基于图像信息的彩色PDP动态子场编码优化方法

为改善累积发光驱动方法显示静态图像时的灰度级轮廓,提出了一种基于有效灰度级均匀分割采样的动态子场编码(DSC)算法。首先对输入图像中的孤立灰度区间进行灰度采样,然后对剩余灰度级均匀分割,选择各灰度区间概率密度较大的灰度级作为采样灰度级,相邻采样灰度级之差即为子场编码权值,从而使采样灰度级均匀分布在输入图像的有效灰度区间,并使采样灰度级和子场编码权值随图像变化。仿真和实验结果表明,该算法不仅能真实再现大面积的背景,而且使图像细节信息尽可能保留,显著减小了静态图像的轮廓。     

图像分割中局部能量驱动的快速主动轮廓模型

为了解决图像对象灰度分布不一致性的分割难题,提高图像分割速度,提出了一个全新的快速主动轮廓模型。它由曲线周围局部的统计信息驱动曲线发生形变演化,并使用图像中的边缘信息来引导曲线的演化方向。模型中,根据区域模板与演化曲线共同定义的局部统计信息创建数据拟合项,并应用水平集方法求解曲线的演化。对合成图像和医学图像的实验结果表明,本文提出的分割模型可以同时分割多个灰度不一致的对象,分割速度快,结果稳定,对噪声具有很好的鲁棒性。     

基于遗传算法的旋律匹配模型研究

基于内容音乐检索(MIR)以其简捷、直观的检索方式成为模式识别、信号处理等领域研究的热点之一.在MIR问题中,特征的选择、表示和匹配是核心技术.在研究分析音乐物理及感知特征的基础上,以旋律作为主要特征,通过基音提取和动态阈值分割音符算法,为待检索音乐数据集和输入音乐样本建立了旋律表示模型;应用遗传算法对齐模板,修正哼唱输入个体差异,以提高检索精确度;融合欧式距离和动态时间扭曲(dynamic time warping,DTW)相似度实现度量匹配模板,以加强容错和泛化能力.实验表明,算法的速度及精度可良好地满足哼唱系统的要求,并可扩展应用于相似的系统.     

视频流中运动物体的分割

为了从视频流中快速、准确地找出运动物体,为后继智能图像处理工作奠定基础,从动态、静态两个方面对运动物体进行分割,采用消除背景的方法来获得视频流中的运动物体,并将获得运动物体作为消除背景图像的结果。在比较帧差算法的基础上,提出了基于视频流的帧间微分算法,并将图像回填技术应用于图像分割,不仅能够快速消除背景,获得运动物体,而且能够减少运算量,极大克服由于光线强弱、背景变化、局部抖动等因素带来的图像处理中的困难。     

利用.NET组件技术实现刀具图像的检测

为了实现刀具图像的轮廓跟踪,提取轮廓点,采用Matlab.NET component与Mi-crosoft Visual Studio C Sharp混和编程技术,并运用模糊C均值聚类（Fuzzy C Mean cluste-ring,FCM）算法对图像进行处理,返回分割阈值,实现对灰度图像的分割.同时为避免出现轮廓断点,引入编码技术,再经过8邻域搜索目标轮廓,最终完成刀具图像轮廓跟踪.与微分算子的边缘检测对比,本文算法利用FCM分割图像,又引入编码技术,实现轮廓连续的跟踪检测,该方法分割效果较好,界面编写简单,运行简便.     

一种应用于RTPS的轮廓线修改算法

放射医疗技术中,放射治疗计划系统对CT、MRI等医学影像数据进行处理,以获得体表、器官等医生所关注区域的轮廓,这是进行最终放射剂量计算的重要基础。文章针对自动提取或手动勾画的感兴趣区域的轮廓,提出并实现了一种修改算法。该算法可对自动提取不准确和勾画不正确的区域轮廓线进行修改,以达到用户预期的效果。算法实现方便,运行交互性好,能满足放射治疗计划系统的要求。     

螺旋CT的三维空间面皮参数平面化方法*

将三维空间面皮转换为二维平面可以使获取面皮特征、颅骨与面皮的关联信息更方便。通过改进的轮廓线提取方法剔除原始切片冗余数据,对重构得到的面皮数据进行空间坐标系的规范,并以最近邻区域(NNR)划分方法将空间面皮的点云数据点集化,最后结合新划分的平面点数据集的特点提出了线性插补的参数平面化方法和基于链表的参数平面化方法。实验证明两种方法的效果良好,验证了其正确性和可行性。     

基于轮廓特征的人体行为识别

提出了一种以运动人体轮廓为特征,基于模板匹配的人体行为识别方法。首先,利用背景差分法和阴影消除技术提取运动人体轮廓;定义一种边界点-半径的轮廓描述方法,将时变的二维轮廓形状转换为对应的一维距离向量;以成本函数为特征向量,利用谱系聚类方法提取行为序列的关键姿态;最后,将关键姿态编码为行为字符串,利用编辑距离度量测试序列与标准序列间的相似性。实验结果表明,利用本文方法对人的6种日常行为进行识别,正确识别率达到84.3%以上,具有简单实用的特点。     

消除图像伪轮廓的各向异性自适应滤波

摘要：目的：图像反差增强、重复量化、有损压缩等操作容易造成伪轮廓瑕疵,使原本平滑的区域呈现不真实的亮度和颜色跳变,损害图像质量。针对这一问题提出一种各向异性自适应滤波方法,用于消除伪轮廓．方法：首先检测图像中的边缘和平坦区,若边缘位于平坦区域则判定其为伪轮廓,得到一幅伪轮廓分布图．对伪轮廓上每一点计算两个特性：伪轮廓走向和分布密度,量化为8个方向和6种尺度,据此确定不同方向特性和不同尺度的滤波参数,选择相应的滤波器．为保护目标边缘不受损伤,在含有伪轮廓的图像中提取强度超过指定阈值的边缘,对其进行膨胀生成模板用以屏蔽滤波效果．结果：该方法能有效消除伪轮廓并保护真实边缘不受损伤。实验中采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）评估图像质量,结果表明,各向异性自适应滤波器特性优于其他方法．结论：消除伪轮廓的自适应图像滤波方法能消除因过度增强或不当量化造成的伪轮廓瑕疵,并保留真实边缘,提高图像的视觉质量.     

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。