一种肺部肿瘤CT图象序列的自动分割方法

肺部肿瘤序列图象的自动分割是计算机肺部肿瘤三维辅助诊断系统的关键技术之一,肿瘤与周围组织关系的复杂性造成分割困难.为了给医生提供准确的肺部肿瘤影像,运用纹理分析和径向基神经网络实现了肺部肿瘤CT图象序列的自动分割,并根据相邻层肿瘤图象灰度、位置的相关性,提出了一种自动获取多层肿瘤区域神经网络训练样本的阈值分割算法.该算法首先计算图象纹理统计参数,以组成特征矢量空间,然后利用自适应径向基神经网络对特征矢量进行分类来实现肿瘤序列图象的自动分割.实验结果表明,与基于灰度的区域增长法和基于梯度算子和形状算子的最优阈值的分割方法相比较,该方法不仅能充分利用肺部肿瘤序列图象的三维信息,还可最大限度地减少人工干预,且分割结果较好地表现了肿瘤形态特征,经临床医生评估,具有较好的临床指导价值.

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题 ,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾 ,提出了用自适应交互三模型 (ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法 ,同时发现在了解目标形状的条件下 ,空间匹配滤波 ,二值变换点集聚类和

红外图象序列的运动目标检测

讨论了红外图象序列的运动目标检测方法 --光流法 ,并对实际的红外图象进行了仿真。实验结果表明 ,对于红外图象来说 ,Horn&Schunck算法具有比较好的性能。本文还对其他的几种算法进行了分析 。

一种非刚体运动图象序列的特征点对应方法

提出了一种非刚体图象序列特征点对应的新方法 ,首先根据图象序列帧间的时间间隔很小这一特点 ,指出特征点在图象帧间的运动具有平滑性 ,进而提出了一种特征点运动平滑的代价函数。然后将目标跟踪技术应用于特征点的跟踪 ,利用两个一维卡尔曼滤波器分别对特征点的两个坐标进行预测跟踪。在图象帧间的特征点对应过程中 ,该文综合考虑了特征点的预测位置与实际位置之间的距离以及特征点的平滑代价函数等因素 ,从而使特征点的运动轨迹得到正确的延续。特征点的遮挡问题可以通过特征点跟踪过程中对特征点位置的预测得到解决。实验证明 ,该文方法能建立非刚体运动特征点的正确对应 ,并能解决特征点的遮挡问题。

一种面向一维图象序列的目标检测和快速跟踪算法的研究

针对工业视觉系统中的一维目标图象序列，提出了一种作用于扫描行于基的自适应阈值分割和基于相关性评判准则的目标快速跟踪算法，并将该算法用于运动带钢表面的缺陷目标跟踪，仿真结果表明该算法具有跟踪精度高，执行速度快的优点．

基于运动平滑性的动态图象序列的特征点对应

建立帧间的运动特征点对应是图象序列分析中的一项非常重要且非常困难的工作。根据图象序列的特点，该文提出了一种运动平滑的代价方程，并将运动平滑性与帧间特征点的欧氏距离相结合，以完成图象特征点运动轨迹的确立。由于此文的方法没有建立在运动的刚性约束之上，所以该方法同样适用于各种非刚体运动的特征点对应。

基于神经网络的图象序列特征点匹配

利用神经网络优化技术解决图象序列的特征点匹配问题 ,将特征点匹配归结为一个带约束的优化问题 ,并用 2 D Hopfield网络实现 .在 Hopfield网络的能量函数的设计中 ,综合考虑了特征点的预测结果、特征点的遮挡等情况 ,从而克服了现有的多数方法所存在的误匹配现象 .对于特征点的跟踪 ,头 3帧图象的正确匹配是十分关键的 .本文提出了一种 3D Hopfield网络用以解决头 3帧图象的特征点匹配 ,并提出了一个运动平滑性的代价函数用以构造 3D Hopfield网络的能量函数 .实际图象序列的实验结果证明了本方法的有效性 .

矩阵迭代与图象序列

反映动力系统特征的迭代过程常常给出异常复杂的几何结构.熟知的复二次迭代过程向人们展示了Julia集和Mandebrot集，大量的文献给出了复二次迭代过程的各种推广形式。本文研究了一类矩阵迭代过程及其吸引子；探讨该过程的吸引子的性质；考查线性与非线性过程的差异;着重研究迭代矩阵为一类Hudamard矩阵时迭代吸引子的性质；考虑了高阶离散动力系统的推广形式及存在问题；并在计算机上完成了一些有趣的图象.本文研究表明，这类迭代过程的吸引子依赖于迭代矩阵的谱半径。

基于视频图象序列的信息隐藏技术研究

信息隐藏技术作为一种重要的信息安全手段,它在视频图象序列中的应用越来越受到人们的重视。文章介绍了应用于MPEG2编码视频图象序列的信息隐藏技术,分析了这些技术的基本方法与性能,最后对视频图象中信息隐藏技术的进一步研究方向进行了展望。

