韦伯恩《弦乐四重奏》Op.28的“镜像”序列运动与结构功能

韦伯恩晚期最后一部《弦乐四重奏》Op.28创作于1936—1938年,他为该作品预设了由三组“BACH动机”组成的十二音“镜像”序列结构,将序列组合的多种形式运用各乐章当中。从“镜像”序列结构形态、“镜像”序列运动布局和“镜像”序列运动方式的视角,探析分组“镜像”序列与十二音完整序列的构建关系、序列运动与音乐发展的推动关系及序列运动与结构功能的内在关系,挖掘出乐曲“镜像”序列呈现及其发展方式,凸显作品中序列运动与结构功能互相支撑的结构力。

一种基于内容表示的图像序列运动分割算法

提出了一种MPEG 4标准所规范的基于内容表示的图像序列运动分割算法。首先进行图像序列二维运动估计并计算位移帧差 ,然后 ,将位移帧差作为将运动物体从静止背景中分离出来的标准进行分割 ;最后对分割结果进行形态滤波。实验结果显示 ,在物体存在整体运动的情况下 ,分割结果表现出了很好的准确度 ,可以成功地提取出图像序列中的运动物体。

基于多帧序列运动估计的实时立体视觉定位

同时优化运动和结构的集束调整方法存在对初始值依赖太大,收敛速度慢,收敛发散等数值稳定性低的缺点。本文提出了一种新的用于立体视觉定位的多帧序列运动估计方法,该方法收敛速度快,能收敛到全局最小,可大大减少积累误差。立体视觉定位仿真实验和户外智能车真实实验表明:基于多帧运动估计的实时立体视觉定位算法在计算精度、运行时间、抗噪声、对初始参数的稳定性方面都优于基于集束调整的实时立体视觉定位算法。

序列运动图像采集与解析系统

该系统是针对体育运动,利用计算机图像采集技术以及人体数学模型对序列运动图像进行数据采集、处理的图像系统。可对视频信号直接进行计算机连续采集,得到序列图像数据并进行分析。主要由图像采集与显示、数据采集、数据处理、处理显示、帮助、退出6大模块组成。(图1)。

序列运动图像采集与解析系统的系统结构与功能

阐述了序列运动图像采集与解析系统的系统功能和结构，详细给出了系统各功能模块的结构框图，介绍了系统的界面、有关各模块的功能与具体操作。

序列运动图像采集与解析系统的设计与实现

本文阐述了序列运动图像采集与解析系统的设计与实现原理,详细说明了该系统总体结构及有关算法,提供了一种新的采集、分析序列运动图像的方法。

视频图像序列运动参数估计与动态拼接

本文采用多重分层叠代算法来估计全局运动参数,并提出应用于动态拼接的运动分割新方法,实现既有摄像机运动又有物体运动的视频图像序列自动拼接。我们的方法基本步骤如下:首先进行全局运动参数的初始估计,并且在分层叠代过程中进行区域分类,得到初始运动模板。接着空间分割原始图像,先根据图像的空间属性由底向上分层合并图像空间区域,再利用视频图像时间属性进一步向上合并,得到图像空间分割结果。然后结合初始运动模板和图像空间分割结果,采用区域分类新方法重新对图像空间分割结果的每个区域进行分类。然后根据分类结果逐步精确求解全局运动参数。最后进行图像合成,得到全景拼接图像。我们的方法利用了多重分层叠代的优点,并且充分考虑到视频图像空间和时间上的属性,实现了运动物体和覆盖背景的精确分割,避免了遮挡问题对全局运动参数估计精度的影响。而且在图像合成时我们解决了拼接图可能产生模糊或某些区域不连续等问题。实验结果表明我们的方法实现了动态视频图像序列高质量的全景拼接。

