精神分裂症脑区磁共振图像分割方法研究

研究精神分裂症人脑皮层脑区图像病变区域的准确分割问题。精神分裂症患者的人脑皮层脑区灰质密度与正常区域存在差异,但病变区域与正常区域血管粘连在一起,病变组织会发出更强烈的信号,在生成的图像中像素亮度极高,高亮度造成二者像素灰度差异过小。传统的基于边沿像素灰度差的图像分割方法,无法避免由于血管粘连造成的像素灰度差异过小的缺陷,分割准确度不高。提出了一种利用像素差值约束算法的人脑皮层脑区磁共振图像分割算法。通过约束病变区域分割的衡量区域标准,从而实现人脑皮层脑区磁共振图像的准确分割。实验证明,改进算法避免了血管粘连造成的像素灰度差异过小的缺陷,提高了图像分割的准确率,为精神分裂症脑区检测提供了依据。     

医学图像中粘连细胞分割方法研究

研究粘连细胞图像的分割问题。针对医学细胞图像中,细胞经常发生粘连,细胞粘连部分由于发生像素灰度混合,造成图像不清晰。传统的应用灰度的分割算法由于不能很好的区分粘连部分的灰度,不能完整的分割细胞的问题。为了解决上述问题,提出了自适应阀值调整的粘连细胞分割方法。通过求得粘连部位的细胞像素的具体特征,运用阀值的自适应变化区分粘连部位像素之间的不同,对像素进行划分,克服了传统方法像素划分不清的弊端。实验表明,方法能够有效的分割医学图像中的粘连细胞,取得了比较好的效果。     

基于分割提速法的并行股票预测研究与仿真

关于股票准确预测问题,针对股票预测中计算时间复杂度大,数据库操作速度慢等缺点,为提高数据挖掘的速度和效率,提出了一种分割提速法的并行股票预测模型。模型特点采用广播拓扑结构,使用多线程并行计算方法,将计算量平均分配给所有参与计算的计算机,同时又使用网络编程技术实时同步回收结果,从而有效地缩短了股票关联规则的计算时间。实验结果表明,上述方法有效地减少了算法时间复杂度,较大程度地提高了股票预测的效率,从而为股票投资者提供有力的帮助。     

基于物联网的高速铁轨控制故障监测方法研究

研究高速铁轨控制故障准确检测问题。在遭遇雷击的情况下,高速铁轨的电压突然增大,对高速铁轨控制故障局部信号进行干扰,造成高速铁轨控制信号突变。传统方法多采用高速铁轨控制信号的异常进行网络监控的,一旦故障信号局部突变,监测网络会发生误报警的问题。为解决上述问题,提出了一种控制故障信号物联网络的铁轨故障监测方法。通过把物联传感网络中的结点采集的控制故障信号分割为不同区间,计算不同区间的控制故障参数,利用参数校验功能实现高速铁轨控制故障监测。实验证明,方法能够避免由于雷击造成的高速铁轨控制故障信号突变的缺陷,保证了高速铁轨控制故障检测的准确率。     

一种新的红外图像快速分割方法研究

研究红外图像目标分割快速优化问题。在高分辨率红外图像的分割中,红外图像存在数据量大、目标的边缘模糊和噪声较大等导致分辨率低和实时性差。为了快速准确分割,提出基于低尺度分割阈值预测的快速红外图像分割方法(LFIRS)。首先建立尺度阶数计算模型以确定保留原始红外图像目标基本信息所需的最小尺度,在分析多尺度过程对具有目标/背景强相关特性的红外图像进行分割阈值,建立多尺度红外图像分割阈值的相关模型(CLM),结合经典二维阈值法得到的最低两个尺度的阈值CLM模型参数,可以通过CLM模型与最小尺度的快速获取原始尺度的分割阈值,实现红外图像的快速分割。实验结果表明,改进方法提高了图像分辨和分割速度,且改善了分割效果。     

图像半色调化算法研究综述

半色调化算法是图像打印输出的关键技术之一。介绍了简单阈值比较算法、使用随机数的半色调化算法、误差扩散算法、点扩散算法、按序抖动算法和抖动算法等一系列半色调化算法,并揭示了这些算法之间的联系。为了高效率地对图像做半色调化操作,商用光栅图像处理器一般使用抖动算法。抖动算法生成的半色调化图像的质量取决于所采用的抖动矩阵。基于几何分割设计半色调化抖动矩阵的方法可以在满足堆栈限制的前提下优化半色调化图像的质量。使用随机数的半色调化算法可以消除图像半色调化中产生的莫尔纹。随机半色调化算法的基础是将一定数量的随机点均匀地分布到一个正方形区域中。Asano提出了随机点均匀分布问题等价于圆形装填问题的命题,本文对该命题给出了初步的证明。最后,给出了一些有待进一步研究的图像半色调化课题。     

基于视觉的多特征手势识别

手势是一种自然直观的交互方式,基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。本文在已有的手势识别技术基础上,从手势分割及手势表示两方面着手,提出了一种单目视觉下的手势识别方法。利用颜色特征检测肤色区域,成功分割出人手;利用人手的轮廓及凸缺陷检测指尖,再利用指尖的数目和方位来表示一个手势,进而结合轮廓长度和面积等几何特征完成手势识别。传统的指尖检测方法需要遍历并扫描手掌外轮廓,计算量大,本文通过凸缺陷检测指尖,减少了计算量,提高了指尖检测的速度。实验结果表明,本文的方法具有很好的鲁棒性及实时性,能适应环境的变化。     

阈值分割算法在医用药瓶溶液杂质检测中的研究

为实现医用药瓶溶液杂质检测,提出一种基于二维Otsu阈值分割法的改进算法,并在Matlab环境中进行仿真。仿真结果表明:相对于传统的二维Otsu法,本文提出的改进方法提高了算法的抗噪性,减少了错误划分,加强了图像的分割效果,且容易实现。     

基于卡尔曼滤波改进的精子图像序列分割方法

图像分割是精子图像识别的一项关键技术,在精子运动能力分析中起着至关重要的作用。本文对采集的连续精子图像序列进行灰度化、去噪等预处理后,采用Otsu算法对首幅动物精子图像二值化,对后续图像采用Kalman Filter确定二值化阈值范围,改进Otsu算法求出每一幅图像的适当阈值并进行二值化,缩短算法时间并能保证分割精度。应用形态学消除精子尾部和部分精子之间的粘连现象,通过计算和比较目标面积、形状因子,去除小颗粒杂质以及形状及灰度和精子相似的杂质,为精子运动能力检测提供高质量的分割图像。     

基于OpenCV动态手势识别的实现

随着科技的发展,各种手写输入、语言输入法不断涌现。计算机的操作方式也越来越接近自然言语。手势识别系统由数学摄像头作为输入设备,以为人体动作为操作指令,指挥操作计算机系统动作。人体动作通过数学摄像头,转化为计算机能识别的二进制图像信息,经过图像处理算法,使人们的操作意图能被计算机理解。本文所实现手势识别,利用OpenCV提供的各种图像处理算法,将从数学摄像头采集的图像视频信息,通过图像滤波,图像分割等算法,提取到有用的手形信息,再对其进行轮廓特征分析,运动信息分析。得出图像视频的操作意图,并转化为计算机指令,传递给操作系统。实现了直接由人体动作操作计算机的目的。