一种非刚体运动图象序列的特征点对应方法

提出了一种非刚体图象序列特征点对应的新方法,首先根据图象序列帧间的时间间隔很小这一特点,指出特征点在图象帧间的运动具有平滑性,进而提出了一种特征点运动平滑的代价函数。然后将目标跟踪技术应用于特征点的跟踪,利用两个一维卡尔曼滤波器分别对特征点的两个坐标进行预测跟踪。     

基于变形轮廓的医学图象匹配方法

艇变形轮廓线的方法实现医学图象匹配过程中的对应标记点问题,并用遗传算法进行最佳匹配结果的搜索。实验结果表明,该方法能有效地用于建立医学图谱和图象之间的一一对应关系,是对以往人工交互标注方法的重要改进。     

有约束Patch-Match框架下的非刚体匹配算法

目的 非刚性物体进行匹配时,往往需要对图像中存在的非刚性形变目标进行快速精确的配准,进而实现对图像的后续处理和分析,实现快速而准确的非刚体匹配显得尤为重要。针对传统特征点匹配方法在非刚性物体匹配中准确性差的问题,本文提出了一种基于DAISY算子和有约束Patch-Match的非刚体密集匹配算法。方法 首先对参考图像和待匹配图像生成DAISY特征描述子,其次对两幅图像进行超像素分割,形成相互邻接但没有重叠的超像素块结构,并以其为单元,计算初始位置上对应每一个像素的DAISY特征算子聚合代价。然后,采用Patch-Match算法对整幅图像进行传播和变异,在变异过程中,通过图像预处理和分析得到的先验知识对位置标签的变异窗口进行局部空间约束,使得每个像素的位置标签在该空间范围内随机更新,计算新的聚合代价,保留代价较小的位置标签,重复迭代此过程,直到聚合代价不发生变化或者达到最大迭代次数为止。结果 实验选取了标准数据集、10幅分别由TFDS（the trucking fault dynamic image detection system）线阵列相机和框幅式相机采集的包含非刚体的图像进行匹配,均取得了较好的匹配效果,经验证,本文方法的匹配精度为86%,误匹配点的平均匹配误差为5个像素左右,是传统基于SIFT特征光流匹配方法误差的一半,并且本文采用的DAISY算子在特征提取速度上是Dense SIFT（dense scale invariant feature transform）特征提取算法的2~3倍,大大提升了图像匹配的效率。结论 本文提出了一种非刚体密集匹配算法,针对非刚体变化的不确定性采用密集特征点进行最优化搜索匹配。本文算法对包含小范围非刚性变化的图像匹配上具有较好的适应性,且匹配精度高,视觉效果好,鲁棒性强。     

医学图象三维表面的快速重构方法

介绍了基于CT等值面数据的脸部面貌及颅骨的曲面生成方法，以双三次B样条曲面技术区别于传统的蒙皮曲面生成方法，采用截面数据的重采样，解决了复杂实体在曲面生成时的局部扭曲及数据量过大等问题，在等值线的曲面造型方法及医学可视化领域有广泛应用前景。     

动态电阻抗图象重建的正则化方法

电阻抗图象重建是一个严重病态的反问题,特别是当重建模型的有限单元增大时,重建图象会严差,甚至发散,提出一种全新的基于空间滤波理论的正则化方法,它不依赖于阻抗分布的先验估计,因此它比最大后验（MAP）正则比方法易于实现,而且计算机模拟实验结果表明,利用这种新的正则化方法重建的动态阻抗图象质量好于Tikhonov正则化方法。     

一种非刚体运动图象序列的特征点对应方法

提出了一种非刚体图象序列特征点对应的新方法 ,首先根据图象序列帧间的时间间隔很小这一特点 ,指出特征点在图象帧间的运动具有平滑性 ,进而提出了一种特征点运动平滑的代价函数。然后将目标跟踪技术应用于特征点的跟踪 ,利用两个一维卡尔曼滤波器分别对特征点的两个坐标进行预测跟踪。在图象帧间的特征点对应过程中 ,该文综合考虑了特征点的预测位置与实际位置之间的距离以及特征点的平滑代价函数等因素 ,从而使特征点的运动轨迹得到正确的延续。特征点的遮挡问题可以通过特征点跟踪过程中对特征点位置的预测得到解决。实验证明 ,该文方法能建立非刚体运动特征点的正确对应 ,并能解决特征点的遮挡问题。     

小波变换在三维医学图象分割中的应用

本文将多尺度小波变换应用到三维医学图象分割中的阈值选取中．由于小波变换在较大尺度，由噪音引起的细小突变较少，可描述信号的整体行为，取较大尺度的由负到正的零交叉点来确定图象的阈值，再逐步到相邻的小尺度由粗到精地确定精确的阈值．用以上算法对三维医学图象进行二值化后，根据待提取组织或区域的特征，再选取合适的数学形态学操作，最后对区域进行种子填充．从实验结果可以看出分割效果较好，能够满足三维重建的要求．     

第二代小波在医学图象无损压缩中的应用

研究了第二代小波在医学图象中的方法,并在计算机上用软件模拟实现了相应的算法,最后给出了实验结果以及与其他压缩方法的比较,从中可以看出这一新方法在医学图象无损压缩中具有良好潜力和巨大的应用前景。     

图象模板匹配技术在探针台系统中的应用

主要论述了数字图像处理技术在探针台系统中的应用,分析了基于灰度信息的模板匹配算法以及自动对准技术的原理及实现手段,为其它电子专用设备中自动识别对准的应用提供一些思路与技巧。     

