基于空间像素强度的脑瘤图像检索方法

针对脑瘤图像提出一种基于内容的检索方法.首先采用图像膨胀算法增强脑瘤图像的感兴趣区域(ROI);然后基于点的空间像素强度的特征提取方法,描述脑瘤图像增强后的ROI局部特征;最后引入聚合特征算法提高图像特征的辨别能力和压缩能力.实验对比3种脑瘤图象检索方法的结果表明,该算法可得到较高的检索精确度,可实现高效、准确的脑瘤图像检索.

基于图像识别技术的透明土热传递特性分析

为揭示透明土材料传热特性,基于透明土立柱试验、灰度像素图像及热红外图像技术,建立归一化像素强度与温度对应关系。在此基础上,分析顶部传热和底部传热2种传递方式下透明土的热传递规律。结果表明:通过建立归一化像素强度反映透明效果,发现透明度与透明土温度之间存在线性关系,随着温度的升高,透明土透明效果先增强再减弱。在顶部加热时,透明土柱呈现不均匀传热特性,边缘温度带呈现圆弧状不规则波动,热量核心区域范围更大;底部加热时,透明土柱受热均匀,边缘温度带较为平整且呈现条带状,热量核心区域较小。透明土顶部加热较底部加热的热传递效率更快。无论何种传热方式,加热点处透明土温度在持续加热下呈非线性变化特征,且越靠近热源,该现象越显著。

二维剪切波弹性成像对慢性肾脏病的诊断价值及其影响因素分析

目的探讨二维剪切波弹性成像(2D-SWE)对慢性肾脏病(CKD)的诊断价值及其影响因素。方法选取我院114例CKD患者和31例健康者体检者(对照组),其中CKD患者依据K/DOQI指南分为CKD 1~5期组;应用2D-SWE技术测量各组肾剪切波速度(SWV),脉冲多普勒测量肾叶间动脉阻力指数(RI),Image J软件测量肾实质与肾周脂肪囊像素平均值之比即肾实质像素强度,比较各组各参数差异。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析各技术诊断早期CKD(CKD 1~2期)的效能。应用逐步回归分析SWV的影响因素。结果 CKD 1~5期组SWV均低于对照组,而CKD 2~5期组肾实质像素强度、CKD 2~4期组叶间动脉RI均高于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.05),且随着CKD分期增加SWV逐渐下降,肾实质像素强度和叶间动脉RI逐渐升高,组间比较差异均有统计学意义(均P<0.001)。当右、左肾皮质及髓质SWV分别小于1.16、1.18、1.13、1.16 m/s时诊断早期CKD的敏感性分别为77.3%、77.3%、81.8%、72.8%,特异性分别为90.0%、86.7%、86.7%、86.7%,曲线下面积分别为0.880、0.805、0.858、0.845;且右、左肾皮质及髓质SWV的曲线下面积均较肾实质像素强度和叶间动脉RI的曲线下面积高,差异均有统计学意义(均P<0.05)。逐步回归分析显示,收缩压、叶间动脉RI、肾实质像素强度及β_(2)微球蛋白是SWV降低的独立影响因素。结论 2D-SWE对CKD有较好的诊断效能,尤其对早期CKD患者。SWV随CKD进展逐渐下降与收缩压、叶间动脉RI、肾实质像素强度、β_(2)微球蛋白均相关。

非饱和透明土优先流迁移规律分析

为实现土的非饱和优先流迁移可视化,设计立柱装置进行非饱和渗流试验,采用透明土与数字图像处理技术,建立归一化像素强度与透明土饱和度的关系,在此基础上,通过室内模型试验,研究优先流路径连通性与相邻优先流路径旋转角对非饱和土优先流迁移的影响。试验结果表明:基于图像灰度像素强度表征非饱和透明土饱和度方法是可行的;全连通优先流(O-O型)与上连通优先流(O-C型)剖面呈现T型,中心轴剖面饱和度与边缘差异明显,下连通优先流路径(C-O型)中土体油压与基质势不足以使流体进入优先流路径形成优先流,入渗趋势与均匀流一致,O-C型优先流的稳定入渗率和湿润锋推移速度分别为C-O型的1.5倍和1.4倍;相邻O-C型优先流之间区域形成新的优先流,土体达到较高饱和度,增长速率随旋转角的增加而减小,优先流转角为90°、60°、30°时稳定入渗速率分别为均匀流的1.5、1.3、1.2倍;流体受重力影响,转角小的优先流仅沿路径一侧水平渗透,但湿润锋推移速度分别为均匀流的1.3、1.4、1.5倍,相邻优先流相互作用减弱,难以形成新的优先流。

