据记录到DVD盘片上的过程,实现了DVD视盘系统主控程序中盘片格式处理模块.该模块是实时任务的,采用中断驱动状态转移的机制,提高了程序执行的效率.