基于感兴趣区域灰度统计量的颅脑CT图像检索

针对目前只限于特定任务的医学图像检测方法,根据颅脑CT图像的特点,给出了将感兴趣区域灰度统计量作为参数检索图像的方法.首先利用区域生长法提取CT图像中的全局感兴趣区域颅脑,采用分块的方法将全局区域划分成多个子区域,以获得局部灰度空间信息,使整幅图像的检索转变为对各子区域的识别.进一步提取每个子区域的灰度统计量平均值、均方差和三阶矩作为特征,检索时将示例图像特征与特征库中的特征按照欧几里得距离进行相似性匹配.实验结果表明,该方法可查找出在相同位置具有相似病理特征的颅脑CT图像.     

用于目标定位的图像边缘点检测算法

提出了一种检测特殊边缘点定位图像中目标的算法,该算法可以检测图像中感兴趣的边缘信息。通过检测图像行序列中是否存在特定的灰度序列来判断特殊边缘点的存在并计算其所在位置。利用本文算法对焊缝图像中的焊缝和虹膜图像中虹膜区域进行了定位验证。实验表明,本文算法可以准确定位焊缝的边缘点。在虹膜区域定位时,得到感兴趣边缘点后使用Hough圆检测方法可以定位虹膜区域的轮廓,可用于UBIRIS.v2虹膜图像数据库中各种类型图像的虹膜区域定位。     

基于SURF特征相关的红外图像自动拼接

提出一种鲁棒性较好的图像拼接算法解决红外图像序列的自动拼接问题。首先应用图像子区域相位相关得到图像间近似重合子区域和图像间近似仿射变换参数;接着根据得到的参数值对SURF特征计算和特征匹配进行优化,提高了图像配准速度;然后以特征点对的对称投影位置误差最小化为目标,应用RANSAC和LM算法对图像间透视变换矩阵进行优化;最后应用得到的透视变换建立图像序列整体配准关系,并采用线性过渡法进行重叠区域融合得到最终的拼接图像。     

视觉注意计算模型及其在自然图像压缩中的应用

为了提取自然图像中的主要视觉信息以便更好地对图像进行压缩，提出了一种新的基于感兴趣区域的图像压缩方法.该方法使用一个基于视觉生理和心理物理实验结果的视觉注意计算模型计算图像中的感兴趣区域，并用JPEG算法对感兴趣区域和背景区域采用不同的压缩比进行压缩，对部分图像进行了初步实验.结果表明，用该方法压缩后图像的字节数和每像素比特数等参数均好于JPEG算法；同时压缩后图像在视觉上对比突出了感兴趣区域，有利于对感兴趣区域的观察.     

运动冠脉造影序列的独立分量分析伪彩色编码

针对心脏周期剧烈运动产生的冠状动脉血管非刚性变化所引起的造影图像处理误差,提出一种基于快速独立分量分析(FastICA)的动态冠脉造影图像序列特征提取方法,改进了以往算法将动态序列中的每帧作为静态图像单独处理而未考虑帧间关系的缺点,综合序列中各帧信息进行分析,解混分离出背景区和感兴趣区。在传统FastICA算法基础上,提出一种适合冠脉造影图像灰度级分布特征的自适应初始权值计算方法,在保证效果一致的情况下,使迭代次数降低约45%。最后,设计一种基于感兴趣区域的伪彩色编码方法。     

适用无线传输的图像ROI提取及优先编码研究

本文采用模板匹配及区域生长相结合的方法提取图像感兴趣区域,所采用的模板是由彩色图像角点构成的特征多边形内角组合而成;采用最大位移法对感兴趣区域进行优先编码.实验结果表明,这种方法能够有效地提取图像感兴趣区域,而且图像感兴趣区域优先编码效果好.     

