脑部数字减影图象增强研究

针对数字减影图象中，因运动引起的图象质量下降问题，提出了一种基于图象配准的数字减影图象增强算法，该算法通过选择合适的控制点和相似测度，采用快速样条插值算法以及鲍威尔优化搜索方法，并用块匹配方法对造影图象和掩膜图象进行配准，实验结果表明，配准后的减影图象质量良好，不仅具有较高的临床诊断价值，并且该算法具有较快的计算速度。     

一种新的数字血管减影的算法

数字减影成像(DSA)是一种在医学诊断以及介入治疗中起重要作用的技术。由于通常的数字减影算法效果并不理想,该文提出了一种新的减影算法———基于分段对数变换的DSA算法。该方法已用VC编制成软件,并且装备数字化X-射线装置,在计算机实验及临床实践中都取得了满意的效果。     

基于图像配准的数字减影图像增强研究

提出了一种基于图像配准的数字减影图像增强算法,通过选择合适的控制点和相似尺度,并采用快速样条插值算法以及鲍威尔优化搜索方法,用块匹配方法对造影图像和掩膜图像配准,配准后的减影图像质量良好,并且该算法具有较快的计算速度。     

基于D^2PCM的数字减影图象序列无损压缩算法

充分利用数字减影（ＤＳＡ）图象序列在时间域上的减影图象之间仍然存在一定的相似性,提出了一种基于二阶差分ＰＣＭ（Ｄ＾２ＰＣＭ）的编码方式。方法在空间坐标与时间坐标上构成了一个二阶差分,能够有效地减少图象在空间以及时间域上的冗余度,从而实现对ＤＳＡ序列的无损压缩,减少了存储空间与传输时间。实际应用证明该处法是稳定和实用的。     

对Wyle算法的改进

对Wyle算法进行分析,找出Wyle算法的不完善之处,提出了2种改进算法,每种改进算法都提高了Wyle算法的压缩效率。     

实时动态数字减影血管造影系统与心功能测量新方法探讨

本文简要介绍最新研制的实时动态数字减影血管造影系统，该系统用普通微机及数字减影图象存储处理器实现实时动态数字减影。文中对系统硬件组成、超大容量造影图象存储处理器以及系统软件功能作了简要的介绍，论述并探讨利用本系统生成心血管减影图象进行心功能测量的新方法。     

非平滑血管形态检测方法

为了对数字减影血管造影图象中的血管形态进行准确的检测，提出了一种基于数学形态学与自适应跟踪的对数字减影血管造影图象中血管形态进行检测的算法，该方法首先采用自适应跟踪和匹配滤波来求得图象中指定血管段的中心线，然后使用腐蚀梯度算子实现血管边缘的检测，另外，为了比较不同检测算子的优点，还对其他几种形态学边缘检测算子；如膨胀梯度、Beucer算子、VVL算子的性能进行了分析讨论，实验结果表明，该方法具有重要的临床应用价值，由于它不需对所得到的数字减影血管造影（DSA）图象进行平滑，即可直接对DSA图象进行血管形态检测，且不至丢失图象中血管形态的一些有用信息，因此不仅能够获得较高的精度，并且对血管段的形状也不需严格限制。     

变精度粗糙集在智能诊疗系统中的应用

研究变精度粗糙集理论中属性约简和规则获取算法,并结合医疗诊断的实际情况对传统算法进行改进,提出基于变精度粗糙集理论模型的诊断方法。该方法利用病员数据库提取关键的病例特征属性来建立临床诊断决策表,借助改进的可辨识矩阵属性约减算法和值约减算法进行特征约简,从而得到有效的诊断规则。最后,针对常见疾病"高血压",开发了网络版的基于VPRS智能诊疗系统,并应用到多家医疗机构,效果良好。     

基于Mask原理的改进匀光算法研究

基于Mask原理的遥感影像匀光算法对于消除单幅影像内部的光照不均匀现象有较好的效果.但是,这个算法仍然存在一些问题,例如,对于如何自适应确定最佳的滤波器尺寸来获取背景影像,如何选择合适的模型来拉伸减运算后的结果影像,目前都没有较好的解决办法.针对这些问题,本文提出了改进算法.将原始影像进行分块处理,对于清晰度不同的影像块,采用不同截止频率的低通滤波器来获取背景影像;对于减运算后的结果影像,对亮度不同的区域采用不同尺度的线性拉伸模型.实验显示改进后的算法比原有算法的匀光效果更好,并且可以实现匀光后整张影像反差分布的一致性.     

