基于图像采集卡的成像系统数据采集处理

为获取和处理成像系统图像数据,使用Matrox公司的图像采集卡与成像系统进行连接,在VC++环境下设计了图像采集处理软件。依据对成像系统的评价要求,提取了用户特定选择行列图像数据以曲线形式显示给用户,满足了成像系统在调试和评价阶段的使用要求。     

1394总线在实时图像系统中的应用

随着红外成像技术的不断发展,红外图像的数据量越来越大,成像的速度也越来越快,这就要求红外成像系统具有实时采集、实时处理、实时传送大批量数据的能力;但是现有的大部分数据传输接口速率较低,难以满足现实中对速度越来越高的要求;将1394高速申行接口引人到红外成像系统中,完成了1394接口电路硬件及软件的设计,并在微控制器(MCU)和FPGA的控制下实现了红外图像的高速传输、实时显示,大大提高图像数据的采集速度和系统的整体性能;测试结果表明,通过1394总线每秒可以传输42帧大小为320 * 240的红外图像,并实现了图像的实时清晰显示,满足了红外成像系统实时采集实时显示红外图像的要求.     

基于边缘特征提取的图像清晰度评价函数

图像清晰度评价函数是清晰度法自动调焦技术中用来反馈离焦状态的一个度量工具。调焦系统可以通过对成像清晰度的评价来自动搜索到成像最清晰位置。图像中边缘梯度能量大小反映了一幅图像的清晰状况,根据图像最清晰时图像中边缘梯度最大的特点,设计了一系列基于边缘梯度算子的清晰度评价函数。首先从理论上论证了这一系列函数与其它函数相比更具有鲁棒性、直观性的优点,然后通过实验验证,这一系列函数都符合了调焦函数中单峰性、抗噪性和无偏性的使用要求。     

开放式的高分辨率超声成像系统

在医学和生物学研究当中,对活体组织进行无创性成像具有重要意义。高分辨率超声成像技术,可以对细微组 织实现高空间分辨率的成像,已被广泛应用于皮肤、眼睛、心血管和小动物成像等生物医学领域。目前领域内的相关研 究需要不同的成像系统参数,例如要求不同的探头性能、数据采集策略、信号处理以及图像重建、显示和保存方法。因 此需要一种灵活和开放的超声成像系统,能让用户根据各种研究需求实现个性化设置并能全面获取原始实验数据。文章 提出了一种实时的、便携式设计的开放式超声成像系统,可支持定制的高分辨率超声成像研究。系统基于高速现场可 编程逻辑门阵列(FPGA)实现灵活多样的超声成像。用户可以轻松地根据个性化应用需求来调整系统结构。测试结果表 明,本系统能实现 B 超成像、编码激励成像、多普勒成像、血管内成像、多模态组合成像等,为高分辨率生物医学应用 研究提供了非常灵活的成像工具。     

基于PCI总线的红外探测器图像数据采集系统设计与实现

红外成像探测系统在调测过程中,通常需要完成探测系统输出图像和辅助信息的采集、保存和分析;根据红外成像探测系统输出信息的特点,文章介绍了基于PCI总线技术的红外探测器图像数据采集系统的软硬件设计方法和实现方案,解决了多种分辨率红外图像的实时数据采集、显示和储存问题;系统通过接受320*256以及640*512分辨率的图像进行测试;经过测试表明:通过使用DMA方式,PCI总线读取速率达到了49.0MByte/s,可以准确无误地对多种分辨率红外图像和辅助信息进行高速实时采集,满足测试系统的使用需求,为红外成像探测系统的调测提供了坚实的基础。     

