水面波的图像序列分析

为了分析波浪的传播方向,使图像中的波浪方向数据可视化是一个可行的方法,本文提出了一种基于开源计算机视觉库使图像中的波浪方向数据可视化方案。通过对水面波图像进行波纹线区域拟合,对这些拟合直线的斜率与角度进行统计分析,获取波浪的传播方向信息。实验的结果表明,输出的角度统计数据与目测角度大致相同,说明本方法可使图像中的波浪方向数据可视化。

基于图像序列分析的全局直方图均衡

针对传统直方图均衡算法的不足,如增强过度,均值漂移和细节丢失等,本文提出了一种基于图像序列分析的全局直方图均衡算法。受到CLAHE的启发,本文设计了两种数学模型。图像渐变模型将输入的单张图像输出为质量渐变的图像序列;再根据序列图像的统计指标,经过混合优化模型计算出最优控制参数。为了提升主观感知效果本文提出了一种直方图后处理方法,最后根据修正后的直方图进行均衡化处理。实验结果表明:本文算法的结果图像具有较好的主观感受度和客观评价值,并且优于近年来提出的直方图均衡改进算法。

列车部件撞击序列图像运动分析方法

为了精确分析车辆部件的撞击过程,采用变模板匹配技术,对撞击标识点进行特征识别,在对搜索区域进行运动方向和运动速度预测的基础上,提出了列车部件撞击序列图像运动分析方法。该方法不仅能显示动态变形过程及最后的残余变形,还能对特定目标或通过鼠标动态选择的目标进行标识跟踪,并计算出目标的位移、速度及加速度,然后以曲线、图表、数据等形式输出。对铝合金圆管试件的撞击序列图像的分析表明铝合金圆管的变形是从冲击端开始有序向约束端纵向进行,共形成七个皱褶,俯视图呈六边形,最大压缩量为230.9 mm,整个塑性变形过程持续64 ms,表明铝合金结构部件具备良好的塑性流动性,是比较好的车辆用吸能部件,说明该测试方法可行。

汽车碰撞试验序列图像运动分析方法

为了精确测量汽车碰撞试验过程中汽车车身位移变化量以及速度、加速度等运动参数,建立了序列图像运动分析系统。通过对AVI视频文件格式的解析编程和利用图像编码标志技术,实现图像格式的自动转换以及标识点的自动跟踪和匹配,提高了图像系统的自动化操作;同时系统利用光为媒介,达到加载系统和图像系统同步采集和控制的目的。利用该序列图像运动分析系统,可以实现碰撞试验过程的定性和定量分析。试验结果表明此图像分析系统的有效性。

一种超声组织多普勒图像的定量分析新方法

目的研究通过二维B型超声组织多普勒图像 (DTI)序列分析获得组织机械运动定量参数的新方法 ,解决心脏生理研究中不能从图像中获得所关心区域内全部定量数据的问题 ;分析窦房结组织激动过程的图像序列。方法建立图像颜色信息同机械运动参数之间的关系 ,并从复合图像中得到多普勒信息 ;通过对DTI图像序列进行分析 ,获得用于定量描述窦房结组织运动的曲线。结果 ( 1 )通过DTI图像分析获取了所关心区域内全场的加速度值 ;( 2 )对窦房结组织多普勒图像序列的分析 ,得到了窦房结激动过程的加速度累积概率分布函数随时间变化的曲线。结论通过DTI图像序列分析可以获得组织运动的定量信息 ,为心脏生理研究提供新途径。

冠状动脉造影图像序列中血管运动特征的提取

采用基于特征的光流法,由单面冠状动脉造影图像序列估计二维血管的运动.从连续的两帧图像中提取出动脉主要分支的中心线,沿中心线采用光流法计算出血管以及相关心外膜的运动参数.通过分析整个冠状动脉树的运动,得到对心脏运动的定量估计.该算法是全自动的,不需要操作者的参与.实验结果证明了该算法的可行性.

血管造影图像序列中冠状动脉的三维运动估计

提出了由两个角度的单面血管造影图像序列估计冠状动脉骨架树三维运动的算法。首先对冠状动脉造影图像序列进行二维预处理和二维运动估计。然后根据冠脉造影系统的透视投影模型得到两幅不同角度的造影图像之间的几何变换关系,以及空间点三维坐标的计算方法。最后,在对整个图像序列进行分析的过程中,将三维运动估计与重建结合起来,得到各骨架点的三维运动向量。采用临床得到的冠状动脉造影图像序列对算法进行了验证,并分析了误差源。

基于弹性匹配的冠状动脉造影图像序列中血管的运动估计

冠状动脉造影是常用的心血管病诊断方法之一 ,尤其对复杂的心血管畸形或冠状动脉搭桥等手术前的诊断更是必不可少的。本文介绍了一种采用弹性匹配由冠状动脉造影图像序列估计血管运动参数的方法 ,采用临床得到的单面冠状动脉造影图像序列对该算法进行了验证 。

基于图象序列分析的空中目标运动参数估计

本文提出了基于图像序列分析的空中目标运动参数估计方法 ,给出了在无干扰条件下空中目标运动参数的计算公式 ,探讨了提高计算精度的途径。进一步研究了目标受到干扰及成像设备存在噪声情况下的目标运动参数的估计问题 ,得到了参数估计的递推公式 ,并给出了估计误差稳态方差的范围。

