基于柱坐标B样条活动曲面模型的3D分割方法

基于长轴和短轴系列核磁共振图像重建3D左心室内外表面是提取左心室基本形态参数以及左心室运动分析的基础.提出了柱坐标B样条主动表面(CBAS)模型,将其用于3D分割左心室内外膜表面. CBAS模型的等参曲线网格由B-snake模型组成,根据短轴、长轴成像平面在3D空间中的位置关系,网格中的节点在两幅短轴及长轴图像上寻找对应的边缘点,节点间的采样点则在单一的短轴或长轴图像上获得图像能量.首先利用改进的模糊Hough变换确定短轴图像中左心室心肌内外轮廓的大致位置,其次用其构建柱坐标B样条主动曲面模型的初始表面.对左心室表面的分割过程在柱坐标下进行,使得模型在SA图像及LA图像上形状的改变能够统一为一个参数的变化,减小了模型的复杂度.最后通过与手工分割结果的线性回归分析证明了方法的准确性.     

基于BPNN局部位移场拟合的心脏形变计算模型

加标记的心脏核磁共振图像（tagged MRI）提供了一种非介入性的方法来跟踪心肌组织的运动,通过对MRI中tag线的分割可以获得在心动周期不同时刻的多帧稀疏的tag线位移信息．如何借助这些信息近似恢复整个心脏的运动是一个具有挑战性的课题．提出了一种新颖的心脏形变计算模型：由tag线交点信息通过BE神经网建立描述连续位移场的局部拟合函数;再通过对位移场函数的迭代求解心肌质点的运动,实现心脏形变计算．实验表明模型具有物理意义明确、算法简单和计算精度高的特点．     

基于四维图像的心室应力应变分析

为了克服传统有限元搜索方法中单元间位移不连续的缺点,提高位移计算的准确性,将空间信息与位移场对应起来,提出一种基于四维医学图像的心室应力应变计算方法.首先为心室的一个心动周期建立多个相位的内外壁B样条曲面模型;其次计算各个相位标记点的位移,利用所建模型进行拟合得到连续的位移场,并以模型的规范化转换坐标为中介将空间模型与位移场中的点一一对应;最后通过位移变化的物理力学关系计算应变和应力.实验结果表明,采用文中方法能够有效地计算分析心室的应力应变分布情况.     

足部标记图像中标尺提取与像素测量

测量足部关节受力后的位移大小,进而研究足部关节的运动特性,需要计算足部标记图像中每个标记点的位移。实验采集图像中,黑色标记点和矩形区域分别为探测电极和标尺。实现了足部标记图像中标尺的自动提取与像素测量,根据最小二乘直线拟合思想,提取标尺的边界直线,并求其下方两端点的像素距离,然后利用标尺长度求出每个像素所代表的实际长度;实现了像素距离与标尺长度的自动转换,为足部疾病的临床诊断与治疗提供服务。     

光学运动捕捉系统中标记点自动注册与预测算法

针对光学运动捕获系统中散乱数据注册问题,提出一种基于首帧标记点分割的标记点注册方法.该方法首先利用人体拓扑结构对首帧散乱数据进行分割,然后根据标记点局部刚性特征和时空信息完成注册,无需手工指定初始模板.对于存在缺失的数据,基于相邻帧标记点运动变化不大的假设,利用标记点的局部刚性特征对缺失数据进行预测.实验结果表明,该方法能快速且准确地标注各标记点,具有较好的鲁棒性和实时性.     

利用长轴估计的椭圆检测方法

提出了一种利用长轴估计进行椭圆检测的方法。根据对称图形边界对偶点的性质分析了椭圆轴端点的特征,对ADM边缘检测算子的改进获得了更精细的边点切线信息,利用轴端点特征及边点切线信息检查侯选长轴端点的合理性,长轴选定后,用一维累积数组对椭圆短轴进行累积。在合成图像和实际图像上的实验结果表明提出的算法正确有效。     

全卷积神经网络与全连接条件随机场中的左心室射血分数精准计算

左心室射血分数是临床上用于衡量心脏健康的一项重要指标.为提高左心室分割和射血分数计算的精度,提出一种基于改进的全卷积神经网络和全连接条件随机场的方法.首先利用预训练的全卷积神经网络模型对心脏核磁共振影像进行左心室分割并输出概率图;之后采用3D全连接条件随机场对概率图进行后处理,完成像素级的精准密度预测;最后对左心室分割结果进行3D重建,并计算左心室舒张末期容积和收缩末期容积,进而计算出射血分数.实验结果表明,该方法能够实现左心室射血分数的精确且高效的计算,对左心室射血分数的平均预测误差为4.67%,各步骤耗时短.     