近红外高光谱图像数据预测技术

目的 受到传感器光谱响应范围的影响,可见光区域和近红外区域（400~2 500 nm）的高光谱数据通常使用不同的感光芯片进行成像,现有这一光谱区域典型的高光谱成像系统,如AVIRIS （airborne visible infrared imaging spectrometer）成像光谱仪,通常由多组感光芯片组成,整个成像系统成本和体积通常比较大,严重限制了该谱段高光谱探测技术的发展。为了能够扩展单感光芯片成像系统获得的高光谱图像的光谱范围,本文探索基于卷积神经网络的近红外光谱数据预测技术。方法 结合AVIRIS成像光谱仪的光谱配置,设计了基于残差学习的红外谱段图像预测网络,利用计算成像的方式从可见光范围的高光谱图像预测出近红外波段的光谱图像,并在典型的卫星高光谱遥感数据上进行红外光谱预测重构和基于重构的数据分类实验,以验证论文提出的红外光谱数据预测技术的可行性以及有效性。结果 本文设计的预测网络在Cuprite数据集上得到的预测近红外图像峰值信噪比为40.145 dB,结构相似度为0.996,光谱角为0.777 rad;在Salinas数据集上得到的预测近红外图像峰值信噪比为39.55 dB,结构相似性为0.997,光谱角为1.78 rad。在分类实验中,相比于只使用可见光图像,利用预测的近红外图像使得支持向量机（support vector machine,SVM）的准确率提升了0.6%,LeNet的准确率提升了1.1%。结论 基于AVIRIS传感器获取的两组典型卫星高光谱数据实验表明,本文提出的红外光谱数据预测技术不仅可基于计算成像的方式扩展可见光光谱成像系统的光谱成像范围,对于减小成像系统体积和质量具有重要意义,而且可有效提高可见光区域光谱图像数据在典型应用中的处理性能,对于提高高光谱数据处理精度提供新的技术支撑。     

基于FPGA的高帧速CMOS成像系统设计

为了实现数字图像的高速高分辨率实时处理,设计了一种基于CMOS图像传感器、FPGA、千兆网和串口通信控制的高速高分辨率CMOS成像及实时显示系统;给出了系统结构原理,介绍了系统软硬件结构设计,结合CMOS图像传感器的工作模式和驱动时序,设计了系统成像控制模块、图像数据的高速缓存模块、图像数据的千兆网高速传输模块,实现了图像的实时显示与成像外部控制。实验表明,设计的成像系统方案合理,系统在全帧全分辨率(1280×1024)下读出帧频最高可达500帧/秒。     

婴幼儿视网膜广域成像系统

为实现婴幼儿眼底疾病的及时诊断与治疗,开发的婴幼儿视网膜广域成像系统可以解决成像时大视场要求.系统包括照明部分、成像部分和图像采集装置.设计了角膜接触眼底镜,采用像差小、折射率大的非球面设计,满足大视场的要求;设计了图像采集装置,使用C++编写图像采集处理软件,进行图像采集、相机标定和几何畸变校正.实验结果表明：采用多环光纤光线照明的婴幼儿视网膜广域成像系统可以实现85°视场的较清晰广域成像;采用基于相机标定的图像几何畸变校正方法,可有效补偿视网膜成像光路的畸变.该婴幼儿视网膜广域成像系统可以为眼科疾病的诊断、筛查提供客观、清晰的依据.     

探地雷达数据实时成像技术研究

为解决探地雷达在工作过程中回波数据的实时成像问题,设计了基于VC＋＋平台的回波数据实时成像系统;采用基底去除技术及其色域划分的方法对回波数据进行处理及其实时成像,满足了探地雷达工作中实时成像的要求;实验表明,利用这种方法形成的图像能够真实反映地下目标体的变化。且有利于对采集到的数据进行进一步处理和分析。     

基于卷积神经网络和关键词的目标检测系统

该文以互联网上的图片数据为训练数据,结合使用深度学习技术,实现了一种基于卷积神经网络和检测关键词的目标检测系统。系统根据用户输入的检测关键词,利用网络爬虫技术搜集图像用于训练。对每张图像,使用预训练的神经网络模型提取图像特征,并采用金字塔池化技术得到图像表达向量。系统基于图像表达向量学习分类器,并利用分类器对用户上传的图片进行目标检测。系统的实现具有实际意义,理想情况下可对任意具体目标实现检测(如行人、车辆、动物等)。     

