密集标志点集的拓扑保持变换方法*

为了解决图像变换后拓扑结构不保持的问题,提出了一种密集标志点集情况下的拓扑保持变换方法.该方法首先确定拓扑不保持的局部区域;然后确定拓扑不保持区域的方向角;最后根据该方向角确定并删除密集标志点集中引起拓扑关系不保持的标志点,从而得到拓扑关系保持的变换结果.实验证明该方法能较好地解决密集标志点情况下的拓扑不保持问题,不仅效率高,而且配准效果好.     

基于模糊积分的可信度融合目标检测

针对可见光和红外热图像序列中的远距离目标检测问题,提出了一种基于模糊积分的可信度融合的目标检测方法。该方法通过帧间差累积,在两种传感器的图像中确定了运动目标区域,根据目标区域的强度分析,定义了目标可信度度量,进而利用模糊积分融合函数进行可信度融合以实现目标检测。试验结果表明模糊积分分类效果较好,从而证明了该方法在目标识别中的可靠性和可信度,具有一定的实用性。     

基于多传感器信息融合的远距离目标检测

远距离目标检测具有重要的军事应用价值，而多传感器能提供互补和冗余信息，在远距离目标检测中具有独特的优势。针对可见光和红外热图像序列中的远距离目标，提出了一种基于信息融合的目标检测方法。该方法通过帧间差累积，在两种传感器的图像中确定了运动目标区域，定义了运动目标区域可信度度量，利用融合的规则确定了最后的运动区域。在运动区域中利用简单的分割方法将目标提取出来，最后经过特征级融合得到了检测结果。本方法不需要进行背景估计，多传感器信息的冗余增强了检测结果的可靠性，实验结果证明了本文方法的有效性。     

基于区域一致性测试的多尺度边缘检测方法

在多尺度边缘检测方法中,滤波器的滤波尺度的选取非常重要,该文提出了区域一 致性测度的概念以度量当前像素点所处的区域是平滑区还是边缘区,并以此测度来自适应调 整滤波尺度.实验结果和分析表明,这种方法可以得到令人满意的结果,同时具有较好的抗噪 能力.     

一种基于区域一致性测度的边缘评价方法

提出一一种新的边缘评价方法,该方法同时考虑到边缘线型连接的好坏及错检,漏检的程度,结合了传统的边缘评价方法各自的优点,更多地体现了人对边缘检测效果的评价特点。文中对测试图象及实际图象的边缘检测结果进行了评价,结果表明该评价方法是合理的,可行的。     

边界信息保持的全染色肾脏切片多粒度分割

目的 肾小球图像的准确分割对肾脏病理学的疾病诊断和定量分析起到关键作用,然而全染色肾脏切片图像存在由肾小球个体差异大导致的空间尺度和上下文形状变化大,以及图像分辨率过高的问题,给高精度、高性能分割任务带来挑战。为此,提出一种边界信息保持的全染色肾脏切片多粒度分割方法。方法 使用一种多粒度上下文的空间注意力机制生成多粒度和多形状变化的空间注意力图,以限制上下文特征,减弱背景对目标的影响,强化网络对目标的感知能力,使网络更多地关注小目标特征;将原图像切分为若干小图来解决全染色图像分辨率高的问题,使用增广路径边界补零策略处理卷积核存在的贡献偏移效应,解决了肾小球目标处于图像边界所导致的分割困难问题,保证图像块的信息无损失地向高层传递,提高处于图像块边界的肾小球目标的分割精度;进一步地,针对图像块拼接带来的边缘肾小球容易漏检、计算开销大的问题,采用特征复用的概率累积滑窗策略,同时提高了分割精度和效率。结果 在小鼠肾脏细胞切片和HuBMAP（human biomolecular atlas program）人体肾脏数据上,本文方法提高了分割精度,并使预测速度提高50%左右。结论 对于全染色肾脏切片的肾小球分割问题,多粒度上下文特征和增广路径边界补零策略解决了边界区域肾小球目标分割困难、分割精度低的问题,并通过概率累积滑窗策略提高分割速度,相较传统的分割方法有更优秀的性能。     

一种基于频带一致性的多模态图像校准算法

提出了一种基于图像频带一致性的多模态图像校准算法,该方法通过调整图像频谱的带宽,利用带宽调整后图像的强度对代替传统互信息定义中的图像灰度值,可以有效地克服互信息的局部极值问题。理论分析和实验表明该方法是可行、有效的。     

Mean Shift迭代构造拓扑保持图像变换

在图像弹性配准中,基于径向基函数的小形变变换模型存在拓扑关系不能保持的问题.为此针对小形变模型提出一种基于Mean Shift迭代的拓扑保持图像变换方法.首先在拓扑不能保持的区域确定新增控制点对,通过Mean Shift迭代算法调整新增目标控制点的位置,再根据形变曲面的拓扑保持情况和配准度量的改善情况筛选新增控制点对,...     

Windows环境下的Matlab并行机群计算配置及应用

介绍了两种Windows环境下Matlab并行计算的机群搭建方案,并对这两种方案进行比较,较详细地讨论了Matlab并行计算工具箱中各部件的关系,对并行计算环境中的关键参数设置进行了介绍。通过一个实例在机群上的并行实现进一步说明Madab并行程序设计的方法。本文内容对在Matlab环境下进行并行计算具有一定参考价值。     

密集标志点集的拓扑保持变换方法*

在对自由特征模型参数化基础上,提出一种约束求解的新方法。该方法对自由特征形体定义点进行参数化,建立几何约束图,将约束问题分解为三角形约束和四面体约束两大类,分别进行求解,定义手向性规则,利用该规则将子问题组合为全局解。在自主开发的HUST-CAIDS（哈尔滨理工大学计算机辅助工业设计系统）中实现了本算法,并得到满足设计者需求的模型。