对比度最优算法在UWB SAR运动补偿中的应用

对比度最优自聚焦(COA)算法是一种计算量相对较小的自聚焦算法,在高波段及L波段SAR中得到了成功应用。但对于工作在P波段的超宽带SAR(UWB SAR),由于杂波噪声干扰严重,给COA算法的应用带来了较大的困难。文中针对UWB SAR这一特点,提出了一种有效减小杂波对对比度干扰的方法,通过改造对比度评价函数、选择信噪比较强的方位线、对方位压缩后的图像低通滤波、并剔除偏差较大的估计值等方法,有效地提高了COA算法在UWB SAR中的性能。实际UWB SAR数据的补偿结果表明了该方法的有效性。     

基于联合方向梯度和均值对比度的红外弱小目标检测方法

针对小目标在整幅图像中占比很低,且目标周围存在大量杂波,提出了一种基于联合方向梯度（Associated Directional Gradient,ADG）和均值对比度（Mean Contrast,MC）的红外弱小目标检测算法。该算法由两个模块组成：ADG利用红外弱小目标的高斯分布模型,将单一方向的梯度与一个相邻方向上的梯度相加组成新的联合梯度特征,增强真实目标、抑制背景杂波的同时能够消除高亮边缘对目标检测效果的影响;MC融入方向信息来计算目标的多方向对比度,选用多方向对比度的最小值抑制结构噪声,并将均值滤波的思想引入对比度的计算,抑制背景中的孤立噪声,进一步降低检测的虚警率。在实际红外图像上的实验结果表明,该算法在增强目标信噪比和抑制背景噪声方面,能够取得较好效果。     

空域增强算法在医学图像中的应用研究

文中以医学图像为例,对噪声大、模糊不清、对比度低的图像进行增强处理。主要工作是通过几种滤除噪声方法对比,选择中值滤波法去除噪声,然而通过直方图均衡化处理以及对图像的目标区的背景区分别做对数运算和指数运算增强对比度,突显目标区。模拟实验结果表明本文的处理方法具有良好的效果。     

基于模糊小波的图像对比度增强算法

针对传统的图像对比度增强方法存在的诸多问题,本文提出了一种模糊小波增强算法.首先,将低对比度图像进行规范化,选定一个确定小波对规范化后的图像进行小波变换,得到小波系数.然后,模糊化低通小波系数,再采用全局和局部信息进行调整.对高通小波系数,采用非线性运算进行调整.将调整后的小波系数反变换到空域上,得到增强后的结果.最后,给出几种增强算法实验结果的比较和分析,表明该算法对低对比度图片的增强是非常有效的,并且很好的抑制了噪声,没有出现局部区域过增强或增强不足的现象.     

基于改进直方图均衡的红外图像对比度增强算法

针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出了一种基于改进直方图均衡的对比度增强算法。首先采用线性对比度增强将原始16位红外图像映射到8位图像A;然后采用改进的平台直方图均衡将原始16位红外图像映射到8位图像B;再根据输入图像的灰度级范围动态确定映射图像A和B的权值;最后以确定的权值将映射图像A和B合并,得到最终对比度增强的图像。该方法克服了传统平台直方图均衡算法噪声过大及亮度突变的缺点,动态结合了传统的灰度变换增强算法,能根据全图目标与背景灰度的分布情况自适应调整对比度。实验表明,该算法在增强目标对比度的同时有效保留了图像的整体信息,改善了视觉效果。     

一种红外图像对比度增强的小波变换法

提出一种基于离散平稳小波变换和非线性增益的红外图像对比度增强方法．对红外图像进行离散平稳小波变换后,对分辨率较好的各高频子带直接利用所提出的去噪方法去噪;对分辨率较差的各高频子带利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法进行增强;并给出一种评价增强图象质量的准则．实验结果表明,本文提出的方法在有效的增强红外图像对比度的同时,又能很好的抑制红外图像中相关噪声、加性高斯白噪声和乘性噪声．     

基于摄像机自标定的视频对比度能见度检测算法与实现

由于气象能见度仪应用范围有限且难以架设、现有视频检测算法对外部要求过高且容易受噪声影响,无法大范围布设。该文提出了基于摄像机自标定的视频能见度检测方法,并构建了能见度检测系统。该方法利用摄像机自标定模型、小波变换、视频对比度检测模型曲线拟合等手段,克服原有方法和算法在距离信息、目标物、噪声、稳定性等原因的缺点。其系统已在江苏1/5的高速公路上试运行,结果误差符合国际及国家相关标准。     