基于图像矩函数的图像清晰度评价方法

自动调焦作为显微图像测量中的关键技术,其核心为图像清晰度评价函数。现有图像清晰度评价函数在对焦目标与背景的对比度较低时,评价曲线极易失去其理想特性,或灵敏度下降,造成聚焦精度的降低;或出现多个局部极值,造成调焦失败。针对这一问题,在分析离焦图像成像原理的基础上,提出一种新的基于图像矩的图像清晰度评价函数,并给出定义。新的评价函数由不同阶的图像矩加权构成,通过调节权重系数可以灵活控制评价函数的灵敏度和抗噪性。通过微小透明球体的显微图像序列对新的评价函数进行实验验证,并和四种常用评价函数进行分析比较。实验结果证明,在低对比度条件下,相对于其它四种常用评价函数,基于图像矩的图像清晰度评价函数在有效保持了如单峰性、无偏性等理想曲线特性的同时,在灵敏度及抗噪性方面也具有明显优势。     

软件DSM机群上并行大规模地理图像处理系统ParGIP

基于共享虚拟存储（shared virtual memory,SVM)PC机群的大规模并行地理图像处理原型系统ParGIP(parallel geographical image processing)采用Client-Server计算模型，通过软件分布式共享存储（software distributed shared memory,software DSM)中间层将PC机群组织成一个逻辑上共享的内存的并行计算平台，地理图像处理可以充分利用ParGIP提供的大共享内存和并行处理能力来提高性能，缩短处理周期，从而解决传统单机串行方式下地理图像处理中内存匮乏和计算能力不足的问题，ParGIP还进一步将机群中各个结点上分布的磁盘组织起来，提供地理影像库所需的海量存储空间和并行I／O能力，测试结果表明，ParGIP的8机并行I／O带宽达到102．6MB/s，典型的图像处理算法获得了接近线性的加速比。     

MITIS: a WWW-based medical system for managing and processing gynecological-obstetrical-radiological data

In this paper a World Wide Web (WWW)-based medical system, called MITIS, is designed and developed for the management and processing of obstetrical, gynecological and radiological medical data. The system records all the necessary medical information in terms of patient data, examinations, and operations and provides the user-expert with advanced image processing tools for the manipulation, processing and storage of ultrasound and mammographic images. The system can be installed in a hospital's Local Area Network (LAN) where it can access picture archival and communication systems (PACS) servers (if available), or any other server within the radiology department, for image archiving and retrieval, based on the digital imaging and communication in medicine (DICOM) 3.0 protocol, over TCP/IP and also it is accessible to external physicians via the hospital's Internet connection. MITIS is composed as a set of independent WWW modules (ISAPI server extension dlls) and a Win32 application (COM+ server) for mammography image processing and evaluation.     

图像边缘检测效果的边缘连续性评价算法

边缘检测是图像处理的一个重要环节,边缘检测效果的好坏直接决定图像处理结果的好坏,但对于边缘检测结果缺乏一个标准的数值化的评价方式,因此提出了一种对边缘检测结果的边缘连续性量化评价方法。以边缘的连续性作为图片边缘提取效果的评价指标,并且使用边缘段凸包面积与边缘段长度的乘积的平均值来数值化评价边缘连续性。设计了多种实验对同一图片采用不同的边缘检测算法在不同边缘检测参数下进行检测,并与所提算法进行评价对比。实验证明该算法能数值化地快速、有效地评价图片边缘检测的效果好坏,评价结果符合人的视觉感知特征,对于高层次的图像处理与自动化图像处理环节具有较好的应用价值。     

An Analytical Method for Predicting the Performance of Parallel Image Processing Operations

