图像分割技术在医学图像处理中的应用实践

图像分割技术是图像处理的重要内容和关键步骤,在图像分割领域中,医学图像分割是该技术在医学领域的具体应用,这也是当前需要解决的一个难点,医学领域的图像处理技术存在特定性,在应用中需要充分考虑医学图像处理的要求,并根据实际需要改进算法。文章着重于研究图像分割技术在医学图像处理中的应用实践,旨在推动图像分割技术进一步成熟。     

基于特征提取的地形渲染增强方法

在三维地球仿真领域,提高地形地貌的细节程度以及渲染效率等问题备受关注。文章提出一种基于特征提取的地形增强方法,该方法应用图像领域的相关算法并结合地形处理中的特征提取技术,通过强化山脊、山谷等地形特征的细节,能够以较低的性能需求来更好地提高地形特征的准确度。文章完成的主要工作如下,（1）从理论原理和实际需求两个方面深入研究目前地形仿真中存在的问题和待改进的方向。（2）通过中值滤波等图像领域算法提高地形特征提取的精度,较好地保留了地形地貌细节。（3）通过着色器实时计算法线、地形曲率,相较传统方法简化流程,节省大量存储空间。     

基于无映射数据集的生成对抗网络图像生成算法研究

生成对抗网络(GAN)与图像处理的结合一直受到机器视觉领域研究者的推崇,GAN凭借其强大的网络结构和特征学习能力,在图像生成和转换领域尤为出色.为了研究基于生成对抗网络的图像生成算法,对Cy-cleGAN算法进行了重点研究,并结合Pix2Pix算法进行比较分析,得出实验结果.根据人工智能领域的发展提出了可行算法的改进方向,并对GAN在图像生成领域的发展趋势提出了预测.     

利用相关反馈技术和形状特征的服装图像检索算法

基于内容的图像检索在服装电子商务中是受关注的研究热点。形状特征是服装图像的最重要的视觉特征之一,但基于形状特征的图像检索一直是图像处理领域多年的难题。为了提高准确性,提出一种利用通用Fourier描述子与改进的相关反馈技术来提高服装图像检索精度的算法。通用Fourier描述子在所有形式的Fourier描述子中性能突出,同时根据样本的概率分布改进了查询向量优化算法中的权值计算方式,使相关尺度更加合理。实验结果表明所提出的算法相较于传统算法的优势。     

基于加权系数的插值算法研究

插值运算作为一种标准的运算方法在图像处理领域,尤其是在图像的放大、旋转和卷积处理过程中有着广泛的应用.插值核的选取要考虑到计算速度和数学精度的要求.在本文中,提出了一种新的插值算法,引入8个加权系数,通过它们可以得到一个加权公式.通过软件编程实现该算法,以此算法处理后,图像效果得到了较为显著的改进,并且可有效减轻图像边缘锯齿现象.     

基于数字处理的自动图像聚焦算法分析比较

随着时代不断发展,电子科学技术不断进步,计算机技术通过各种科技产品和技术的应用,逐渐越来越深入的渗透到各行各业,为整个世界带来了翻天覆地的变化。数字处理技术作为电子科学技术的重要发展成果,对很多领域都产生了深刻的影响,也为自动图像聚焦算法的发展完善做出了重大贡献。为了促进自动图像聚焦算法的进一步发展完善,对基于数字处理的自动图像聚焦算法进行分析比较。分析了灰度梯度函数、图像信息熵函数、频域评价函数等常见的基于数字处理的自动图像聚焦算法,并设计实验从效率和准确度两个角度对比了各种聚焦算法在实际应用中所能起到的应用效果     

基于深度学习的图像超分辨率重建技术分析

随着深度学习的图像超分辨率的快速发展,促使其在遥感、天气监测、刑侦和医学等许多领域有着广泛的应用,但是如果图像分辨率较低,在恢复图像细节信息、重建图像等后续的处理和应用问题上存在一定的难度。基于深度学习的超分辨率重建技术能够显著提高图像重建的效果,但目前超分辨率重建仍然存在重建图像质量低、重建效率低和视觉效果差等问题,在复杂的图像处理中还是存在很大的挑战。为了解决以上问题,更好地恢复图像的高频和低频信息,文章提出了新的基于深度学习的图像超分辨率重建算法技术,对其概念和种类进行了介绍,并进一步分析该技术的应用和发展趋势,有效提高了重建图像的质量和重建效率。     

