基于PCA的红外图像区域特征选择方法

特征提取在模式识别和分类中起着关键的作用,本文针对红外目标的准确分类识别问题,围绕红外图像特征提取和特征选择进行研究,提出了基于PCA的区域特征选择方法。该方法首先采用基于数学形态学的滤波技术对红外图像进行预处理,有效地增强了目标区域,便于目标特征的提取;其次,本文研究了区域形状特征提取及基于PCA的特征选择方法,通过对区域特征进行优化选择,构造准确描述目标特性且维数较低的特征。实验结果表明,本文提出的方法有效地提取红外目标的特征,可用于红外目标的分类且有利于提高算法的效率。     

基于图像的介入器械前端变形建模与受力估计

目的 血管介入手术中介入器械与血管壁之间的接触力对手术安全有着重要意义,然而目前缺乏直接测量器械前端与血管壁接触力的传感器和有效手段。为解决这一难题,本文提出了一种通过图像观察器械前端变形程度从而估计器械与血管壁接触力的方法。方法 通过模拟血管介入手术过程来获取介入器械导丝的变形量和与之相对应的力,从而对介入器械前端接触力与变形量关系进行建模。将介入器械前的端接触力分为垂直于接触面方向的力和沿着接触面方向的力并分别加以处理;使用介入器械前端变形段的最大曲率变化量描述器械变形量,通过图像观察导丝变形来计算导丝的最大曲率。为求解最大曲率,使用器械上3个点构成的三角形并求其外接圆曲率来表示这3点所在段的曲率,在介入器械前端进行依次遍历求取最大值以获得最大曲率。通过实验分析验证介入器械受力与最大曲率之间的关系。结果 实验表明介入器械前端的接触力与器械前端最大曲率变化率之间存在着映射关系,且这种关系能用函数表达式准确地表达出来,通过函数式来预测受力的平均误差在10%以内。结论 研究表明,通过图像分析导丝前端的变形量、估计导丝前端接触力,进而判断血管手术过程中介入器械与血管壁的接触状态的方法是可行的,所计算的导丝前端受力能为手术过程提供参考信息。     

采用SIFT特征的空基动态视频稳定技术

当采用空基平台对道路进行交通检测时,平台沿道路飞行,空基平台姿态不易控制且控制精度较低,此外,由于风速影响和平台自身振动等因素,检测获取的视频图像存在不必要的随机摇摆和抖动,为了去除抖动,改善观测效果,需进行动态观测模式下的视频稳定处理以实现稳定观测.采用改进的SIFT算法进行特征提取,提高了SIFT特征提取的效率,并根据动态视频相邻帧匹配的实际应用,采用邻域搜索方法进行特征匹配,提高了匹配的精度.得到精确匹配的特征点对进行运动参数估计,并采用Kalman滤波对运动参数平滑后进行视频图像的校正补偿,得到稳定的视频输出.该算法精度较高,稳定效果较好,能有效地实现空基平台动态视频稳定处理,便于交通监控,为后续的目标检测与跟踪提供了便利.     

基于视觉模型的C形臂投影图像快速校正方法

针对普通C形臂投影图像失真影响计算机辅助手术的精度和传统校正方法费时的问题,提出了一种基于摄像机视觉模型的方法来快速校正C形臂X射线投影失真图像。该方法通过分析C形臂X射线投影图像失真的来源和类型,把C形臂系统标定和投影失真图像校正融为一体,再利用视觉模型的Tsai法对其进行标定获取畸变参数,然后利用畸变参数对失真图像进行几何校正。实验结果表明,在放射源到探测器的距离为120cm时,最大误差为8.8个像素,放射源到探测器的距离为121cm时,最大误差为9.1个像素。放射源到探测器的距离变化18mm时,标定获得放射源到探测器的距离变化值为18.11mm,相差0.11mm,并且在不同姿态时C形臂投影失真图像校正结果具有稳定性。该方法的优点是减小了建立理想图像带来的误差,而且步骤简单,容易在线使用。     

基于一维DCT的高光谱点干涉图像压缩算法

根据干涉型高光谱成像仪成像特点及光谱提取原理,提出一种基于一维DCT的压缩算法.算法首先将高光谱成像光谱仪所得的原始"像面"干涉图像序列"重组"成"点"干涉图像;然后利用光谱信息与"点"干涉图像之间的傅立叶变换关系,对点干涉图像进行直流平移后作行一维DCT变换,去除图像行内的相关性;最后将量化后的DCT系数作游程编码再送入算术编码器进行压缩.实验证明,算法总体性能高于SPIHT算法,特别是在光谱恢复精度上明显优于SPIHT.     

