医学图像标准研究及面向对象实现

对美国放射学会、美国电器制造商协会的DICOM(DigitalImagingandCommunicationinMedicine)标准和远程放射学标准等做了研究。提出了按应用范围和应用层次分析和采用医学图像标准的方法。在此基础上提出了医学影像系统按医学图像标准的分类。设计和实现了具有适当属性和方法的图像标准类,以图像类的属性和方法体现医学图像标准,并在远程医学会诊系统中得到应用。

人眼定位算法与人脸图像标准化

提出了一种改进的人脸图像标准化算法.该算法先利用改进的人脸图像的垂直灰度积分投影确定脸的左右边界,再根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼睛的大致高度.利用由上述方法得到的参数对人脸进行第一次裁剪,然后对人眼精确定位,最后对图像进行旋转、剪切和缩放,获得人脸的标准图像.采用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该算法消除了背景、头发等干扰,保留了人脸识别所需的主要信息,有利于后续的特征提取与识别.

用于人脸识别的人脸图像标准化算法

人脸图像的标准化,作为人脸图像预处理过程,是计算机人脸识别中很重要的一个环节. 论文给出了一种改进的人脸图像标准化算法. 该算法首先利用人脸图像的垂直灰度投影曲线确定脸的左右边界;接着根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼、嘴的位置;然后依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁和缩放;最后获得人脸的标准图像. 采用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该算法基本消除了背景、头发、服装等干扰,保留了人脸识别所需的主要信息,更利于后续的特征提取与识别,解决了常规方法不适合侧面人脸图像或者闭上双眼的人脸图像的问题,是一种有效的方法.

基于胸腔积液超声图像标准化方法的胸腔积液性质分析模型

胸腔积液是许多重大疾病的并发症,有创的穿刺并生化检验是确定积液性质的金标准,因此一种无创的胸腔积液性质分析模型具有重大意义。提出了基于胸腔积液超声图像标准化方法的胸腔积液性质分析模型(Property Analysis Model of Pleural Effusion,PAMPE),它能无创、快速地对积液颜色、浑浊程度和李凡特试验3种实验室指标进行分类。构造PAMPE主要分为图像标准化、构建特征工程和特征筛选并使用v-SVM构建PAMPE三大步骤。提出了胸腔积液超声图像标准化方法(Standardization Of Pleural Effusion Ultrasonic Image,SOPEU)作为模型构建过程中的图像标准化方法,它削弱了超声设备参数不同、患者肥胖程度不同和胸腔积液被骨骼与膈肌遮蔽程度不同造成的图像集中图像的灰度和尺度差异。PAMPE在多种评价指标——准确率、查准率、查全率、F1-score、混淆矩阵、接收者操作特性(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线和ROC曲线下的面积(Area Under ROC Curve,AUC)中均表现良好,具体来说,模型在3个分类问题上的准确率分别达到0.800,0.743和0.719,查准率分别达到0.806,0.779和0.741,查全率分别达到0.921,0.815和0.893,F1-score分别达到0.860,0.796和0.809,AUC分别达到0.820,0.700和0.709,这些指标从多个角度体现出PAMPE的有效性。对比实验表明,对于这3个分类问题,PAMPE相比不使用SOPEU构造的模型分别增加了0.090,0.048和0.086的准确率。实验结果表明标准化后的图像有效地减小了数据来源不同所导致的分类误差。

Netflix测试HDR图像,称业界缺乏HDR图像标准

为匹配HDR流媒体视频服务,N-etflix开始在游戏主机的NetflixAPP上测试HDR图像显示。

首版《GS1移动主视觉图像标准指南》解读

根据有关统计显示,预计到2020年,全球人口中手机用户占有率将会达到80%以上,手机正逐渐成为消费者购物的首选平台,生活必需品的补充购买将成为手机购物的主要领域之一。但随之也带来了一些消费者购买障碍,比如快消商品的包装设计主要针对实体商店中的展示,却没有充分考虑消费者的购物体验。就目前而言,大多数商品的在购物平台上的展示图片并不适用于5.1英寸(12.9厘米)的小屏幕(手机购物平台)展示。

图像压缩标准研究的发展与前景

简要介绍图像数据压缩编码国际标准的制定过程以及所采用的核心技术,对今后国际标准的发展的主方向和前景进行了初步探讨。

新一代的静止图像压缩标准JPEG2000

JPEG2000是国际标准组织ISO/ITU -T为适应21世纪图像压缩应用而制定的新的静止图像压缩标准。目前 ,该标准的第一部分(PART1)已基本完成。本文介绍了这一即将完成的新标准的特点及应用场合 ,阐述了JPEG2000图像编码系统的实现过程 ,对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述。