利用带标记线核磁共振图像的左心室力学形态分析

为直观地分析左心室在心脏收缩期的形变情况,提出一种左心事力学形态分析方法．首先利用带标记线的心脏核磁共振图像数据针对左心室建立系数可变的物理可形变模型,并在所建模型的基础上,利用心脏收缩期各个时刻的左心室轮廓点数据恢复三维外形;然后利用心脏收缩期各相邻时刻的标记点数据计算左心室模型外力;最后将模型外力转换为收缩应力分量、切向应力分量和拉伸应力分量,并将各个应力分量用彩色云图显示．实验结果表明,文中方法能直观、有效地反映左心室内外表面在整个心脏收缩期的应力分布及形变趋势,获取的力学形态变化云图将成为重要的医学诊断依据．     

基于改进边界距离变换的路径提取算法研究*

针对虚拟内窥镜中心路径提取算法时间效率不高的问题,通过改进边界距离变换,提出了中心路径的快速提取算法。首先建立最小距离场,在边界内推过程,仅扫描并处理与边界点面连接的点并对其设标记属性,每次向里剥离一层体素标记属性随之增加,直到对内部点集都置到边界的最小边界距离值（DFB）;然后找到DFB值不小于其所有面邻接点DFB值的体素点,即3D局部最大值;最后用最短路径相连3D局部最大值,形成中心线。实验结果表明,改进的中心路径提取算法的时间效率较传统距离变换算法有很大提高。     

针对高分辨率遥感影像分割的改进连通域标记方法

针对高分辨率遥感影像信息量大的特点,提出一种新的连通域标记方法-包围判断式标记,快速完成对影像分割结果的连通域标记。尤其对分割结果中含有大面积连通分割子区域的情况,此方法能大大减少像素4-连通比较的次数,并且能在标记步骤有效地去除部分无意义的分割小区域。复杂度分析和实验结果证明,包围判断式标记方法比传统的顺序式标记方法具有更高的运行效率,更能适应高分辨率遥感影像处理的要求。     

一种基于光流场重建三维运动和结构的新方法

提出了一种基于稀疏光流场计算三维运动和结构的线性新方法 ,该方法综合视觉运动分析中的两类处理方法 ,选取图象中的角点作为特征点 ;并检测和跟踪图象序列中的角点 .记录检测到的角点在图象序列中的位移 ,在理论上证明了时变图象的光流场可以近似地用角点的位移场代替 ,从而得到时变图象的稀疏光流场 ;通过光流运动模型的建立 ,推导出由稀疏光流场重建三维物体运动和结构的线性方法 .通过用真实图象序列验证该算法 ,表明该算法取得了较好的效果     

运动估计方法的地震断层曲面生成

在三维地震数据解释中,断层面的识别及建模是核心问题之一。传统的地质断层曲面的生成依靠地质研究人员根据地质剖面和相干切面的信息,用人工方法识别断层轮廓线,再推测断层面的三维形态。这种方法在三维数据解释中最费时,许多地质解释数据也会有人为的二义性。图像序列的帧间匹配及运动估计技术已经广泛运用于运动跟踪、运动补偿、多源图像融合、视频压缩、多帧图像超分辨等领域。提出了一种基于运动估计的断层面生成方法,跟踪地震图像中断层的特征点并生成断层曲面。这种方法完全符合人工解释理解模型,并充分考虑了图像序列的帧间关联。实验结果表明,该方法是有效的。     

带标记线的心脏核磁共振图象分析综述

多年来,对心脏核磁共振(MR)图象的分析研究一直是医学图象领域的一个重要课题,上世纪80年代末期出现的标记技术引起了医学图象界的重视,因为标记线的引入改变了传统的心脏左心室的运动跟踪方式,所以也使得对带标记线的心脏核磁共振图象分析成为当前医学图象领域的一个研究热点.为了使人们对带标记线的心脏核磁共振图象分析技术的现状有一个概略了解,首先简要介绍了标记线的运动跟踪原理;接着,详细介绍了对带标记线的心脏MR图象的分割技术,其中包括左心室内外轮廓的分割和标记线的跟踪;而在左心室的形状恢复和运动重建方面,则详细介绍了几种主要的方法,包括可形变模型、随机模型、B样条模型、调和相方法和光流方法,由于应变分析可为临床提供直观的量化信息,为此也讨论了相关的理论方法和重要成果;最后指出了现存技术中的几个问题,这对进一步的研究工作是有益的.     