腹部CT图像序列中的肝脏分割

针对腹部CT图像肝脏区域提取问题,提出了一种新的基于阈值法和改进的广义梯度矢量流-蛇(GGVF-Snake)模型的分割方法．首先,采用Window-Leveling算法将CT图像转换为灰度图像,突出肝脏区域,通过改进的曲率各向异性扩散滤波器对图像进行平滑滤波;其次,利用阈值法获取肝脏的初始轮廓;最后,基于改进的GGVF-Snake模型对初始轮廓进行调整得到更加平滑和精确的肝脏轮廓．通过不同的腹部CT图像序列中肝脏的分割结果表明,该方法能高效、精确的提取肝脏区域,满足临床应用的需求．     

一种基于感兴趣区域的质量可分级编码传输方案研究

采用SVC中的MGS质量可分级编码技术,提出了一种基于感兴趣区域的质量可分级编码传输方案.首先,将图像区域划分为感兴趣区域与背景区域两部分,然后,采用MGS质量可分级编码技术对感兴趣区域的图像进行逐级增强,对残差(增强层减去基本层)的16个DCT变换系数进行分层传输得到不同质量的增强层,对于背景区域,抑制增强层的传输,只传输基本层视频图像.结果表明,此方法可以在网络带宽受限或者传输码率下降的情况下,通过抑制背景区域增强层的传输来进一步降低码率,同时保证了感兴趣区域图像的可分级编码质量.     

基于灰度级连通性的FLIR图像的目标检测方法

通过对灰度级连通性及其算法的分析,文中给出目标k级成分区域提取算法,并针对前视红外(FLIR)图像序列提出一种目标检测的新方法。这种方法分为帧内和帧间处理:帧内处理利用目标k级成分区域提取算法实现单帧目标检测,帧间处理利用目标时间连通性实现序列图像间的目标关联和目标检测。仿真结果表明:在噪声和杂波干扰下,所提出的方法对红外图像序列弱小目标检测是有效和稳健的。     

基于三维零树结构的感兴趣区医学图像内嵌编码算法

为了使医学图像压缩更适合于医学诊断,利用医学图像为多帧图像序列的特点,选用三维小波对图像进行变换,并将二维零树结构扩展到三维零树．同时,提出一种简单有效的三维零树感兴趣区模板建立方法,在三维内嵌编码方法中运用感兴趣区域编码．该算法有效地控制了感兴趣区与背景区的图像质量,从而在不影响医疗诊断的基础上提高了系统的压缩比．     

结合二进制烟花算法的单位图块截断编码

图像压缩应用领域中,在保证压缩比不变的前提下,为生成有效的公共位图,并降低单位图块截断编码压缩彩色图像时的失真风险,本文提出了一种结合二进制烟花算法的单位图块截断编码方法.该方法首先将彩色图像分成不重叠的子图像块,使用权重平面法生成每个子图像块的初始位图;然后,通过局部优化和全局优化两种不同的策略确定每个子图像块初始位图需要优化的位置,将这些位置的值作为烟花算法初始值;在此基础上将烟花算法改为二进制形式并进行优化,生成每个子图像块的公共位图与6个量化值;最后,根据公共位图与6个量化值恢复每个子图像块,根据恢复的子图像块重构压缩图像.通过在测试图像上进行实验验证,并与3种参考方法从压缩图片的细节视觉效果、压缩图片与原图间的均方误差、结构相似性指数3个角度进行对比,结果表明,本文所提方法生成的公共位图有效,且全局优化策略压缩图像效果优于局部优化策略,其中全局优化策略生成的压缩图像与原图间的均方误差均值在分块大小为4×4和8×8时分别为56.939 7与106.317 4,低于3种对比方法,结构相似性指数均值分别为0.968 2与0.943 1,高于3种对比方法,通过分析对比表明,所提方法生成的压缩图像与原图间的相似度更高,在保持压缩比的同时有效提升了压缩图像的精度.     

基于SPIHT的静止图像ROI编码算法

结合JPEG2000中比例移位法对感兴趣区域(ROU编码算法的优点,提出了基于多级树集合分裂(SPIHT)算法的ROI图像编码算法.压缩后的码流具有嵌入性特点,支持渐进传榆.实验结果表明,在相同码率下,本算法重建图像整体峰值信噪比低于SPIHT算法,但ROI区域能够得到较好的重建,主观视觉效果好,尤其适用于低码率压缩情况.     

