改进的遮挡条件下瞳孔检测方法

受到眼睑、睫毛、反光等干扰,提取的瞳孔往往无法近似成标准的椭圆,给瞳孔精确检测带来了难度。针对遮挡问题,提出了一种改进的遮挡瞳孔精确检测方法,该方法首先获取瞳孔图像的感兴趣区域,在对该区域进行阈值分割的基础上,通过滤波去噪和扫描线法去除光源反光的影响;根据沿遮挡瞳孔的分界线进行水平旋转,应用内接平行四边形法确定瞳孔的中心;根据圆形检测理论,提出一种中心修正算法,将求得的两个圆的交点作为眼睑与瞳孔的交点,计算出旋转角度,从而精化瞳孔中心的定位;最后利用五点法计算得到的瞳孔椭圆参数作为初始值,通过最小化拟合椭圆与边缘点之间的欧氏距离,使得该椭圆在非线性最小二乘意义下是最优的。实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性和准确性,在遮挡不超过瞳孔面积一半的情况下,能得到较为精确的瞳孔位置和边界。     

面向数据安全和实时交互的网络虚拟排爆系统

针对排爆操作和对抗训练中存在的组训困难、危险性高、器材消耗大等问题,需开发网络三维虚拟排爆仿真系统。在构建系统时,主要包括网络环境下系统敏感数据的安全管理和客户端网络交互的实时状态共享等。通过采用自定义数据格式、组装系统隔离、数据访问权限分级、验证信息独立管理和自适应场景状态更新等实现系统的功能,采用VC++和开放图形库(OpenGL)开发。经仿真证明,开发的系统可自主控制系统底层细节,硬件环境适应性强,便于组织训练,达到了理想的实训效果。     

置信度边缘检测在眼底相机自动对焦中的应用

研究糖尿病变,定期的眼底筛查清晰病变图像,是发现和治疗病变的重要手段.图像清晰度评价函数的选择是自动对焦技术的关键.为了保证对焦的精度,提出了以血管边缘的清晰度作为评价函数和粗精调焦相结合的自动对焦算法.利用边缘置信度的辅助检测能快速准确地提取出血管边缘,将血管边缘检测结果作为自动对焦的评价函数.在接近正焦区域使用该评...     

眼底照相机远程监控系统的设计与实现

本文给出了眼底远程监控系统的设计方案.该系统采用VFW进行视频采集与播放,H.263作为视频编解码标准,通过WINSOCK技术传榆视频数据及控制信号.结果表明,本文所采用的方案基本上能满足实时眼底成像监控的要求.     

参数稀疏信号非均匀采样性能分析

提出了一种参数稀疏信号的时间交替周期非均匀采样方案。相对于非均匀采样,周期非均匀采样可以在降低系统复杂度的前提下依然保持较高的转换速率。通过仿真证明,非均匀采样样本的超分辨率特性可以提高非线性最小二乘周期图谱估计的重构性能。     

多频段无线传感器网络实验平台构建

无线传感器网络作为一种新兴的技术具有广泛的研究价值和实际应用价值。设计并实现了一个多频段的无线传感器网络实验平台。该平台包括2.4GHz和433MHz的两个子网。两个子网分别通过网关与PC机相连,PC机完成对不同子网的数据包分析和解包,并可对各子网下达指令。实验结果表明,该平台能够完成胜任一般实验的需求,对于理论研究和实际应用都具有十分重要的意义。     

基于矢量方法的图像预处理及其应用

图像预处理是图像处理中量之间的内在联系,具有保边缘、细节和抑制颜色偏差的优点,而且计算量小、算法简单、易于实现.将该方法应用于眼底图像中,取得了令人满意的效果,为眼底图像的后续处理奠定基础.     

适应用户需求变化的前摄推荐模型

为了减少前摄推荐对用户当前活动可能产生的干扰,提出一种适应用户接受度变化的前摄推荐模型,感知用户对系统主动的信息推送是否有潜在需求以及需求的波动性,以提高用户体验。使用接受度向量来评估用户对信息推送的需求,应用决策树算法对用户历史上下文进行规则推理,形成用户对上下文推荐的接受度向量,并根据上下文变化和用户反馈来调整推荐接受度向量。试验结果表明,模型能够响应用户对推荐的动态变化,有助于改善用户体验。     

基于PACS和宽带网的远程医疗信息共享平台研究

本文探讨了一种基于PACS和宽带网的远程医疗信息共享平台,着重研究了医学影像数据存储中心的建设,不同HIS系统间异构数据源共享等关键技术和基于医疗信息共享平台的远程医疗应用,这对于推动我国远程医疗事业的发展和医院信息化工作的推进都具有重要意义.     

动静脉血管自动分类方法及其管径测量

视网膜动静脉管径以及动静脉比值可以反映高血压患者脑卒中发病的风险,因此对视网膜血管直径的量化分析有助于病情的风险评估和防治工作。提出了一种视网膜动静脉自动分类和血管直径的自动测量方法。首先,对视网膜血管网络进行分割,并获取中心线;其次选取了不同颜色空间中的不同通道分量,提出了基于中心线像素和血管像素的特征向量、血管宽度和中心光反射的特征向量,采用K均值聚类实现感兴趣测量区域内动静脉的自动分类;最后统计血管横截面的灰度曲线分布,利用高斯曲线进行拟合,根据半高度全宽获取动静脉宽度。分别对REVIEW和DRIVE数据库进行实验,验证了本方法的有效性。