运动序列的时空结构特征表示模型

运动序列是一种与运动信号相关的多维时间序列,各个维度序列之间具有高耦合性的特点。现有的多维序列表征方法大多基于维度间相互独立的假设或缺乏可解释性,为此,提出一种适用于运动序列的时空结构特征表示模型及其两阶段构造方法。首先,基于空间变化事件的转换方法,将多维时间序列变换成一维事件序列,以保存序列中的空间结构特性。接着,定义了一种时空结构特征的无监督挖掘算法。基于新定义的表示度度量,该算法从事件序列中提取一组具有代表性的低冗余变长事件元组为时空结构特征。在多个人类行为识别数据集上的实验结果表明,与现有多维时间序列表示方法相比,新模型的特征集更具代表性,在运动序列模式识别领域可以有效提升分类精度。

小脑在手指序列运动学习中作用的功能磁共振成像

小脑究竟参与随意运动的学习过程(motorlearning)还是操作过程(motorperformance)最近引起了新的争议.采用功能磁共振成像技术,观察了8名被试长时程学习前后小脑激活体积的变化.结果发现,在相同运动频率条件下,学习后小脑激活体积明显减少.更为重要的是,尽管学习序列在41d训练后成绩明显好于对照序列,但两种序列的激活位置和激活体积几乎相同.这些结果提示,小脑参与运动学习过程而不是运动操作本身,训练导致的小脑激活变化可能与学习有关而与运动操作性质的改变无关.

红外序列图像中运动弱小目标检测

为检测红外序列图像中的运动弱小目标,分析了目标在序列图像中的运动特性和概率分布特性,以及目标和噪声在序列中的能量分布特性。提出连续M帧高阶累积方法来增强运动弱目标能量,用假设检验对目标和背景进行分割,通过搜寻序列运动能量中心来实现目标的多帧关联检测。通过仿真实验证明了算法对红外弱小目标检测有效性。

磁共振IVIM序列与单侧大脑中动脉闭塞所致急性大面积脑梗死的临床预后相关性分析

目的探讨磁共振体素内不相干运动(IVIM)序列与单侧大脑中动脉(MCA)闭塞所致急性大面积脑梗死(ACI)临床预后的相关性。方法选取我院80例单侧MCA闭塞所致大面积ACI患者的临床资料,均接受IVIM检查,所有患者出院后90天进行随访管理,通过mRS评分进行预后评估,比较不同预后患者IVIM检查参数(ADC值、f值、D值、D^(*)值),分析IVIM检查参数(ADC值、f值、D值、D^(*)值)与ACI预后的关联性。结果两组性别、年龄、发病至MRI检查用时、吸烟情况、饮酒情况、高血脂、糖尿病、房颤、高血压情况差异无统计学意义(P>0.05),预后不良组入院时NIHSS分值高于预后良好组,差异有统计学意义(P<0.05)。不同预后患者D^(*)值间差异无统计学意义(P>0.05),预后不良患者ADC值、f值、D值低于预后良好患者,差异有统计学意义(P<0.05)。经Pearson检验证实,D^(*)值与ACI预后无显著相关性(P>0.05),ADC值、f值、D值与ACI预后存在显著正相关关系(P<0.05)。结论磁共振IVIM序列相关检查参数与单侧MCA闭塞所致ACI具有密切关联性,可通过IVIM检查对患者预后情况进行诊断评估,从而指导临床开展后续干预。

略论构造运动节律与构造运动序列

准确鉴定构造运动时期是研究地壳构造与构造运动规律的一项重要基础工作。文中将有关地层接触关系、形变特征、建造类型、构造演化、构造事件的同位素计年以及动态定量观测等不同方面的具体分析有机地结合起来，鉴别构造运动的时期与性质，进而依据实际资料，阐明构造运动节律所具有的普遍性、级别性、可对比性以及一定的时空迁移性等特点，提出构造运动序列的概念，并以中国北方若干构造区带为例，阐明构造运动序列的划分问题。

运动图像序列中多目标跟踪的研究与实现

针对运动图像序列中多个目标如何建立关联 ,对进入和离开跟踪窗口的目标如何计数进行研究。提出了一种代价函数 ,设置目标链记录多个目标的特征和运动状态 ,搜索最佳匹配目标 ,使正确轨迹得以延续 。

