序列相似性检测在超声测厚系统中的应用

基于脉冲回波法在超声测厚系统中应用十分广泛,文中提出将序列相似性检测应用于基于脉冲回波法的超声测厚系统中,避免了传统的厚度计算方法中存在的严重的波形局限性。在该算法中,通过计算序列的相似程度,寻找底面两次回波中变化趋势最为接近的两段序列,由这两段序列计算超声波在工件中的传播时间,从而计算工件的厚度。通过该算法在实践中的应用,验证了该算法的有效性和准确性。

动态背景中基于特征点引导的动目标快速检测方法

为解决传统方法的不足,提出一种新方法实现动态背景中运动目标的快速检测。充分利用图像的特征点信息,对传统的SSDA算法进行改进,实现视频序列相邻帧间的配准。在经过配准的帧间,利用特征点及其邻域的灰度信息求取小窗口的灰度差的总和,则匹配误差较大的特征点必处在动目标区域,据此检测出运动目标的位置。实验证明,该算法具有简单、快速的优点,可用于动态背景中的动目标检测,也可用于图像的变化检测。

柱面全景图生成技术的研究与实现

在全景图像理论的基础上,对现有的柱面全景图生成技术进行研究和实现。在柱面投影方面,采用基于平面图的柱面正投影和反投影算法。在传统的序列相似性检测算法的基础上,采用一种自适应阈值序列相似性检测算法对图像进行拼接。在与最邻近插值算法进行比较的基础上,使用双线性插值算法进行图像的融合。实验结果表明,生成的全景图视觉效果较好。

改进的全景图拼接融合算法

在全景图像理论的基础上,对现有的拼接算法进行研究和改进,采用基于像素点颜色变化特征和序列相似性检测拼接算法相结合的图像拼接融合方法对柱面全景图进行拼接。实验表明,与原有的算法相比,采用改进后算法的全景图拼接效果得到了改进,对柱面全景图像的拼接融合能取得满意的视觉效果。

一种改进的SSDA图像匹配算法

介绍了一种快速的块匹配算法——SSDA算法,分析了现有SSDA算法的缺点:算法本身没有抗干扰性能、计算过程中没有利用图像自身的特点。针对现有算法的缺点提出改进,仿真结果表明改进算法在抗噪性能、计算速度上都比原算法有所提高。

模板图像尺寸可变的相关跟踪方法

相关跟踪过程中,序列图像中的实时图像与模板图像间存在灰度差异和几何形变,当前工程中采用相关匹配算法中的模板图像为矩形结构,为了在模板中尽可能的包含目标,模板中就不可避免的含有背景数据,但传统相关匹配算法中模板图像中的每一个像素都要参与计算,而且模板尺寸是固定的,这样就使得算法跟踪不稳定、容易丢失目标。为此提出一种变模板图像尺寸的相关跟踪方法,该方法实现了对模板图像尺寸的实时修正和非矩形模板相关匹配,试验证明此方法具有较强的抗几何变形的能力以及对复杂背景环境的适应能力。

自适应SSDA图像匹配并行算法设计与实现

为了充分利用多核处理器的硬件资源和计算能力来提高图像匹配应用的实时性,通过对自适应阈值SSDA图像匹配算法原理的分析,基于任务分解的多核并行编程模式思想,设计了一种自适应阈值SSDA图像匹配并行算法,并在多核计算机上采用OpenMP模型编程实现该并行算法,同时还进行了相关的代码优化。实验结果表明,优化后的并行算法在保持匹配算法精度的同时大大提高了匹配速度和多核利用率,取得了良好的效果。

基于绝对值差的归一化波形匹配混合算法

基于归一化的波形匹配算法运用十分广泛,但缺点是运算量大。为此提出一种基于绝对值差的归一化混合算法。该算法先将原始波形分解成三层,在每一层分别采用改良的绝对值差法、改良的序列相似性法、归一化互相关法进行匹配,最终实现精确匹配。实验表明,这种混合算法比归一化互相关法在波形匹配速度上有了大幅度的提高。

基于PC平台的扩展视野超声成像

扩展视野超声成像技术可以利用常规超声成像系统获得观察视野更大的图像,使得医生能够全面了解被成像部位的解剖结构,从而得出更客观和准确的诊断结果。本文给出一种基于PC平台的扩展视野超声成像系统及图像配准和拼接的快速算法。实验证明此算法不仅有较好的成像精度,并且有望实现实时成像。

利用多线程及改进SSDA算法加快拼接速度

该文研究并实现了一种改进的自适应阀值的快速淘汰非匹配点的配准算法,并在次基础上实现图像拼接,利用低阀值进行快速淘汰,高阀值保证准确性的思想,并且在此基础上引入多CPU线程并行编程技术。实验结果表明,这种新型的配准改进算法,在提高准确性的基础上大大地加快了图像拼接速度,实时性能有较大提高。