高分辨率遥感影像的平原建成区提取

通过分析高分辨率遥感影像中平原建成区的纹理特征和局部关键点特征,提出了基于多核学习、多尺度分割以及多假设投票的平原建成区提取方法。该方法利用MR8纹理特征和尺度不变特征变换(SIFT)算法提取建成区,融合多个特征进行学习和分类,从而加强了分类器的鲁棒性和稳定性,提高了检测准确率。该方法还通过超像素分割和多假设投票将基于图像块的判别结果转化为基于像素的检测结果,完全消除块状效应,使得目标区域具有准确的边缘和形状。在多幅GF-1卫星遥感图像上进行测试,结果显示:提出方法的平均检测精度为80%,平均召回率高于85%,平均F值可达80%以上,综合指标高于其他方法,验证了提取平原地形建成区的可行性和准确性。由于建成区提取结果已精确到了像素级别,同时避免了漏检和误检,提取出的建成区影像很准确。     

序列磁共振颅脑影像的脑组织自动提取方法

为自动从MR脑影像中提取脑组织,提出一种新颖的脑组织提取算法.该算法在水平集算法的基础上,通过结合形态学方法,可以较为准确地截断脑组织与非脑组织粘连的部分.首先采用C-V模型对输入的影像进行预分割,由于某些脑组织会与视觉神经等部位的灰度相同,而C-V模型是基于区域平均灰度的分割,因此导致分割后无法提取脑组织.为了解决这一问题,采用一种形态学的腐蚀膨胀算法,通过循环腐蚀边界,得到粘连组织分离时刻的影像,再通过膨胀算法,使分离后的影像膨胀到腐蚀前的位置,与水平集算法结果取交集,从而完成脑组织的正确提取.为了提高实用性,采用改进后的水平集算法进行求解,在确保结果正确的基础上极大地提高了分割速度.算法适用于二维及三维的脑组织提取,实验结果表明,该算法具备良好的准确性、通用性与实用性.     

彩色视网膜血管图像的自动分割算法

为了保证眼底测量结果的准确性、客观性、可重复性以及实用性，提出了彩色眼底图像自动分割与定量分析的算法。具体步骤如下：首先对彩色视网膜血管图像进行网格划分，其次对包含重要血管信息的网格区域实现Otsu阈值分割，在此基础上对其它相邻网格进行区域生长算法分割，最后由计算机统一处理得到视网膜血管的网络径线。实验结果表明：该算法提取的血管网络径线连续性较好，血管中心线定位准确，抗干扰能力较强，处理速度较快，具有较高的临床应用价值。     

基于几何形变模型的三维肺血管图像分割方法

肺血管分割一直是重要而困难的工作,因此,提出了一种新的基于几何形变模型的三维肺血管图像分割方法。现有几何形变模型方法仅仅包含了图像区域与边缘属性中的一种,而新方法能够同时包含上述两种图像属性。首先,定位血管内外同质区域;然后,通过目标边缘能量的计算使曲面沿着图像梯度方向的二阶导数进行演化,以使其精确收敛到目标边缘;最后,根据上述步骤,建立三维血管分割形变模型。通过多组CT图像的实验表明,该方法快速、准确,对背景噪声具有较好的适应性。     

256螺旋CT冠脉成像与DSA血管造影的对比研究

目的:对比256层螺旋计算机断层扫描(MSCT)与数字减影血管造影(DSA)在临床冠脉疾病诊断中的应用。方法:回顾性分析80例疑似冠脉疾病并在1周内分别采用256层MSCT、DSA诊断者的临床资料。对比二者对不同冠脉分段狭窄程度的评估结果;将DSA结果记为“金标准”,分析256层MSCT诊断冠脉狭窄的效能;统计256层MSCT对不同冠脉分段斑块形成的诊断结果。结果:冠脉血管节段可评价率为96.14%;256层MSCT、DSA对不同冠脉分段及总狭窄程度分布、狭窄检出率对比差异均无统计学意义(P>0.05);256层MSCT诊断冠脉狭窄的灵敏度、特异度、准确度、约登指数分别为97.92%、99.45%、98.57%、0.974;256层MSCT检出的568个冠脉狭窄段中共检出1036个斑块,其中钙化斑块、非钙化斑块、混合斑块分别有429个、200个、407个,占比分别为41.41%、19.31%、39.29%。结论:256层MSCT可诊断冠脉疾病,其诊断价值与DSA相当,且还可检出冠脉斑块形成情况及斑块性质。     

