基于形状特征检测的手势感兴趣区提取方法

针对采用肤色模型法进行手部区域分割时,人穿着的服装对手臂区域的干扰问题,本文提出了通过手部形状特征检测的手势感兴趣区提取方法.首先利用YCb'Cr’肤色模型提取手部轮廓,通过基于轮廓凸壳信息的方法提取手部轮廓区域的最小外接矩形;然后结合手掌和手臂的特有形状特征识别手腕位置,准确提取出手势感兴趣区域.实验结果表明,本文方法检测手部感兴趣区域准确,对包含和不含手臂的图像中手势感兴趣区域提取均有明显效果.     

肺部影像解剖结构分割数据集及应用

目的 从影像中快速精准地分割出肺部解剖结构可以清晰直观地分辨各解剖结构间的关系,提供有效、客观的辅助诊断信息,大大提高医生的阅片效率并降低医生的工作量。随着影像分割算法的发展,越来越多的方法应用于分割肺部影像中感兴趣的解剖结构区域,但目前尚缺乏包含多种肺部精细解剖结构的影像数据集。本文创建了一个带标签的肺部CT/CTA （computer tomography/computer tomography angiography）影像数据集,以促进肺部解剖结构分割算法的发展。方法 该数据集共标记了67组肺部CT/CTA影像,包括CT影像24组、CTA影像43组,共计切片图像26 157幅。每组CT/CTA有4个不同的目标区域类别,标记对应支气管、肺实质、肺叶、肺动脉和肺静脉。结果 本文利用该数据集,用于肺部CT解剖结构分割医学影像挑战赛——2020年第四届国际图像计算与数字医学研讨会,该挑战赛提供了一个肺血管、支气管和肺实质的评估平台,通过Dice系数、过分割率、欠分割率、医学和算法行业专家对分割和3维重建效果进行了评估,目的是比较各种算法分割肺部解剖结构的性能。结论 本文详细描述了包括支气管、肺实质、肺叶、肺动脉和肺静脉等解剖结构标签的肺部影像数据集和应用结果,为相关研究人员利用本数据集进行更深入的研究提供参考。     

融合GVF Snake与肤色模型的手势轮廓提取方法

针对在基于视觉的手势识别系统中手势轮廓难以准确提取问题,本文提出一种融合GVF Snake和肤色模型的手势轮廓提取方法.首先把图像由RGB空间转换到YCb'Cr’空间,利用该空间上的椭圆肤色模型检测出手势区域并提取手势轮廓作为GVF Snake模型的初始轮廓曲线;然后根据图像分块思想把检测出的手势所在图像区域分割出来,并计算该图像分块的梯度值;最后在图像分块和初始轮廓曲线的基础上通过GVF Snake模型迭代搜素准确提取手势轮廓.实验结果表明,本文提出的手势轮廓提取方法无需人工参与,准确性上优于肤色模型、传统Snake模型,实时性上优于GVF Snake模型,满足手势识别系统中手势轮廓提取的实时性和准确性要求.检测准确、实时性高.     

金相组织图像智能分析技术研究

金相分析是显示图像分析的一项重要内容,金相图像空间形貌和组织形状非常复杂,包含了大量的专业性信息,给金相图像的处理和识别带来了较大的困难。本文介绍了金相组织图像智能分析系统的构成,从金相图像预处理、图像分割与晶界重建、金相组织特征参数提取、模式识别等方面对系统的关键技术进行了论述,分析了所面临的问题,对进一步的研究方向进行了展望。