人工智能算法在图像处理中的应用

人工智能算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和粒子群算法等,在图像边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。本文首先介绍常用人工智能算法的的原理和特点,然后将其在图像处理方面的应用进行综述,最后对应用前景做出展望。     

图像并行细化算法改进研究

图像细化处理在字符识别、指纹识别等模式识别中有着重要的应用。本研究针对图像并行细化算法中存在细化后信息丢失及斜线细化存在冗余像素的问题,提出一种改进的图像并行细化算法。针对斜线细化中出现的问题,在ZS算法和EPTA算法的基础上构造了一组可更好地消除冗余像素的消除模板和避免信息丢失的保留模板;针对二像素直线细化过程中信息丢失的问题,在ZS算法的基础上构造了一组保留模板;针对对称图像细化过程中图像出现不对称性的问题,构造了一组对称的保留模板。实验表明,本研究提出的改进算法能很好地解决图像并行细化过程中产生的信息丢失及像素冗余等问题,使图像完全细化,骨架保留完整。     

一种基于非线性蒙版技术的HDR图像阶调压缩算法

高动态范围(HDR:HighDynamic Range)图像能够再现真实场景广阔的亮度范围,在航空遥感、虚拟现实、医疗成像、跨媒体出版等领域中得到了广泛的应用。但由于处理位数的限制导致在常规设备上显示HDR图像必须对其进行阶调压缩。本文的主要工作和创新点包括:①对非线性蒙版图像处理技术进行了分析,首次将其应用到HDR图像的阶调压缩;②提出了基于非线性蒙版技术的HDR图像阶调压缩算法的具体流程,即利用双边滤波技术对图像进行分层,利用蒙版算法对图像基础层进行阶调压缩和调整,保留图像细节信息;③除采用主观评价外,利用VDP(Visible Difference Predictor)模型对算法的性能进行客观评价。评价结论显示:利用非线性蒙版技术可以获得较好的HDR图像阶调压缩效果,并且大大降低了算法的复杂性。     

基于NAS-RIF的图像盲复原算法的改进

针对基于非负和有限支持域的递归逆滤波器的盲图像复原算法（即NAS-RIF算法）对噪声敏感问题,提出通过高阶累积量（HOS）去除噪声的方法,并在算法的迭代过程中采用图像分割技术进一步精确图像的目标支持域,提高了该算法的应用范围.仿真实验结果表明,改进后的方法取得了较好的复原效果.     

深度卷积神经网络数据流中异常数据挖掘算法

异常数据挖掘算法可以促进机器学习的发展,得到了人们的广泛关注,为此研究在深度卷积神经网络数据流中异常数据挖掘算法的应用。异常数据挖掘算法是一种比较复杂的机器算法,采用了一种先进的技术,通过个性化的技术对神经网络数据进行挖掘的一种算法。机器可以根据人类的活动进行模仿,在构建神经网络数据中加入了异常数据挖掘算法,是语言处理和图像处理中重点研究的领域。通过实验比较传统算法和异常数据挖掘算法,在语音处理和图像处理中的运行状况。     

基于图像处理的大幅面皮革图像拼接与轮廓检测算法研究

在皮革服装、运动鞋、皮包等加工领域中,皮革图像的轮廓检测、面积计算、裁剪路径优化等处理均需要应用计算机图像处理技术。由于很多动物皮革幅面较大,需要将多幅图像进行拼接,才能完成后续皮革的裁剪、排样等加工工序。对此,本文基于图像处理技术研究了大幅面皮革图像的拼接与轮廓检测算法。对采集的皮革图像进行灰度化、滤波去噪、二值化等预处理;采用Harris算法进行图像特征点检测,应用棋盘格进行特征点的匹配,计算出变换矩阵,通过投影方式将两幅皮革图像进行拼接;对二值化处理后的图像采集边界点,进行轮廓提取,并对轮廓上的点进行适当的筛选和补充,检测出完整的皮革图像轮廓。     

基于FCM与小波变换的碳纤维木质复合材料图像分割研究

针对模糊C均值聚类(FCM)图像分割算法对图像的噪声敏感以及算法只利用了图像像素本身的特征并没有考虑像素的邻域信息等问题,将其与小波变换相结合应用到自制短切碳纤维木质复合材料的微观研究中。该改进FCM算法利用小波变换确定聚类中心与改进欧氏距离计算函数,再利用邻域像素的信息改进像素特征值,从而实现优化FCM的目标函数计算方式。通过实验分析与对比,该改进算法图像分割边缘清晰与抑制噪声能力强,同时算法在运行时间与迭代次数上均有所减少,具有一定准确性与可靠性。     