连铸坯三维测量多线结构光的中心条纹快速提取

在利用多线结构光系统对大尺度连铸坯进行三维测量的过程中,线结构光中心条纹的提取精度是影响三维测量精度的重要因素。提出了一种对传统灰度质心方法进行优化的多线结构光中心条纹提取方法。对连铸坯表面激光横截面不满足高斯分布的线结构光条纹,利用图像背景差分的方式去除环境噪声,并根据线结构光条纹与背景间的灰度变化信息确定线结构光的边界,同时提取线结构光的感兴趣区域。根据光条在梯度方向上的灰度积分比例计算灰度质心法的自适应灰度阈值,利用灰度质心方法处理感兴趣区域提取出光条中心点,最后结合附近半径为5个像素的邻域内所定位的中心点进行质心重提取,获得连铸坯表面光条的亚像素中心坐标。现场测量结果表明：对反射特性不均匀的连铸坯表面的激光条纹光条中心进行提取,最终连铸坯边缘轨迹点的三维测量结果标准偏差在2 mm以内,该方法具有精度高、速度快、鲁棒性强的特点。     

基于主曲率和主方向的多尺度视网膜血管骨架提取方法

为了减少视网膜血管骨架提取过程中低对比度血管的漏检和误检数量,提出了一种基于主曲率和主方向的多尺度视网膜血管骨架提取方法.首先,分别提取视网膜图像中每个像素点在多尺度高斯滤波后的主曲率和主方向;其次,在每个尺度下分别提取最大主曲率方向上的局部最大值点,并通过曲率阈值筛选出高对比度血管中心像素点作为种子点;然后,利用最小...     

一种新颖的微机电系统微结构显微图像三维自动拼接方法

提出一种基于白光垂直扫描显微镜(White-light vertical scanning interference microscopy,WVSIM)的微机电系统(Micro electro mechanical systems,MEMS)微结构三维自动拼接方法,来获得包含完整MEMS信息的大视场、高分辨率的MEMS微结构显微图像,以满足MEMS微结构功能特征分析、评定的需要。通过分析白光垂直扫描显微成像原理,将MEMS微结构显微图像的三维拼接分解为x-y向拼接与z向高度校正。将二维图像配准的尺度不变特征变换特征匹配算法应用到MEMS微结构显微图像的三维拼接中,实现MEMS微结构显微图像的智能、鲁棒三维自动拼接。试验表明,该方法不需要超高精度的硬件,解决了任意形状MEMS微结构显微图像的高精度三维自动拼接问题。横向拼接精度可达0.8μm,纵向拼接精度小于1 nm。     

基于多源数据融合的变电站三维可视化模型设计

变电站智能监测是电力系统智能管理的重要体现,由于当前变电站三维可视化模型设计方法的多源数据处理能力较差,导致三维模型明暗控制效果较差.为提升变电站三维可视化模型的应用效果,设计基于多源数据融合的变电站三维可视化模型设计方法.对采集到的数据进行清洗、排序、标识,完成多源数据标准化处理.使用3D MAXS软件以及IHS算法...     

彩色视网膜眼底图像血管自动检测方法

为了给视网膜图像配准、光照校正及视网膜内部病理学检测等问题提供有效依据,本文提出一种有效检测及识别彩色视网膜眼底图像血管的全自动方法。针对视网膜可见血管呈长条型管状、局部具有较好直线型结构的形态特点,本文采取适用于条状结构的组合移位滤波响应模型进行特征提取。针对血管和血管末端特征的不同,分别配置对称和非对称的两种滤波模型进行跟踪,利用组合移位滤波模型(对称和非对称)获取到的响应及G通道像素灰度值共同构建特征向量库,采用AdaBoost分类器对各个像素点进行分类判定。基于国际公共数据库DRIVE与STARE的实验结果表明,该方法针对两个标准数据库的分割结果(DRIVE:Accuracy=0.948 9,Sensitivity=0.765 7,Specificity=0.980 9;STARE:Accuracy=0.956 7,Sensitivity=0.771 7,Specificity=0.976 6)均优于已有方法,适用于彩色视网膜眼底图像的计算机辅助定量分析,可作为临床借鉴。     

基于激光扫描和SFM的非同步点云三维重构方法

室外场景具有测量数据量大、扫描数据易重叠及建筑物表面信息复杂等特点,单靠激光扫描方法能够获得场景精确的深度信息,但缺乏颜色和纹理信息,利用从运动中恢复结构(SFM)方法可获得丰富的彩色信息,但重构精度不高,若将两种设备固定进行在线实时同步测量,易受到测量环境和系统制约不易实现。针对此问题,提出了一种基于激光扫描和SFM结合的非同步点云数据融合的三维重构方法。首先,提出利用手动选择控制点进行7自由度初始配准,再利用迭代最近点(ICP)算法对初始配准结果进行精确配准,最后利用最近点搜索算法将分布在经基于面片的多视图立体视觉(PMVS)算法优化后的SFM数据中的颜色信息与激光扫描的点云坐标进行融合。实验结果和数据分析显示,本文的方法能有效地将激光扫描与SFM点云数据进行融合,实现了室外大场景的三维彩色重构。