嵌入式生物芯片扫描仪图像自动定位方法研究

生物芯片扫描仪扫描结果图像包含了多个高密度的微斑点阵列,为了满足嵌入式生物芯片扫描仪智能化、自动化要求,提出了一种生物芯片图像全自动定位的算法。首先对图像做基于形态学的腐蚀算法预处理,以及图像轮廓提取;采用投影法做行、列方向投影,将2维灰度矩阵转换为一维灰度和序列,结合离散傅立叶变换和功率谱运算,估计斑点的行、列间距;利用行、列间距,在1维灰度和序列中实现分段搜索,获取光斑中心粗定位;利用轮廓图像投影后出现双次峰的现象,估算斑点直径;最后,依据重心法调整斑点中心,同时采用自适应变步长搜索斑点半径,最终实现生物芯片扫描图像的精确定位和分割。本算法用C语言实现,测试平台Pentium 4 2.2 GHz,处理一幅16×19斑点阵列的图像,算法用时1.8 s,定位准确率达到100%。     

基于图论的肝肿瘤CT图像自动分割方法

提出了一种肝肿瘤CT图像自动分割的方法, 运用图中最小生成树寻找图像的同质区域, 使用按级合并和路径压缩2种试探法, 使得分割时程近似线性时间O (nlogn) .对52幅肝肿瘤CT图像进行分割, 结果表明, 该方法分割实际图像的平均最小距离为8.7540, 面积交迭度为95.15%, 分割精确度优于同类自动分割算法.应用该方法能快速、准确地自动分割出肝肿瘤.     

结肠镜图像自动分割技术研究

提出了一种融合颜色、亮度、空间距离和纹理等特征的彩色结肠镜图像分割新算法.纹理特征采用一组Gabor滤波器对原始图像滤波后计算得到的分形维特征.利用基于元素问相似性的随机聚类方法对特征空间进行聚类.通过对图中的切割进行采样,自动获得最佳的类别数目,算法复杂度较低,其随机特性使得它具有抗噪声的鲁棒性.对多幅结肠镜图像进行分割实验,结果证实了该算法的有效性.     

基于二值化法的车牌图象自动定位技术研究

根据彩色图象三色学原理及空间域的图像平滑算法对图象进行预处理，利用二值化法进行图象分割，算法简单，实时性好，较好的完成了车牌图象的自动定位。     

基于MR图像的软骨特征自动分割方法

图像分割是关节软骨精确检测和评估的首要前提.针对股骨头软骨MR图像提出基于边缘的自动分割技术.利用Hough变换和髋关节的解剖学结构约束提取股骨头中心和图像的目标位置,确定出粗略分割图像的范围,并结合自适应阈值的Canny边缘检测算子确定被分割图像的边界,按照股骨头软骨边界的像素特点对检测结果进行逐一排查,以去除噪声获得精确的软骨内外边缘.提取内侧与外侧边缘之间的图像信息作为最后的分割结果.实验表明,分割方法可以实现对MR图像中髋关节股骨头软骨快速准确的自动分割.     

基于二值化法的车牌图象自动定位技术研究

根据彩色图象三色学原理及空间域的图像平滑算法对图象进行预处理,利用二值化法进行图象分割,算法简单,实时性好,较好的完成了车牌图象的自动定位.     

一类基于点云缺失图像的盘类元件识别定位方法

利用图像融合对存在缺失的点云图像进行融合,通过形态学运算对融合图像进行平滑处理与阈值优化,结合分水岭分割算法实现目标物中心点的定位。利用目标的面积及形状特征去除误提目标。     

基于小波分析的热红外图像自动配准方法

研究一种快速、准确、抗噪、有效的热红外图像自动配准方法 .首先用小波分析技术提取两幅图像的特征点 ,然后对两幅图像之间的角度差进行补偿 ,最后用多层特征点匹配技术完成两幅图像的变换参数的估计和自动配准 .对热红外图像自动配准的仿真表明本文提出的方法可以快速、自动、比较准确地得到图像之间的配准参数 ,且对噪声具有一定的适应能力     

显微注射中细胞自动搜索与定位方法研究

在面向生物工程的显微注射机器人系统中,迅速地在视野中寻找到目标细胞并精确定位可以有效减少操作人员的工作量,是实现自动化显微注射的必要条件。提出了一种基于视觉的细胞搜索方法,可自动扫描目标平面,能准确识别出目标平面内的细胞并可通过视觉伺服实现细胞定位,便于进一步的注射操作。实验证明该方法可有效地从细胞培养皿中快速识别出细胞,并能实现细胞位置的精确定位。     

基于BP神经网络模型的遥感图像道路分割处理方法研究

图像分割是军事目标识别的主要处理方法.由于神经网络对于解决目标识别问题具有适合用于高速并行处理系统、可以实现特征空间较为复杂的划分等优势,采用神经网络模型在复杂的遥感图像背景中,识别出宽度很小的道路是较为理想的.在简单介绍BP神经网络模型的基础上,论述了BP神经网络模型在目标识别中关于道路分割问题的处理方法,并以实例证明了采用BP神经网络模型对遥感图像进行分割,得到的结果图像能够从复杂的背景图像中分割出道路,并能清楚地反映道路的方向和分叉,对于遥感图像的目标识别有重要的实用价值.     

基于GPS/INS的图像目标实时定位方法研究

为了得到高精度的定位图像，采用目前广泛应用的全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)，结合连续成像设备，进行图像目标的实时三雏定位。为提高定位精度，将GPS定位数据和INS姿态数据进行融合；应用空间几何以及误差反传，提高垂直精度。通过试验，定位精度小于1m，能够满足要求。     

基于配电线载波通信的电能质量扰动源自动定位方法的研究

为实现配电网中电能质量扰动源的自动定位,首先提出了一种基于配电线载波通信(DLC)的网络化电能质量监测系统解决方案,并概括了扰动源自动定位方法的总体实施步骤.分别采用有功电流分量法和基于特征矩阵运算的算法实现单监测点扰动方向的判定和扰动源的自动定位.最后,总结了DLC组网方案的四个关键技术,包括信道特性、调制技术、路由策略和监测终端设计.研究表明,所提方法可以有效实现辐射型配电网中电能质量扰动源的自动定位,DLC组网方案具有显著的经济性.     

一种动态目标检测与跟踪的方法研究

对于远距离、小目标的判读其传统方法通常是采用胶片或录像带记录图像,然后人工标定和判读.本文针对靶场中靶标检测存在的问题,提出了给予图像处理技术的靶标检测方法.首先介绍了静态靶标检测方法,然后提出了动态靶标的跟踪策略.测试结果表明,本文提出的方法和策略,可以满足靶场靶标检测和定位的实际需要.