基于块图像内容自适应选择的数字减影血管造影术的图像配准法

目的研究一种实用性强、精度高、鲁棒性好的数字减影图像配准方法。方法提出一种基于块图像内容而自适应选择相似性测度的配准方法。在数字减影图像配准过程中,根据血流特性对块图像进行分类,对不同内容的块图像采用不同的相似性测度。结果分析和实验结果表明提出的方法可有效地减小血管成分、图像模糊等对配准精度造成的影响。结论该方法可有效地提高DSA图像整体配准的鲁棒性和精确度,实用性强。

基于块内容和支持向量回归的图像质量客观评价模型

通过分析人眼对不同图像类型块的敏感度和支持向量回归（SVR）的特性，提出了一种基于块内容和SVR的图像质量评价模型。该模型首先根据图像子块的交流能量的关系，自适应地把图像分成边缘块、纹理块和平坦块3种类型；接着对不同类型块的失真程度采用图像块质量评价方法进行度量，得到图像各类型块的质量分数；其后利用SVR来学习3种类型块的质量分数与主观评价值的关系；最后用训练好的SVR完成图像质量预测。在实验过程中，图像各类型块失真程度评价采用了奇异值分解（SVD）方法、方向投影（DP）方法和投影能量（PE）方法。从实验结果可以得到，该模型克服了图像3种类型子块质量分数的权值讨论，从而使SVD方法、DP方法和PE方法的评价性能得到了有效提高，这表明该模型对图像块质量评价方法性能提高具有一定的普适性。

双目标的无参考图像块内容识别仿真

图像识别是一种特殊的数据处理手段,在各个领域得到了较为广泛的应用,提出了一种基于双目标的无参考图像块内容识别方法。利用非线性变换对图像进行拉伸处理,并通过阈值分割算法确定图像的亮、暗区域。将信息熵作为衡量标准,获取两个区域的最优图像进行融合,完成图像增强。经过处理的图像上,将图像进行多尺度分块,划分成多个通路,且每个通路都有设定好尺寸的滤波器卷积。将不同通路下的特征通过标准化处理后进行融合,组成图像分类特征,将特征放到分类器中,完成双目标的无参考图像块内容识别。选取较为典型的识别方法与所提方法进行实验对比,验证了所提方法的应用价值。