小波零树编码算法的改进与实现

在嵌入式小波零树编码理论的基础上，探讨了一种改进的图像编码算法．通过结合空间方向树结构的分层树集合分割排序编码理论，继承了原小波零树编码算法的逐次逼近量化的思想．改进算法仍然采用了一种零树结构，但不仅把零树作为一个集合，而且把剩余树也作为一个集合进行处理．这样，被去除的节点存储在另一集合里，将不被重复扫描，从而提高了压缩的效率．实验仿真证明，这种改进编码算法能在一定程度上提高图像压缩效率和编码质量。     

基于稀疏表示的人脸图像压缩方法

基于稀疏表示的人脸图像压缩算法首先对人脸图像进行分块,其次利用K-SVD字典学习算法,训练一个图像的冗余字典,最后用OMP算法对其进行稀疏编码,得到压缩的图像.由于OMP算法复杂度较高,为了降低复杂度,提高算法效率,提出了一种基于稀疏表示理论的新的人脸压缩算法.该算法在稀疏编码阶段,用基于块坐标松弛(Block Coordinate Relation)字典学习算法对人脸图像进行稀疏编码,最后用重构算法对压缩数据进行重构.通过实验仿真,与JPEG压缩方法及OMP算法比较,所提方法在同等压缩比下,重构的图像质量有所提高.     

基于APBUT3的彩色图像编码与压缩研究

为实现彩色图像的有效压缩,采用一种基于全相位双正交三次U变换(All Phase Bi-orthogonal U TransformBased on 3-Degree U System,APBUT3)的新算法。该算法将原始彩色图像由RGB空间转换到YUV空间,利用APBUT3矩阵作为变换矩阵代替(Discrete Cosine Transform,DCT)对彩色图像的YUV三个分量分别进行压缩编码,编码时对变换系数采用均匀量化,可降低编码算法的时间复杂度。实验结果表明,较低压缩比时,该算法编码后的主观效果与DCT基本接近;较高压缩比时,采用16×16APBUT3编码的方块效应没有DCT明显。     

穿墙雷达图像CS编码算法设计

针对TWR雷达图像由于检测信号的频率较高、带宽较大使得图像信息量增大,导致在传输和实时成像方面存在困难的问题,提出了采用压缩感知(CS)为雷达图像的编码提供欠采样压缩的新方法.设计了基于解凸优化的l_1范数等效算法和基于正交匹配追踪(OMP)算法的TWR图像编码方法,构造了部分哈达玛观测阵和高斯随机测量观测阵.实验结果表明,本文算法对雷达图像的欠采样率可达0.546 9,能够实现失真最小和速度最快地对墙内目标进行有效检测.     

一种基于DCT和混沌序列的图像加密算法

文章提出了一种利用离散余弦变换（DCT）和混沌系统相结合的图像加密算法,首先利用DCT将图像在频率域压缩,然后利用混沌系统分别生成置换规则和混沌符号序列对压缩后的数据在频率域加密。通过仿真实验表明,文章所提出的算法,在取得良好的加密效果同时,还具有一定的压缩性能,并且可以根据需要对压缩性能和加密效果进行适当的调整。     

LBG与SOFM应用于矢量量化的比较研究

在介绍矢量量化以及LBG算法和SOFM算法的基础上,通过实验对比了LBG算法和SOFM算法在应用于图象矢量量化压缩过程时,码书大小、码字大小以及初始码书生成方式等因素对图像压缩性能的影响,得到了相关结论：固定码字矢量维数,码书越大,压缩比越小,重建图像质量越好;固定码书,码字矢量维数越小,编码性能越好;LBG算法对初始码书敏感,而SOFM算法由于所具备的自适应特性对初始码书不敏感。论文最后提供了一些改进思路,为改进传统矢量量化算法及设计新的矢量量化算法以提供了参考。     

基于分形联合直方图的显微医学图像检索

显微医学图像检索是辅助日常医疗诊断和医学研究的一个重要工具.从显微医学图像具有＂分形体＂的特点出发,利用基于内积的快速分形编码来提取图像的编码参数及拼贴误差,并将编码参数与拼贴误差相结合,构成改进的联合直方图,图像间的相似性用改进的联合直方图间的距离进行评判.实验结果表明,该算法在基于内容的显微医学图像检索中,具有较好的检索效果.