This paper presents an analytical performance prediction model and methodology that can be used to predict the execution time, speedup, scalability and similar performance metrics of a large set of image processing operations running on a p-processor parallel system. The model which requires only a few parameters obtainable on a minimal system can help in the systematic design, evaluation and performance tuning of parallel image processing systems. Using the model one can reason about the performance of a parallel image processing system prior to implementation. The method can also support programmers in detecting critical parts of an implementation and system designers in predicting hardware performance and the effect of hardware parameter changes on performance. The execution of parallel image processing operations was studied and operations were arranged in three main problem classes based on data locality and the communication patterns of the algorithms. The core of the method is the derivation of the overhead function, as it is the overhead that determines the achievable speedup. The overheads were examined and modelled for each class. The use of the method is illustrated by four class-representative image processing algorithms: image-scalar addition, convolution, histogram calculation and the Fast Fourier Transform. The developed performance model has been validated on a 16-node parallel machine and it has been shown that the model is able to predict the parallel run-time and other performance metrics of parallel image processing operations accurately.     

基于FPGA+GPU的图像采集处理系统设计

随着嵌入式图像处理系统的快速发展,对于前端图像采集模块的需求越来越高。图像采集的速度、分辨率、可靠性以及集成度对后续设计的准确度由极大的影响。通过对数字图像采集系统进行研究,设计出了基于FPGA和GPU架构的图像采集处理系统,重点研究了图像采集处理系统的硬件设计过程和软件设计过程。在基于FPGA+GPU的图像采集处理系统中,让具有强大运算处理能力的GPU专注于数据存储、用户交互以及后续的图像处理。系统中,FPGA则负责图像的采集、外设控制、任务调度。GPU与FPGA之间通过高速PCIE总线进行通信,分别设计编写基于Linux系统的驱动程序和FPGA端PCIE程序。实验结果表明,所设计基于FPGA+GPU的图像采集处理系统可实现437.5Mbps的实时图像采集存储速度,传输过程实时稳定,数据传输完整。     

一种高精度微孔板浑浊度识别网络

提出一种基于卷积神经网络的高精度微孔板浑浊度分类算法。该算法主要将传统图像处理技术与卷积神经网络技术相结合,通过传统图像处理算法将圆孔从自然拍摄的微孔板图像中切割下来,并将切割下来的圆孔图像制作成圆孔数据集,用于网络模型的训练、评估和测试。同时,通过深度学习技术,设计并训练多个基于深度可分离卷积核的卷积神经网络模型,然后筛选出评估准确率最高的浑浊度分类模型,应用于圆孔识别系统,从而可提高研究人员的工作效率。     

一种柔性图像并行处理机

探讨了多指令流多数据流图像并行处理拓扑结构，设计了一种具有柔性结构的图像并行处理机。分析比较了柔性图像并行处理机与典型图像并行处理机在结构和性能方面的差异，给出了一种基于TI公司C6000系列DSP的柔性图像并行处理机的实现方案。分析和实现结果表明，柔性图像并行处理机适应能力强，便于调整、扩展和升级。     

Ontology-based information extraction and integration from heterogeneous data sources

In this paper we present the design, implementation and evaluation of SOBA, a system for ontology-based information extraction from heterogeneous data resources, including plain text, tables and image captions. SOBA is capable of processing structured information, text and image captions to extract information and integrate it into a coherent knowledge base. To establish coherence, SOBA interlinks the information extracted from different sources and detects duplicate information. The knowledge base produced by SOBA can then be used to query for information contained in the different sources in an integrated and seamless manner. Overall, this allows for advanced retrieval functionality by which questions can be answered precisely. A further distinguishing feature of the SOBA system is that it straightforwardly integrates deep and shallow natural language processing to increase robustness and accuracy. We discuss the implementation and application of the SOBA system within the SmartWeb multimodal dialog system. In addition, we present a thorough evaluation of the different components of the system. However, an end-to-end evaluation of the whole SmartWeb system is out of the scope of this paper and has been presented elsewhere by the SmartWeb consortium.