运动图象序列的整合

文章研究了不同视点下图象平面投影的坐标关系,给出了摄像机旋转和平移运动产生的序列图象间的匹配公式,提出了运动序列图象的整合方法。该方法有以下优点:整合图象满足透视几何关系,保证了整合图象的真实性;不需要事先知道摄像机的内外参数;整合算法计算量小,整合实时性好。实验证明了该方法具有广泛的应用价值。

图象序列中缓动小目标运动参数的提取

本文介绍了一种对缓慢运动（＞０．１象素／帧）的斑点目标质心进行高精度跟踪的方法．该法通过对图象序列中目标质心位置和帧间位移测量误差的分析，提出了改进的滤波模型，有效抑制了图象空间量化噪声和灰度噪声的影响，获得了高精度的斑点目标运动参数．

基于D^2PCM的数字减影图象序列无损压缩算法

充分利用数字减影（ＤＳＡ）图象序列在时间域上的减影图象之间仍然存在一定的相似性，提出了一种基于二阶差分ＰＣＭ（Ｄ２ＰＣＭ）的编码方式。该方法在空间坐标与时间坐标上构成了一个二阶差分，能够有效地减少图象在空间以及时间域上的冗余度，从而实现对ＤＳＡ序列的无损压缩，减少了存储空间与传输时间。实际应用证明该算法是稳定和实用的。

一种基于图象序列的3D重构算法

提出一种基于图象序列的 3D重构算法。采用共轭梯度法迭代估计射影深度 ,通过矩阵分解方法实现射影重构。然后利用一个 4× 4非奇异矩阵 ,将射影重构变换为欧氏重构。

视频图象序列的实时镶嵌技术研究

阐述了一种快速而高效的由视频图象或视频图象序列生成全景图象的配准方法,为了估计图象配准的校正参数,该方法计算伪运动矢量，这些伪运动矢量是光流在每一选定象素处的粗略估计。使用本方法，实现了一个在低价PC上就能实时创建和显示全景图象的软件。

用目标函数计算图象序列中物体的速度场

本文应用线性和非线性目标函数计算图象序列中物体的速度(光流)场.用松弛法计算速度场的同时,这些目标函数的参量也被估计出来,目标函数既提供了动态景物的描述,又可作为平滑性的约束.计算速度场时利用测量边界或区域界的垂直速度分量的迭代调整算法克服了“孔径问题”的困难.用分面线性和二次型目标函数对物体的三维运动进行了分析和描述.

使用双传感器从图象序列中识别和检测平面构形刚体

本文主要论述双传感器二序列图象组合技术方案的识别和检测理论.文中提出用张角(θ)、斜角(Φ)和摆角(?)描述刚体平面在三个坐标平面内的旋转,并且建立了θ、Φ和(?)与旋转矩阵R 的函数关系.还提出了充分地确定变换矩阵A,充分地和唯一地确定瞬间的三维运动参数和几何参数(无待定标量因子),以及恢复物体空间结构等有关的学术观点,给出了由此导出的数学模型.

图象序列的目标检测

动态图象中的目标检测在实际应用中具有重要的意义，差图象是目标检测的基础，本文给出一种运用差图象的多种特征进行检测的方法，在特征空间的基础上，使用预测技术抗干扰。实践表明，此方法具有一定的实用性，并且在实际应用中取得了满意的效果。

图象序列运动目标特征点对应的极指数栅格方法

目前的图象序列特征点对应方法是建立在相邻图象间的特征点在运动形式上变化不大 ,即相邻两帧图象间的时间间隔较小这样的一个假设之上的 ,但当相邻图象间的时间间隔较大时 ,则这些方法很难找到对应的特征点 .为此 ,提出了一个由粗到细解决图象序列特征点对应的新方法 ,该方法首先进行粗定位 ,即利用极指数栅格方法来得到运动后目标特征点的大致范围 ;然后通过细定位来得到对应的特征点 .为了使人们对该方法有一全面了解 ,还介绍了该方法的原理 ,并给出了实验结果 .实验证明 ,该方法可以很好地解决时间间隔较大的两帧图象间的特征点对应问题 ,其最大的优点是比通常的方法简单有效 .

一种用于图象序列分析的基于规则的证据收集方法

本文提出一种用于图象序列分析的基于规则的证据收集方法.情景模型由特征关系图表示,物体动态识别是通过计算可信度和不可信度来完成的.

基于主从式并行系统结构的红外图象序列产生系统的硬件设计

在并行计算机应用系统设计中，存储系统及各处理器之间的通信方式对系统总体性能的发挥具有非常重要的作用．文中介绍了一个红外图象序列产生系统中主从处理器之间所用的通信方式及其相关的系统硬件设计。