基于视频图像分析的智能监控系统设计

在综合分析视频监控技术的基础上,提出一种基于信息融合分析和序列图像分析为基础的智能化监控系统。并给出了系统体系架构,软件实现的框架以及核心流程。

曝光融合在单幅图像去雾中的应用

针对雾天拍摄图像的降质现象,提出一种简单、有效的单幅图像去雾算法。首先利用暗原色先验知识估计出大气光亮度;然后根据雾天图像的成像物理模型,对每一像素的景深进行较高精度的亚采样,生成对应的虚拟无雾图像备选序列;最后,根据曝光融合算法提出的像素曝光评价指标,利用多分辨率形式的图像融合方法从备选序列中提取出清晰的无雾图像。实验结果表明,该算法既保证了复原图像清晰度,又具有较好的实时性。

DICOM全方向M型心动图系统DICOM图像解析方法研究

DICOM全方向M型心动图系统是福州大学生物医学工程研究所的国家发明专利"全方向M型心动图方法及其系统ZL98125713.5"和国外的DICOM标准结合生成的新系统。为了实现无损且适应性更好的DICOM图像解析,使用改进的DICOM遍历解析与组织嵌套数据集的方法。在基于对应DCIOM编码的嵌套数据结构的基础上,使用几个递归过程互相调用,实现了无损的DICOM编码,为新系统平稳接入PACS系统奠定了基础。

卡尔曼滤波方法用于估计物体运动参数

在图像序列分析的研究工作中，利用相继两帧图像平面上的投影坐标，采用两步法，估计物体运动参数是不精确的，本文利用任意帧图像，采用迭代扩展卡尔曼滤波方法估计物体运动参数．模拟实验表明，在选择适当初始值情况下，算法是收敛的，模拟数据结果是有效的．

利用Zernike矩对心脏超声图进行光流场计算的邻域优化算法

本文针对心脏超声图的特性 ,介绍了一种计算二维光流场的邻域优化算法 ,通过对Zernike矩的正交性、旋转不变性等特性的分析 ,论证了Zernike矩在心脏超声图中作为运动不变特征的优越性 ,从而将传统光流场计算中的亮度不变假设推广到了亮度各阶Zernike矩不变 .另外 ,由于Zernike矩计算了像素点附近其余像素的贡献 ,使得单个像素点引起的误差对特征的影响大大减小 。

基于造影图像序列的心血管运动解释系统

提出以X射线血管造影图像序列作为数据源,结合心脏解剖和运动的先验知识,对冠状动脉在心动周期中的运动和变形进行定量估计和定性分析的方法。在对血管的三维运动进行定量估计的基础上,提取出重要的运动参数,如运动方向、位移的幅值和运动轨迹等。为方便医生进行观察和分析,将描述运动的数字结果转化为易于理解的符号形式,获得对血管运动特征的全面描述。对临床采集的冠状动脉造影图像序列的实验验证了系统的可行性。

冠状动脉的三维运动特征提取

提出一种根据X射线造影图像序列提取冠状动脉血管三维运动特征的方法。首先对由两个角度的造影图像重建得到的三维血管骨架进行运动估计,计算出两个时刻间骨架上各点的三维运动向量。然后结合心脏解剖和运动的先验知识,对血管运动进行定性分析,如位移方向、振幅及运动模式。提取、解释运动信息,并采用符号表达,方便医生进行观察和分析。最后给出了对临床得到的造影图像序列进行实验的结果。

视频信号的捕获采集编程

本文讨论了利用VC + +提供的AVICap类创建视频实时采集程序的主要过程 ,在对有关视频捕获的概念进行分析的基础上 。

一种联合数据常量约束的分数阶光流算法

针对传统HS(Horn&Schunck)变化光流模型难以应对图像中全局或者局部光照变化、非刚体运动、大位移运动、局部区域内存在多运动目标及难以保留边缘不连续性等实际应用问题,提出一种联合数据约束的分数阶光流模型;该模型分别对传统HS光流模型的数据项及平滑项进行了改进。数据项中,除了包含亮度常量约束外,同时还包含梯度常量约束(应对全局或者局部光照变化)、海森常量约束(应对大位移运动)、拉普拉斯常量约束(应对非刚体运动)。平滑项中,把传统HS的整数阶平滑约束方程改进为分数阶平滑约束方程,以此应对局部区域内的多运动目标问题及保留光流场运动边缘的不连续性。算法的性能体现在能应对各种对亮度常量约束的违反的实际应用;且能获得高准确率的光流场。大量试验验证了算法的优越性。

基于自适应双分数阶光流模型的运动目标分割

针对当前光流算法在光照不足的环境下不能进行弱纹理区域的运动目标分割问题,提出了一种自适应双分数阶光流(ADFOVOF)模型.该模型在双分数阶光流(DFOVOF)模型的基础上,通过图像信噪比计算DFOVOF模型中数据项的分数阶微分掩模的阶次及尺寸;应用以光流向量为特征的超像素调整DFOVOF模型中平滑项的分数阶微分掩模的形状.实验结果表明,在光照不足或者光照变化剧烈的场景下,文中算法能够精确估计光流场,获得清晰的运动目标轮廓.

基于Hausdorff距离的非刚体目标自适应轮廓跟踪

本文提出了一种基于Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离的非刚体目标的轮廓跟踪算法。它的特点在于从二维序列图像中提取非刚体目标的二维可变模板，从而实现对非刚体运动目标的跟踪。此算法的主要思想在于将空间运动的非刚体目标的二维图像变化分解成二维运动变化和二维形状变化，从而加大了模板适应力，辅以过零点检测及金字塔快速搜索算法，可以实现非刚体目标的快速跟踪。最后，本文给出了对人体轮廓进行跟踪的实验结果。