一种基于图像拼接和图形匹配的数字图像处理技术

数字图像其实质是多维数值矩阵,通过对矩阵进行算法运算可以完成对于数字图像的处理,图像拼接和地图匹配是数字图像处理领域中重要的一环,通过图像拼接可以完成大视场图像的处理并生成全景图像,其核心在于将具有重叠的两幅或是多幅数字图像进行匹配对准和融合形成一张大幅的视场图像,图像拼接技术在工业、农业、医学等领域都有着广泛的应用前景。尤其是现代无人机技术的快速发展,数字图像的获取更加方便,借助于图像拼接技术可以将无人机所获取的数字图像进行拼接并与地图匹配用以获得更好的视觉地图。文章在分析无人机图像特点的基础上对如何做好无人机数字图像的拼接和融合进行了分析介绍。     

计算机图像技术在农业工程中的应用研究

在农业工程领域,计算机技术经过长时间的应用,已在农学研究、精确农业、农业工程等多个方面取得了良好效果。本文基于计算机图像技术的概念分析及组成,以及与其它学科之间的相互关系,探讨了它在农学研究领域和农机工程领域应用现状,分析了当前计算机图像技术在农机工程领域应用中发现的问题及发展方向。     

基于FBPR算法的CT系统图像重建技术

针对目前CT系统中待测物体的图像重建问题,首先采用R-L函数滤除环境噪声,然后利用FBPR算法将反投影算法和Richardson算法结合起来,通过卷积和迭代的方式求解出待测物体的成像矩阵。最后对成像矩阵作了进一步优化。该算法可应用到军事、医疗等领域材料的断层成像中,能够在噪声较大的环境中快速稳定的获得分辨率较高的物体图像。     

OpenCV耦合改进张正友算法的相机标定算法

视觉系统中的相机,由于透镜本身原因,采集到的图像往往会发生一定的畸变,从而影响后期的图像处理精度。当镜头与图像平面夹角过小,或者标定图像次数过少时,普通标定算法往往存在标定不准,效果不佳等问题。对此,文中提出了开源计算机视觉库(Open Source Computer Vision Library,OpenCV)耦合改进张正友标定算法的的相机定位机制。首先研究了发生畸变的原因;再对普通张正友算法进行改进,随后通过OpenCV,计算出相机内参数、畸变系数、偏移向量和旋转向量;最后结合改进后的张正有算法和OpenCV函数编程实现相机标定机制。实验结果显示:与未改进的张正友标定算法相比,在镜头与图像平面夹角过小,或者标定图像次数过少时,文中机制具有更好的标定效果,在实际工程中具有较大的应用价值。     

核酸适配体技术在食品重金属检测中的应用研究进展

近年来食品中重金属超标对人们健康构成了威胁,所以对食品中重金属检测技术的开发成为了重要研究内容。虽然传统的检测技术对重金属进行了高选择性和高灵敏度的检测,但是仍需要一种简单、快速、有效、成本低廉的方法用于食品安全领域的快速检测。核酸适配体为一段单链DNA或者RNA序列,是经体外筛选技术筛选出的能特异结合蛋白质或其他小分子物质的寡聚核苷酸片段。核酸适配体具有靶分子广、灵敏度高、特异性强、稳定性好等特点,因而被广泛用于食品安全检测领域。本文综述近年来核酸适配体技术对食品中Hg2＋、As3＋、Pb2＋的检测,并对核酸适体技术在食品重金属检测领域的应用前景进行了展望。     

基于Matlab的双线性插值算法在图像旋转中的应用

插值运算作为一种标准的运算方法在图像处理领域,尤其是在图像的放大、旋转和卷积处理过程中有着广泛的应用.本文提出了一种新的双线性插值算法,通过对超出图像边界的区域进行取模操作,实现图像阵的循环.采用Matlab编程实现该算法,并应用到图像旋转中.实验证明,用该算法旋转图像时,在特定角度(90.、180.和270.)可以完整显示原始图像;任意角度旋转时,可以看到超出图像范围的像素部分自动进入了斜线对侧,较好地显示出图像旋转的边界变化和旋转位置的循环.