计算机辅助光学相干断层扫描探究病理性近视继发的脉络膜新生血管的形态学改变

目的:利用计算机辅助光学相干断层扫描(optical coherence tomographic,OCT)探究病理性近视继发的脉络膜新生血管(myopic choroidal neovascularization secondary to pathologic myopia,PM-CNV)在接受玻璃体腔注射雷珠单抗(intravitreal ranibizumab,IVR)治疗后,视网膜及PM-CNV的形态学改变。方法:15例PM-CNV患者(15只眼)按1+PRN方案接受IVR治疗3个月,测量患者治疗前后最佳矫正视力(best corrected visual acuity,BCVA),借助计算机辅助OCT得出视网膜及PM-CNV的各项形态学参数,使用SPSS 22.0软件统计分析治疗前后各项参数的变化。结果:治疗后眼视力提高(P=0.005),除内环鼻侧象限平均厚度治疗前后差异无统计学意义(P=0.066)外,中心凹及内环的上、下、颞侧平均厚度的下降具有统计学差异(P=0.001、0.027、0.008、0.031)。中心脉络膜厚度(central choroidal thickness,CCT)在治疗后也有所降低(P=0.007)。PM-CNV的宽度、高度、面积、体积及平均像素强度(mean pixel intensity,MPI)在治疗前后的差异具有统计学意义(P=0.003、0.012、0.014、0.022、0.007)。结论:患者在按照1+PRN方案接受IVR治疗3个月后,黄斑区视网膜厚度降低,CNV本身缩小,其间的渗出水肿减少。

一种基于联合表示的图像分类方法

在图像分类识别中,对于同一目标的不同图像,其训练样本和测试样本在同一位置的像素强度通常不同,这不利于提取目标图像的显著特征。这里给出一种基于稀疏表示的联合表示的图像分类方法,此方法首先利用相邻列之间的关系得到原始图像对应的虚拟图像,利用虚拟图像提高图像中中等强度像素的作用,降低过大或过小强度像素对图像分类的影响;然后用同一个目标的原始图像和虚拟图像一起表示目标,得到目标图像的联合表示;最后利用联合表示方法对目标分类。针对不同目标图像库的实验研究表明,给出的联合方法优于利用单一图像进行分类的方法,而且本方法能联合不同的表示方法来提高图像分类正确率。

多模式共生的彩色纹理图像分类方法

针对单一方法进行纹理图像分类时易受旋转、光照等干扰的情况,提出了一种结合颜色特征和纹理特征的共生纹理分类方法。将图像转换到HSV颜色空间后,对H通道使用SLIOP算法以及对S和V通道用CLBP算法提取特征,然后将各自提取到的特征进行串联共生,最后利用支持向量机对纹理图像进行分类。基于被广泛使用的纹理图像数据库,对提出方法与其他典型分类算法进行实验对比,分析表明在分类的准确率和计算效率上获得了较大提升。实验结果表明,提出了方法具有较强的旋转不变性、光照不变性以及抗噪性。

基于Z搜索共生矩阵的彩色图像检索算法

针对图像检索中难以有效对色彩丰富的彩色图像检索、特征维数过高等问题,提出一种基于Z搜索的彩色图像检索算法。将图像的每个颜色通道划分为子块,在每个块中,通过Z搜索技术得到每对像素的强度关系,对每个颜色通道构建Z搜素的共生矩阵(Z-co-occurrence matrix,ZCM),从图像空域中提取特征并存储所有最接近的块;在相似测量阶段,通过ZCM的比较,查询图像与数据库图像的相似性,完成目标图像检索。实验结果表明,与当前检索算法相比,所提算法具有更高的查准率和查全率,在图像包含相同纹理或者色彩丰富的彩色图像时,具有更好的检索性能。

强度和梯度稀疏约束下的图像平滑

目的为了在图像平滑过程中达到更好地保留边缘去除细节效果,提出一种以像素强度和梯度的稀疏特性为双重约束的图像平滑算法。方法该算法首先构造一个像素强度和梯度的0-范数函数,作为平滑模型的约束项;然后采用半二次变量分裂法引入辅助变量,构造最终的较易求解的平滑模型;最后利用交替最小化算法求解该模型,并在傅里叶频域内求解平滑图像的解析解,以加快算法的运行速度。结果在自然图像上进行的平滑实验并与其他算法对比表明,本文的算法时间仅需3.42 s,比双边滤波算法快7.85 s,能够较好地满足图像平滑保留边缘去除细节的要求以及计算效率的要求。结论本文以强度和梯度的稀疏特性为约束的图像平滑算法能够较好地去除图像中不重要的细节,保留图像的边缘特征,较好地实现了图像的平滑效果,适用于含有复杂背景噪声的图像平滑去噪及边界增强。

基于透明土技术的非饱和均匀流运移机理分析

为刻画降雨入渗下土壤内部非饱和均匀流的运移特征,借助透明土试验技术开展室内模型试验,利用黑白参考点像素强度校正自由入渗透明土像素强度,并建立归一化像素强度与饱和度的函数关系,分析不同边界条件下透明土非饱和均匀入渗的特征.研究表明:可用像素强度表征非饱和透明土饱和度,模拟非饱和透明土均匀入渗过程;开放式系统排气顺利,封闭式系统入渗过程受气体阻碍,其饱和度约为开放式系统的0.8倍,湿润锋到达潜水层边界后出现饱和锋,饱和度略小于开放式系统;通气条件下湿润锋经过时孔压从0kPa逐渐上升,封气条件下流体入渗时孔压从0kPa开始上升;入渗率和累计入渗量随初始含油率的增大而减小,随输油强度的减小而减小.

质心检测不确定度的估计方法

提出了一种估计质心检测不确定度的新方法,首先由像素强度和像素所在位置的图像梯度估计像素强度的不确定度,然后由像素强度不确定度的估计值和像素之间的相关性确定质心检测的不确定度。给出了估计像素强度不确定度的数学模型和估计质心检测不确定度的解析表达式。实验结果表明,用该方法能准确地估计质心检测结果的不确定度。