离散Walsh变换在超声治疗无损测温中的应用

利用高强度聚焦超声对新鲜的离体猪肉进行辐射,并通过B超获取辐射前后的超声图像。采用二维离散Walsh变换法,从辐射前后的超声图像的差图像中分离出低频分量,作为反映温度信息的参数。选取确定系数作为衡量误差的参数,通过曲线拟合,发现二维离散Walsh变换直流分量与温度呈近似线性关系,且多组数据的斜率非常接近,与传统的灰度均值测温法相比,实验结果表明,该方法误差更小,温度分辨率更高,使用正交矩阵变换,符合计算机语言的逻辑,仿真检测时间较短,在实际应用中能为超声无损测温提供准确可靠的依据。     

多模态医学图像融合超声检查系统的设计与实现

超声检查系统所呈图像中缺乏三维结构信息,且商业的医学图像分析软件价格昂贵。为此,开发一款综合病灶部位的三维模型和二维超声图像各自特征以及对应空间关系的检查系统。基于开源的医学图像处理软件、商用的电磁定位系统和超声成像系统,在局域网环境下,遵循OpenIGTLink协议进行数据共享的超声检查系统。该系统主要由超声图像信息共享模块、超声图像显示模块、超声探头实时跟踪模块、2D/3D配准融合模块组成。实验结果表明,该系统可初步应用于临床教学和临床辅助诊断等领域,具有价格低廉、扩展性强、维护方便等优势。     

基于改进SIFT的SAR图像配准方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。     

结合稀疏编码模型的多帧图像超分辨率重建

传统序列超分辨率方法对低分辨率视频序列的要求较高,一旦序列中没有包含足够的信息,会造成重建高分辨率图像质量的下降。为此,提出一种结合稀疏编码模型的序列超分辨率算法。利用概率运动场从低分辨率序列中重建一幅高分辨率图像,根据自适应阈值确定重建有效和无效区域,使用稀疏编码模型对无效区域进行补全重建。实验结果表明,该算法可以采用序列自身的信息和稀疏字典中的信息来重建高分辨率图像,在序列信息有破缺时,与仅利用序列自身信息或仅利用单幅图像的算法相比,具有更好的鲁棒性和广泛的适用性。     

基于图像转换的全景平滑漫游技术

基于全景图的虚拟现实系统存在实现两个相邻视点空间的平滑过渡的问题,为此对目前全景漫游系统的现状及功能进行分析,利用计算机视觉技术,提出基于图像转换的全景平滑漫游技术。在过渡路径上采集照片,根据摄像机的成像模型,建立空间点和投影点的关联,确定图像在平移运动下的关系,合成非采样点的图像。实验结果表明,该方法获得了比较平滑的过渡效果。     

混合的SAR图像变化检测算法

为尽可能多地消除遥感图像变化检测过程中“伪变化”信息的影响,获得比较客观的感兴趣区域变化检测结果,针对遥感图像中SAR图像的特点,提出一种混合的SAR图像变化检测算法。对已配准好的图像进行Frost滤波,用邻域比值的方法构造差异图,对得到的差异图进行非下采样轮廓波变换（NSCT）,对变换得到的高频子带和低频子带分别处理,用模糊C均值（FCM）聚类算法得到变化检测的结果。实验结果表明,该算法模型很好地保留了图像变化区域的细节,提高了变化检测准确性。     

基于FAST和BRIEF的图像匹配算法

针对图像匹配算法中匹配率不高以及运算速度较慢等问题,采用改进的FAST （加速分割测试特征）和BRIEF （二进制稳健基元独立特征）算法对图像进行匹配。使用FAST算法提取图像特征点,简化测试模板以提高检测速度;以提取的特征点为中心,使用强度质心方法计算图像块的主方向,根据主方向旋转BRIEF描述器,使其具备旋转不变性;使用易于计算的汉明距离度量各描述器的相似度,据此进行匹配特征。通过和其余算法进行对比实验,验证了该算法在保持高匹配率的同时,降低了计算复杂性。     

基于聚类和局部区域的彩色图像分割方法

针对现有图像多阈值分割方法存在的分割不够准确、计算复杂度较高等问题,利用Otsu多阈值分割的思想,提出一种基于聚类和局部区域的彩色图像多阈值分割方法.获取彩色图像的H分量直方图;在综合考虑以H分量划分的颜色范围的前提下对直方图中的H分量进行聚类,依次选取各类中的最大值作为对应局部区域的边界;分别搜索局部区域内的最小H分量值,将其作为彩色图像的分割阈值.实验结果表明,与现有方法相比,该方法具有较高的分割准确性和更快的计算速度.     

基于颜色分割和LBP纹理检测的运动目标提取

针对传统LBP纹理检测在运动目标提取中对原地或缓慢运动物体容易误判为背景的问题,提出一种基于颜色分割和LBP纹理检测的提取方法。主要思想分为3步：根据LBP纹理检测结果映射得到宏块级粗糙运动目标;根据K‐means颜色分割方法得到颜色分类信息;根据提出的宏块交叠机制,将颜色信息与运动信息进行融合,得到最终的提取结果。对比实验结果表明,该方法在保持良好的光照鲁棒性和阴影抵抗力的同时,可以有效改善运动目标空洞、背景融入等问题,满足实时要求。     

智能制造装备视觉检测控制方法综述

为满足智能制造装备产业对机器视觉技术的巨大需求,本文结合装备技术特点和特殊应用环境,提出了通用的机器视觉检测控制技术体系,弥补了当前研究的不足.本文首先对该技术体系的成像系统、自动图像获取、图像预处理、标定与分割、识别检测、视觉伺服与优化控制等关键核心技术,进行了总结和阐述.然后提出了视觉检测控制系统设计的一般原理,并结合3种典型装备,对其具体应用进行详细说明.最后根据智能制造装备不断增长的高可靠性、智能化、高速高精度作业等需求,探讨了视觉检测控制技术所面临的新问题和新挑战.