结合视觉注意力机制基于尺度自适应局部对比度增强的红外弱小目标检测算法

如何在没有先验信息的情况下从复杂噪声背景下快速检测到远距离进入的弱小目标,提高整个装备系统的响应能力,是目前IRST热门研究课题。本文通过引入视觉注意机制,提出了一种结合尺度自适应的局部对比度测量的红外弱小目标检测方法。本文首先采用拉普拉斯金字塔尺度空间理论对所有像素点局部对比度进行分析,获得对应的自适应尺度信息;然后在跳出效应的基础上设计了一种基于改进的局部对比度测量模型,最终生成一个显著图来突出目标特性,该方法能够在增强目标对比度同时,抑制背景杂波。定性定量实验结果表明,本文提出的方法相比于对比算法具有较高的红外小目标检测性能,能够对对比度不低于5%的目标稳定检测,适合防空武器装备工程应用。     

低对比度红外热图像对比度增强技术

在对红外热图像对比度进行增强时，常采用基于直方图的图像灰度线性或非线性变换技术，其缺点是易放大噪声。而根据二进小波变换建立红外热图像的梯度矢量图，通过对红外热图像梯度矢量图的变换可以有效地增强图像对比度且能抑制噪声的放大。     

基于模糊增强信息的图像边缘检测改进算法

针对经典的Pal和King模糊增强算法存在的固有缺陷,提出改进的模糊增强算法;为增强图像的对比度而获取更多的图像边缘细节信息,提出基于模糊对比度的图像增强算法;结合全局模糊增强与局部模糊对比度增强两种算法思想,提出基于模糊增强信息的图像边缘检测改进算法,由于该算法在增强图像边缘细节信息的同时也增强了噪声,因此,采用中值平滑滤波方法消除噪声.实验证明,该算法取得了良好的边缘检测效果.     

便携式医用X光图像清晰化方法研究

基于光锥耦合的便携式医用X光机具有广泛的用途,能够被应用于医院的伤骨科、儿科及医院门诊、工业部门用于材料与元器件的无损检测等方面,这就对图像质量有很高的要求。针对便携式医用X光机所成图像的具体特征,提出了一种适用于提高此类图像清晰度的方法,通过试验仿真,图像质量明显改善。     

A study of photoelectronic-digital radiology—Part III: Image acquisition components and system design

Photoelectronic image acquisition components (X-ray sensors, optics, and video tubes) are examined for their ability to reproduce the X-ray image obtained in diagnostic radiology. Essential characteristics in terms of efficiency, signal, noise, dynamic range, contrast resolution, spatial resolution, and speed are examined for components and systems suited to clinical procedures. Analysis for performance is managed on the basis of calculations using photons, flux, and flux rate with their counterparts in electron numbers for charge distribution and current flow. This avoids the difficulty of working with mixed units. Static imaging for the chest, abdomen, and bone as well as dynamic imaging using intravenous angiography are discussed for their individual requirements.     

一种新型便携式X光机的研究

针对目前野外检测用X光机设备的不足,提出了一种用于野外特殊环境的新型便携式X光机。采用了镍氢电池组作为电源的供电电路、CCD传感器作为主要元器件的数字化图像采集电路;设计了新型丝杠传动的机械结构,并开发了用于数据处理分析的PC上位机程序窗口。通过野外实验,该X光机供电电路能稳定提供24 V直流电压,检测成像分辨力达4 LP/mm,便携式X光机整机重10.5 Kg,实验效果良好。     

Manikins with human-like chest properties--a new tool for chest compression research

Commercially available training manikins for cardiopulmonary resuscitation (CPR) do not accurately mimic the mechanical properties of human chests. This may limit the usefulness of CPR research performed on such manikins. This paper presents the construction of manikins with chest properties matching those measured in patients during an ongoing CPR. The chest stiffness and damping of 59 cardiac arrest patients was measured during out-of-hospital CPR, using a defibrillator with a compression sensor with built-in force sensor and accelerometer. A manikin with eight interchangeable chest force–depth profiles, representing the measured range of chest stiffness and the average damping of these patients, was then specified and constructed. The stiffness and damping of the manikins were verified using the same equipment and method as was used during data collection. Between 30 and 50 mm compression depth, the force–depth relationship of all eight manikins were found to be within ±30 N of force or ±2 mm of depth from the reference specifications derived from measurements on patients’ chests. The average damping was also found to closely match the specified value.      