JPEG 2000——新的静止图像压缩标准

为满足不同应用需求而制定的新的静止图像压缩标准———JPEG 2 0 0 0已于 2 0 0 0年 12月正式成为国际标准 对JPEG 2 0 0 0进行了系统的分析 ,对其采用的许多新算法及关键技术进行了详细的描述 ,包括基于提升法的第 2代小波变换 ,位平面编码 ,自适应算术编码 ,标识树编码 。

JPEG2000图像压缩标准及其关键算法

JPEG2 0 0 0是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准。阐述了 JPEG2 0 0 0图像编码系统的实现过程 ,对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述 ,介绍了这一新标准的特点及应用场合 ,并对其性能进行了分析。

静态图像压缩标准JPEG2000在变电站图像监控系统中的应用

JPEG2 0 0 0是静止图像压缩的新标准 ,文章对该标准中的几个关键技术进行了分析和研究 ,诸如基于分块的小波变换技术 ,结合人类视觉系统的量化编码技术 ,嵌入式分层位流的组织等。并把该技术引入到变电站图像监控系统中 。

一种面向用户任务需求的遥感图像质量标准-NIIRS

文章讨论了现行的遥感图像评价技术 ,介绍了美国国家图像解译度分级标准 (NIIRS)的开发背景和开发过程 。

发展中的静止图像压缩标准JPEG2000

从四个方面介绍JPEG2000：JEPG2000的产生背景，已有的和发展之中的静止图像压缩标准，JPEG2000的主要技术特点，JPEG2000与其它静止图像压缩标准之比较。

一种新的静止图像压缩标准——JPEG2000

新一代静止图像压缩标准JPEG2 0 0 0不仅在压缩性能方面明显优于目前的JPEG ,同时具有支持渐进传输、感兴趣区编码、良好的误差鲁棒性、码流随机访问等特点 ,在Internet传输、无线通信、医疗图像等领域具有广阔的应用前景。介绍了JPEG2 0 0 0编解码系统的体系结构、关键技术、主要特点等 ,同时给出有关JPEG2 0 0

静态图像压缩标准回眸

JPEG作为静态图像压缩标准,在数字领域中得到了广泛的应用,随着人们对图像压缩性能、处理灵活性、功能性等多方面有进一步要求,联合图片专家组于2000年开发出JPEG2000,作为JPEG的后继者,提供了更卓越的压缩性能。本文就着重介绍了这两种压缩标准—JPEG和JPEG2000,通过对两种压缩算法的比较,指出它们各自的特点,并指出JPEG2000的优越性。

基于内容的标准烟叶图像数据库检索

基于内容的检索是当前多媒体数据库发展的一个重要研究领域。在图像数据库中,基于内容的图像检索技术一般采用颜色直方图为特征。该文提出了把图像的形状特征、颜色特征和纹理特征结合起来的方法进行基于内容的图像检索。通过对人的视觉检索过程的研究,提出把数据库中的图像依次分别按形状特征、颜色特征和纹理特征分级聚类的方法,既符合人的视觉特点又大大提高了检索效率。

基于不同图像质量评价标准的自适应辐射图像增强

实现了基于非完全Beta函数的遗传算法以及基于此遗传算法的自适应灰度变换,在此基础上,使用3种图像质量评价标准实现了辐射图像的自适应灰度变换,比较了3种方法的处理时长、稳定性、遗传代数的影响等,将其应用到集装箱DR/CT检测系统图像处理模块中,实现了有效的自适应图像增强。

智能化非标准视频图像采集系统的设计

以DSP芯片TMS320F206和USB接口芯片CY7C68013为核心,结合可编程逻辑器件CPLD,设计了基于USB2.0总线的非标准视频图像采集系统。该系统能自动分析被采集信号行、场同步特性,通过对采集图像的纹理特性进行分析,自动调整同步信号发生器的参数,逐步减小同步偏差,最终获得与实际信号时序一致的同步信号。实验结果表明,系统产生同步信号的时间短、精度高、适应范围宽,采集的图像没有扭曲变形,连续显示无滞后现象。

新一代运动图像压缩标准H.264/AVC

H.264/AVC是ISO/IECMPEG与ITU-TVCEG共同制订的新一代图像编码标准,它具有更高的压缩性能。文章介绍H.264/AVC图像编解码系统的实现过程,并对其采用的新技术进行描述。