基于边缘检测和最大互信息的医学图像配准算法

在临床上,使用多种成像技术并适当地将其加以融合,可为临床诊断和手术治疗提供更加全面准确的信息。而图像配准是融合技术中需要先期解决的问题,也是融合的关键部分。本文提出了一种基于DSP的医学图像配准问题的研究与实现的方案。该方案首先采用TI公司的高性能多媒体数字信号处理器DM642获取实时医学图像,再用配准算法验证其获取的实时医学图像配准的可行性。并采取了基于轮廓提取和最大互信息的方法进行图像配准,克服了互信息单一的利用图像灰度信息的局限性,将边缘检测与互信息相结合,较准确地完成图像配准任务。     

电阻式加热器概述及发展趋势

工业生产及科研试验中大量应用电加热器用于流体工艺介质的升温。随着技术发展,近年来市场上涌现了多种不同形式的电阻式电加热器,可适用各种不同需求场合。本文根据笔者建设航空发动机零部件地面试验器的调研及建设经验,重点介绍工业领域中近年来市场上涌现的对流式电阻加热器的类型、特点分析和发展趋势,以便在石油化工、电力、核、航空航天,以及发动机等领域工程建设过程中辅助指导加温器的工艺选型。     

基于MATLAB的苹果表面缺陷研究

文章以烂斑苹果为研究对象,根据实验环境、设备和后期处理不同的需求,研究了苹果表面缺陷特征提取方法.对苹果边缘进行去噪处理,以及形态学运算处理,从而完成硬件的搭建和缺陷特征的提取.提取的缺陷图像的特征值包括颜色、灰度、几何等.以HSV颜色空间模型为依据,提取苹果的颜色特征参数.利用MATLAB的GUI软件平台开发一套检测...     

澄合铁运分公司实现安全生产5000天

正截至201 3年1 2月1 2日,陕煤化集团澄合矿业公司铁运分公司实现安全生产5000天,创建企40年来连续安全生产历史最高纪录。5000个日日夜夜,历届领导班子和铁运人始终把安全工作放在首位,把"安全第一"作为行动指南,沿着"以人为本,文化引领,科学管理"的轨迹,使安全生产步入了精细管理、技术创新、素养提升、文化导航的稳定发展之路,开创了澄合铁路安全运输的新局面。为安全筑牢"防护墙"多年来,铁运分公司不断健全安全生产管理机制,完善规章制度,制定了1 5条作业现场"安全红线"     

面向可视化的遥感影像压缩及传输系统设计

针对目前遥感影像金字塔存储导致数据量过大,以及数据传输完毕再完全解压造成的用户等待问题,结合用户浏览遥感影像的需求,设计了一套面向可视化的遥感影像分级压缩及渐进传输系统。对给定的遥感影像,先采用提出的算法进行高效压缩,然后分为多段码流存入数据库。当用户请求某一区域的特定分辨率层时,系统在数据库查找到对应码流,传输至显示端。显示端实时解压码流后,立即对显示的影像动态更新。对同一区域的更高分辨率影像请求,只需传输增量码流即可。实验表明,该系统能够有效减少数据存储量,并能使遥感影像在虚拟地球平台快速、平滑的发布。     

基于交互式语音应答实验系统的健康信息咨询系统设计

提出了一个基于IVR（交互式语音应答）实验系统的健康信息咨询系统,可提供心理健康咨询和身体健康咨询。采用C＋＋builder进行系统编程,用ACCESS数据库进行后台数据管理。用户通过系统语音提示,可根据需要按键选择,逐级查找到所要了解的信息。经在实验室模拟测试,得到了较好的效果。     

基于图形小波变换的遥感图像表示与去噪

离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)通常用于图像的表示。然而,对于具有不规则形状边缘的图像,尤其是对于纹理和细节信息较多的遥感图像,DWT却很难有效表示,进而影响后续去噪效果。针对该问题,提出了一种基于图形小波变换(Graphic Wavelet Transform,GWT)的图像去噪方法。首先,将图像表示为图形信号,并通过该图形信号的谱表示构造相应的变换矩阵;然后,设计了一种改进自适应阈值的图像去噪方法,在GWT变换域内对图像去噪。实验结果表明,与常用的图像去噪方法相比,所提算法能够提供更好的图像主观质量。采用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)作为客观指标,结果表明,采用所提方法得到的重建图像客观质量更优。     

电视民生新闻探析

电视界创办民生新闻节目至今也很多年了，其与传统的新闻节目相比，民生新闻有着独特的优势。然而，从创办至今电视民生新闻出现了娱乐化、庸俗化、同质化、形式化等问题也愈演愈烈。基于此，本文主要对民生新闻的当下存在的主要问题及其解决措施进行了探析。以期对做好电视民生新闻起到一定的借鉴作用。     

多尺度显著区域检测图像压缩

目的 为了解决利用显著区域进行图像压缩已有方法中存在的对多目标的图像内容不能有效感知,从而影响重建图像的质量问题,提出一种基于多尺度深度特征显著区域检测图像压缩方法。方法 利用改进的卷积神经网络（CNNs）,进行多尺度图像深度特征检测,得到不同尺度显著区域;然后根据输入图像尺寸自适应调整显著区域图的尺寸,同时引入高斯函数,对显著区域进行滤波,得到多尺度融合显著区域;最后结合编码压缩技术,对显著区域实行近无损压缩,非显著区域利用有损编码技术进行有损压缩,完成图像的压缩和重建工作。结果 提出的图像压缩方法较JPEG压缩方法,编码码率为0.39 bit/像素左右时,在数据集Kodak PhotoCD上,峰值信噪比（PSNR）提高了2.23 dB,结构相似性（SSIM）提高了0.024;在数据集Pascal Voc上,PSNR和SSIM两个指标分别提高了1.63 dB和0.039。同时,将提出的多尺度特征显著区域方法结合多级树集合分裂（SPIHT）和游程编码（RLE）压缩技术,在Kodak数据集上,PSNR分别提高了1.85 dB、1.98 dB,SSIM分别提高了0.006、0.023。结论 提出的利用多尺度深度特征进行图像压缩方法得到了较传统编码技术更好的结果,该方法通过有效地进行图像内容的感知,使得在图像压缩过程中,减少了图像内容损失,从而提高了压缩后重建图像的质量。     

一种新的基于混合变换的图像稀疏表示

Tetrolet变换对图像中边缘和纹理的稀疏逼近性能远远高于小波变换,对细节丰富的图像具有明显优势,但其对平滑图像的逼近性能却不如小波变换．针对这一问题,本文提出了具有一定普适性的图像稀疏方法．首先,对图像进行小波变换,采用p-fold抽取滤波器对各子带进行多相分解,对分解结果进行主成分变换,并对两次能量聚集后的图像进行低频稀疏逼近;然后,根据前面结果生成细节图像,采用Tetrolet变换进行高频稀疏逼近．实验表明,在相同条件下,无论是客观质量还是主观质量,该方法均优于单一的小波变换和Tetrolet变换,证实了本文方法的有效性．