基于快速求交的自适应光线投射法

光线投射是一个重要的体绘制算法，但直线上采样点的确定是非常费时的，也是影响体绘制实时性的重要因素。该文利用直线和平面族的交点可以快速求得直线上的采样点及其特征值，该方法充分利用了直线的相关性，避免了大量的三线性插值计算。该文还基于快速求交提出了自适应采用方法，以提高绘制图像的质量。     

The use of optical flow for the analysis of non-rigid motions

This paper analysis the 2D motion field on the image plane produced by the 3D motion of a plane undergoing simple deformations. When the deformation can be represented by a planar linear vector field, the projected vector field, i.e., the 2D motion field of the deformation, is at most quadratic. This 2D motion field has one singular point, with eigenvalues identical to those of the singular point describing the deformation. As a consequence, the nature of the singular point of the deformation is a projective invariant. When the plane moves and experiences a linear deformation at the same time, the associated 2D motion field is at most quadratic with at most 3 singular points. In the case of a normal rototranslation, i.e., when the angular velocity is normal to the plane, and of a linear deformation, the 2D motion field has one singular point and substantial information on the rigid motion and on the deformation can be recovered from it. Experiments with image sequences of planes moving and undergoing linear deformations show that the proposed analysis can provide accurate results. In addition, experiments with deformable objects, such as water, oil, textiles and rubber show that the proposed approach can provide information on more general 3D deformations.     

一种改进求交的自适应光线投射体绘制算法

光线投射算法是体绘制技术中的一种重要算法,但其自身存在采样效率低和绘制速度慢等问题。为了提高光线投射算法的绘制速度,本文提出了一种改进求交的自适应光线投射体绘制算法,算法采用一种快速求交方法和自适应采样来提高体绘制速度,试验结果表明该算法能在基本不影响图像质量的同时提高算法的速度。     

Integrated Matching and Segmentation of Multiple Features in Two Views

We present an integrated method to match multiple features including points, regions, and lines in two perspective images, and simultaneously segment them such that all features in each segment have the same 3D motion. The method uses local affine (first-order) approximation of the displacement field under the assumption of locally rigid motion. Each distinct motion is represented in the image plane by a distinct set of values for six displacement parameters. To compute the values of these parameters, the 6D space is split into two 3D spaces, and each is exhaustively searched coarse-to-fine. This yields two results simultaneously, correspondences between features and segmentation of features into subsets corresponding to locally rigid patches of moving objects. Since matching is based on the 2D approximation of 3D motion, problems due to motion or object boundaries and occlusion can be avoided. Large motion is also handled in a manner unlike the methods based on flow field. Integrated use of the multiple features not only gives a larger number of features (overconstrained system) but also reduces the number of candidate matches for the features, thus making matching less ambiguous. Experimental results are presented for four pairs of real images.     

Circular motion geometry using minimal data

Circular motion or single axis motion is widely used in computer vision and graphics for 3D model acquisition. This paper describes a new and simple method for recovering the geometry of uncalibrated circular motion from a minimal set of only two points in four images. This problem has been previously solved using nonminimal data either by computing the fundamental matrix and trifocal tensor in three images or by fitting conics to tracked points in five or more images. It is first established that two sets of tracked points in different images under circular motion for two distinct space points are related by a homography. Then, we compute a plane homography from a minimal two points in four images. After that, we show that the unique pair of complex conjugate eigenvectors of this homography are the image of the circular points of the parallel planes of the circular motion. Subsequently, all other motion and structure parameters are computed from this homography in a straighforward manner. The experiments on real image sequences demonstrate the simplicity, accuracy, and robustness of the new method.