显微图象的数字图象处理及其在血细胞形态分析中的应用

为了进行血细胞显微图象的快速分析,将显微图象的数字图象处理技术引入到血细胞形态分析中,在研究过程中,首先通过高倍电子显微镜及数字图象采集设备对血细胞图象进行采集;然后对血细胞的数字图象进行预处理,其中包括对比度增强、图象的高通滤波、图象的二值化、图象的腐蚀和膨胀、边缘跟踪等等;最后通过对血细胞的圆形度、矩形度和中心矩等等几何形态进行比较,提取出能够较明显地辨析出它们的特征向量,同时对分析结果的可信度进行了讨论。     

非刚性医学图像配准研究综述

非刚性配准技术是医学图像配准中的一个重要研究课题,是非刚性组织配准,不同个体之间的配准以及个体同图谱配准的基础。该文提出了多项式法、样条函数法等基于空间变换的配准方法,以及弹性模型、粘性流体模型和光流场模型等基于物理模型的配准方法两大类方法。同刚性配准相比,非刚性配准技术还不成熟,计算效率和稳定性还需要进一步提高,仍是一个非常活跃的研究领域。     

一种基于两步运动估计的系列图像匹配算法*

提出了一种基于两步运动估计的系列图像匹配算法。首先运用简化仿射运动估计对相邻两幅图像进行粗略匹配,然后运用改进的光流运动估计得到比较精确的匹配图像;此外,在保证简化仿射变换参数正确的同时,使用了更加简单直接的解法,大大降低了计算的复杂性。该算法弥补了传统图像匹配方法的不足,而且使图像匹配残差明显减小。实验表明,对存在大位移运动、复杂形变的图像,该算法更有效。     

正则图像恢复中正则化算子选取的定性分析

对病态图像恢复中正则化算子的选取问题进行定性分析。以最小化正则解模糊误差为目标,利用泰勒级数定性地分析怎样选取正则化算子,得出结论:在信号的强度大于噪声强度的频带正则化算子应该是带阻的,而信号的强度小于噪声强度的频带正则化算子应该是带通的,通常情况下应选取低阻高通的正则化算子。实验结果表明了该结论的正确性。     

基于改进正则化方法的SAR图像区域特征提取

合成孔径雷达(SAR)图像上的各种噪声削弱了目标、阴影等感兴趣区域(region of interest,ROI)的细节特征,影响了后续的目标检测、分类和识别等应用。传统的正则化方法能够增强SAR图像的目标特征,但是运算量过大,实时性不好。提出一种改进的正则化方法,有效地提高了SAR图像区域特征提取的速度和精度。理论上证明,降质算子的优化可以使运算量由O(M3N3)降到O(MN),同时保留了区域特征增强的能力。利用MSTAR数据库中实测的SAR图像进行算法验证,实验结果表明该方法能够大幅度提高目标杂波比,有效抑制感兴趣区域内的噪声,从而更精确地把目标和阴影等区域从背景杂波中提取出来。     

一种用于图像检索的DP匹配方法

相似性测量是图像检索中的一个重要步骤,距离度量是相似性测量的一个重要方法,DP匹配是距离度量的一种特殊形式。该文在分析一维DP匹配的基本原理后,提出用能量矩阵代替DP匹配中的距离矩阵。能量矩阵是根据图像分割区域的边界点的能量来定义的。图像检索实验结果表明,改进的DP匹配方法在图像检索中的应用是可行的,且有一定的优越性。     

边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用

阐述了边缘检测在医学图像处理中的重要作用,分析了几种常用算子(Roberts,Sobel,Prewitt,Laplacian,Canny)基本原理及算法实现,并对比各算子的优缺点,并用VC .NET工具编程实现出以上各种算子对一幅人体头部的MRI图进行边缘提取。对实验结果进行分析得出结论,各种不同的算子对同一幅图片进行边缘提取,会得到完全不同的结果,Canny算子检测出的边缘比一般微分算子更精确、更细,但也可能平滑掉一些有用的边缘。因此,在不同的条件下,应根据具体情况,选择最适合的边缘检测算子对图像进行处理,才能得到最佳效果。     

WBCT与变分正则化方法的医学图像去噪

在分析几种变分正则化去噪模型的基础上,改进了变分正则化去噪模型,它是各向异性扩散的,去噪效果好,但计算量较大.由于WBCT的阈值法去噪速度快,本文提出了混合去噪方法,充分利用两种方法的优点,先对噪声图像做WBCT,高频子带用WBCT的阈值法去噪,对低频子带用改进的变分正则法去噪,然后用WBCT逆变换重建图像.实验结果表...     

基于动态补偿的广义系统的正则化与极点配置

研究基于动态补偿的一般广义系统的正则化、无脉冲、稳定性与极点配置问题．给出了补偿后闭环系统正则无脉冲的充要条件,进而通过与正常系统相关结果的比较,给出其补偿器存在且闭环极点可以配置在任意接近给定位置的充要条件．此外给出了一般广义系统及其动态补偿器的对偶原理．通过一个数字例子说明了所得结果的合理性．     

水平集方法的改进及在医学图像上的应用

针对水平集方法在运行前需要对图像进行高斯平滑处理,导致提取的结果不准确的缺陷,提出一种水平集的改进算法,通过对水平集的提取结果做聚类区域增长处理,修正水平集对目标的边缘提取。通过对比传统水平集方法和改进后的水平集方法对医学上的细胞图像的处理结果,表明该改进算法能有效提高图像边缘提取的质量。     

基于Level Set方法的医学图像分割

对图像分割进行了研究,这是医学图像处理中的关键问题之一。提出了一种结合Fast Marching算法和Watershed 变换的医学图像分割方法。首先用非线扩散滤波对原始图像进行平滑，然后利用Watershed算法对图像进行过度分割，最后用改进的Fast Marching方法对图像进行分割。除此之外，根据区域之间的统计特性的相似度重新定义了Fast Marching 方法的速度函数。实验结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的分割结果。