自适应的表面光场映射算法

随着几何获取技术和计算机视觉技术的进步,三维照相开始成为一个研究热点,而基于表面光场的绘制算法可以获得真实感很好的重建结果.本文提出了一种自适应的表面光场映射算法,使其能够自动的在采样密度、压缩率、重建质量、绘制速度上取得较好的平衡,算法以表面光场的重采样技术为基础,形成一系列二维采样矩阵,通过用户指定的重建错误率和样本的特性计算矩阵的分解次数,对矩阵进行分解,并将分解次数反馈到采样步骤中,决定新样本是否需要加入到数据库中,最后利用纹理的空间相关性对其进行类似MPEG的编码.在绘制阶段采用纹理映射算法,充分利用了图形硬件的加速功能,达到实时绘制的结果.我们对实际场景进行了试验,获得了很高的压缩比,并且在普通PC机上达到了25F/S的绘制效果.     

基于图像像素状态平衡的血管提取算法

为了消除血管减影图像中的噪声,从复杂背景中提取血管,提出了一种基于图像像素状态平衡的血管提取方法。将图像看成一个由目标区域与背景区域构成的平衡系统,目标区域与背景区域由于某种作用力处于一个内在平衡状态,但噪声的引入破坏了这种平衡,该方法通过恢复平衡状态来消除噪声,分离目标与背景区域。在此基础上发展出一种新的灰度图像二值化算法,并将其应用在脑部血管DSA图像的血管提取上,该算法能从背景噪声很强的DSA剪影图像中分离出完整的血管网络,实验效果令人满意。     

Extraction of target fluorescence signal from in vivo background signal using image subtraction algorithm

Challenges remain in fluorescence reflectance imaging (FRI) in in vivo experiments, since the target fluorescence signal is often contaminated by the high level of background signal originated from autofluorescence and leakage of excitation light. In this paper, we propose an image subtraction algorithm based on two images acquired using two excitation filters with different spectral regions. One in vivo experiment with a mouse locally injected with fluorescein isothiocyanate (FITC) was conducted to calculate the subtraction coefficient used in our studies and to validate the subtraction result when the exact position of the target fluorescence signal was known. Another in vivo experiment employing a nude mouse implanted with green fluorescent protein (GFP)—expressing colon tumor was conducted to demonstrate the performance of the employed method to extract target fluorescence signal when the exact position of the target fluorescence signal was unknown. The subtraction results show that this image subtraction algorithm can effectively extract the target fluorescence signal and quantitative analysis results demonstrate that the target-to-background ratio (TBR) can be significantly improved by 33.5 times after background signal subtraction.     

基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法混合运动目标检测算法

针对视频中运动目标的提取问题,提出一种基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法相融合的提取算法。该算法首先将视频中某些帧转化为灰度图,建立以混合高斯分布为基础的统计模型,并结合八邻域帧差法提取出运动目标的大致轮廓,然后利用自适应更新的高斯模型算法进行精确的减除,最后再进行形态学处理,从而使检测出的运动目标更加清晰完整。实验结果表明,该算法对含有低速运动物体、阴影较多的视频提取效果较好,具有很好的鲁棒性。     

彩色图像序列中运动人体轮廓提取

在视频序列的人体运动分析中,实时提取出运动人体轮廓,是很多研究起始的关键步骤.而彩色图像由于具有比灰度图像更多的视觉信息,受到了越来越多的重视.采用了一种新的色彩背景模型;运用改进的背景差分方法在复杂背景下获得运动人体的轮廓.实验结果表明上述算法对噪声抑制和人体图像断裂处填充都是有效的,在目标物是运动物体,且背景绝大多数均为静止时,该算法适用,能够实时提取出运动人体的轮廓.     

Image Registration for Digital Subtraction Angiography

In clinical practice, Digital Subtraction Angiography (DSA) is a powerful technique for the visualization of blood vessels in the human body. The diagnostic relevance of the images is often reduced by artifacts which arise from the misalignment of successive images in the sequence, due to patient motion. In order to improve the quality of the subtraction images, several registration techniques have been proposed. However, because of the required computation times, it has never led to algorithms that are fast enough so as to be acceptable for integration in clinical applications. In this paper, a new approach to the registration of digital angiographic images is proposed. It involves an edge-based selection of control points for which the displacement is computed by means of template matching, and from which the complete displacement vector field is constructed by means of interpolation. The final warping of the images according to the calculated displacement vector field is performed real-time by graphics hardware. Experimental results with several clinical data sets show that the proposed algorithm is both effective and very fast.     

煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法研究

为了提高煤矿井下监控视频的目标识别准确率,对运动目标进行有效跟踪,将小波变换和背景差分法相结合,对Camshift算法进行改进,提出了适用于煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法。首先采用小波三层变换对视频图像进行去噪处理,得到低频图像。然后再进行背景差分运算,检测出运动目标。最后采用Camshift算法对运动目标进行跟踪处理。实验结果表明,改进的Camshift算法减少了原始Camshift算法在初始候选目标时的随机性,提高了目标检测和跟踪的准确率,为煤矿的安全生产提供了保证。