一种新的血管造影图像增强方法

本文提出了一种新的血管造影图像增强算法.血管造影图像的质量由于种种原因而比较差,因而有必要对其进行增强以便于后续的分割或者中轴提取.为了解决这一问题,本文先对各向异性增强进行了深入分析,然后结合血管造影图像的特点,建立了一种新的对比度模型.并利用此模型,对原始的各向异性扩散方法中的传导参数加以自适应选择,最后利用改进的算法对血管造影图像进行增强.实验结果表明改进的各向异性扩散算法能很好地增强血管造影图像.     

X-ray categorization and retrieval on the organ and pathology level, using patch-based visual words

In this study we present an efficient image categorization and retrieval system applied to medical image databases, in particular large radiograph archives. The methodology is based on local patch representation of the image content, using a "bag of visual words" approach. We explore the effects of various parameters on system performance, and show best results using dense sampling of simple features with spatial content, and a nonlinear kernel-based support vector machine (SVM) classifier. In a recent international competition the system was ranked first in discriminating orientation and body regions in X-ray images. In addition to organ-level discrimination, we show an application to pathology-level categorization of chest X-ray data, the most popular examination in radiology. The system discriminates between healthy and pathological cases, and is also shown to successfully identify specific pathologies in a set of chest radiographs taken from a routine hospital examination. This is a first step towards similarity-based categorization, which has a major clinical implications for computer-assisted diagnostics.     

基于方向梯度直方图和局部对比度特征的海面背景红外图像分类

在复杂多变的海面环境下,应用红外成像技术对海面中小目标进行搜救时,为有利于后续针对不同场景的目标处理,有必要对采集的原始图像进行分类处理。根据不同的环境条件,将海面红外图像分为五类场景。从两个方面对训练集图像进行特征提取,一个是通过高斯滤波将图像分为基础层和细节层,然后使用改进的方向梯度直方图（HOG）方法提取特征;另一个是提取图像的局部对比度得到局部特征。将提取的特征向量融合并输入到分类器中,使用支持向量机（SVM）对测试集图像进行分类。文章使用了HOG和局部对比度方法（LCM）结合的新特征描述符对海面红外图像的场景进行分类,与其它方法相比,结果表明改进方法的准确率达到96.4%,体现了可行性和有效性。     

基于递变能量线性约束的X射线图像质量评价方法

X射线图像质量评价是射线检测正确与否的关键问题,传统的人工主观评价方法效率低,实时性差,常用的对比度、清晰度等考核指标,受成像过程的散射及噪声影响,存在一定的局限性.为此论文提出基于递变能量线性约束的X射线图像质量评价方法.文章首先通过分析递变能量成像过程中图像序列的灰度变化规律,提出序列间灰度增益分布图,并依据成像器件的线性最优成像,从分布图中提取线性散布度评价图像质量;进一步针对过曝光影响散布度评价失败问题,综合线性散布度和平均对比度,构建了新的图像质量综合评价标准,实现射线图像质量评价.最后通过实验验证了论文方法的可行性,能够有效避免传统单一评价指标的局限性.     

固态体积式真三维立体显示效果优化

为了优化固态体积式真三维的立体成像效果,显示出更加逼真的立体图像,对编码图像的灰度级和成像显示体的对比度进行了研究。论文从固态体积式真三维立体显示器成像原理出发,介绍了固态体积式真三维的电路系统、光学投影系统和成像显示体,在分析和研究影响立体显示效果的主要因素后提出了两种改进的方法。一种方法是通过降低图像刷新频率,提高编码图像数据位数,从而提高像素灰度等级,另一种方法是改变液晶光阀的盒厚,以此增强显示体的对比度。在真三维样机上,成功实现了32级灰度,将颜色种类从4 096种提升至32 768种,对比度相比原样机提高了1.2倍,主观感受到更加丰富的图像细节和色彩。优化效果明显,可以显示出细节更加清晰、颜色更加丰富和效果更加真实的三维立体图像。     

Reduced dose and improved image quality with a computerized line-scan radiography system

Diode-array digital radiography (DADR) is a patented technology which shows promise for producing improved radiographic image quality while reducing the X-ray dose to the patient. DADR combines geometric scatter rejection with a scintillator and solid-state photodiode array detector of large dynamic range to create diagnostic X-ray images which makes efficient use of the patient dose. Engineering measurements were made to determine the basic characteristics of the system. Engineering measurements were made to determine the basic characteristics of the system. A number of image postprocessing techniques were examined for further improving the image quality of the DADR system. Unsharp masking, local contrast stretching, and modified local contrast stretching were used. The modified local contrast stretching has produced the best results to date, with image quality exceeding that of standard film/screen chest images. Images have been postprocessed using facilities of the Pittsburgh Supercomputer Center.