基于数学形态学的免疫细胞图象分割

为了实现对免疫细胞图象的分析，首先要对该种图象进行正确分割，针对这一要求，提出了一种有效的免疫细胞图象分割方法，该方法是根据数学形态学的知识，利用直方图势池数来提取标记点，并将这些标记点作为种子点来对梯度图进行Watershed变换，进而实现了细胞图象的分割。该方法是一种谱信息与空间信息相结合的分割方法，根据实验结果和分析可见，该方法不仅解决了细胞在参数测量前的精确分割问题，同时，为水域分割的关键步骤－种子点的选取找到了一种有效而可靠的方法，实践表明，分割的结果与 目视感受相一致，且其分割速度及可重复性都达到了医学临床的要求。     

CG-DRR:数字重建放射影像循环一致性生成对抗算法

目的 当前数字重建放射影像（digitally reconstructed radiograph,DRR）生成算法难以同时保证影像生成效率和质量。为此,提出一种基于循环一致性生成对抗网络（generative adversarial network, GAN）的新型DRR生成算法（cycle-GAN-DRR, CG-DRR）,在保证生成效率的同时,兼顾生成影像与真实X射线影像的灰度和结构一致性。方法CG-DRR算法包含数据预处理、网络训练和网络应用3个阶段。数据预处理阶段准备后续网络训练需要的图像数据;网络训练阶段使用预处理后的数据训练循环一致性生成对抗网络;在应用阶段,训练后网络输入光线跟踪法生成的DRR图像实现DRR图像灰度校正。结果 使用4个常用图像相似性指标和2个梯度相似性指标分别评估原始DRR图像与灰度校正后的DRR图像的灰度和几何结构一致性。与传统光线跟踪法相比,盆腔和胸腔数据平均峰值信噪比分别提高18.22 dB和8.82 dB,平均绝对误差分别减少0.18和0.07,归一化均方根误差分别减少0.23和0.10,结构相似度指数分别提高23.5%和13.5%,与当前最新Re...     

利用核密度估计的空基视频运动目标检测

介绍了一种基于核密度估计的空基视频运动目标检测方法.首先,采用特征点对应法进行全局运动估计,根据特征点间的相互位置关系,剔除无效的特征点对,提高全局运动估计精度.并通过背景运动补偿,获取背景相对静止的图像序列;采用非参数核密度估计法进行背景建模,通过背景差分法实现运动目标检测,同时分析了检测噪声产生的主要因素,并采用检...     

TVGA图象模式的应用

TVGA是超级VGA的一种,它不仅具有1024×768×16色这样的高分辨图形模式,而且具有象640×400×256、640×480×256、800×600×256、1024×1024×256色图象显示模式,市面上流行的各类演示软件如VPIC、PICEM等已充分显示了TVGA图象模式的功能。本文将针对TVGA图像模式介绍TVGA的视频存储器结构及相应的读写程序。 一、图象模式及视频存储器 在VGA的标准模式中,真正适合显示图象的模式是320×200×256色模式,但320×200的分辨率太低。比较精确地显示一幅图象,黑白的需要64灰度,彩色的至少需要200种左右的颜色。目前VGA的颜色     

基于帧间去相关的超光谱图像压缩方法

针对超光谱图像的特点和硬件实现的实际需要，提出了一种基于小波变换的前向预测帧间去相关超光谱图像压缩算法。通过图像匹配和帧间去相关，消除超光谱图像帧间的冗余，对残差图像的压缩采用基于小波变换的快速位平面结合自适应算术编码的压缩算法，按照率失真准则控制输出码流，实现了对超光谱图像的高保真压缩。通过实验证明了该方案的有效性，基于小波变换的快速位平面结合自适应算术编码的压缩算法速度优于SPIHT，而且易于硬件实现。