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。

体素内不相干运动序列磁共振成像在直肠癌诊断中应用价值

目的初步探讨体素内不相干运动(IVIM)序列磁共振成像(MRI)在直肠癌诊断中的价值。方法分析33例直肠癌及30例正常直肠组织IVIM参数,包括标准ADC、D、D*和f、常规ADC,结合病理结果,对比IVIM各参数值在直肠正常组织与肿瘤组织间的区别,进一步分析其相关性及在不同病理T分期中的区别,通过绘制IVIM各参数ROC曲线,明确IVIM各个参数、常规ADC对直肠癌的诊断效能。结果 D*、标准ADC及D在直肠癌癌肿及正常直肠组织中差异有统计学意义(P<0.05),f在直肠癌癌肿及正常直肠组织中差异无统计学意义(P>0.05)。标准ADC与f之间有强相关性(|r|=0.729,P<0.05),与D*及D间有低度相关性(|r|分别为0.488、0.369,P<0.05);D与D*之间有中等相关性(|r|=0.594,P<0.05)。D*在直肠癌癌肿各病理T分期间差异有统计学意义(P均<0.05),D*、标准ADC、D及f的曲线下面积分别为0.799、0.366、0.405及0.489。结论 IVIM参数D*对于直肠癌的诊断效能最好,D有助于术前评估直肠癌的恶性程度,IVIM序列MRI能定量反映直肠癌癌肿扩散和灌注情况,有助于直肠癌的诊断。

HDTV运动序列测试图的计算机生成

ＨＤＴＶ运动序列测试图的计算机生成李桂苓，周志河，李梅杉，王樾（天津大学天津３０００７２）ＩＨＤＴＶ运动序列测试图计算机生成原理图像运动源于物体运动、摄像机操作或视频特技效果。为测试ＨＤＴＶ系统性能，本文提出并用计算机生成了多种运动序列测试图。运动序...

不同迁移方式与不同学习“方式”对知觉运动序列学习的影响——一项ERP研究

拟采用迁移范式,以事件相关电位(ERP)成分N2、P3作为主要指标,结合不同迁移方式和不同学习"方式"探讨学习者的知识表征方式的差异。结果发现:内隐组和外显组被试在习得了一定的序列知识后,相对于标准序列的反应时,效应器迁移序列的反应时明显变慢;在脑电数据中,以N2的平均波幅作为指标,不管是内隐组还是外显组,标准序列与刺激迁移序列不存在区别,而与效应器迁移序列却差异显著。对于P3的平均波幅的分析得出:在内隐组,标准序列与效应器迁移序列不存在区别;而在外显组,两者却差异显著。该结果说明:效应器水平的编码机制是参与序列知识的学习的;且相对于知觉编码,不管以何种"方式"学习,效应器编码起的作用都要更大。

视频监控中运动图像序列三维重建

视频监控中运动图像序列三维重建一直是三维重建研究的重点,其重建效果会对运动图像的清晰度产生影响。但当前三维重建方法都是通过获取二维视频监控中的运动图像序列,通过基于Java Applet与Java Application编程,采用体绘制法完成视频监控中二维运动图像序列的三维重建,该方法无法保证重建后的图像质量,导致图像清晰度不高。为此,提出基于图像特征点提取与匹配的视频监控中运动图像序列三维重建方法。首先,对视频监控中运动图像序列特征点进行检测,并对特征点一定邻域内图像的纹理、结构以及其他特征进行统计,通过对运动图像序列特征点的特征比较,完成运动图像序列特征点提取与匹配;然后,对视频监控中运动图像序列的结构和运动初始化,并进行视频监控相机的自标定,实现对视频监控中运动图像序列的三维重建。实验结果表明,所提方法能够有效提高三维重建后视频监控中运动图像序列的清晰度,减少三维重建流程,提高运动图像序列重建效率,具有良好的使用价值。

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。

心脏磁共振运动伪影校正相位敏感反转恢复序列在心律失常患者中的应用

目的探讨运动校准相位敏感反转恢复序列(moco PSIR)成像在心律失常患者中应用的价值。方法收集拟行心律失常介入消融术的60例患者,均行心脏MR检查,序列包括心脏电影成像、LGE成像、moco PSIR成像。比较LGE与moco PSIR成像的图像质量及对延迟强化病灶的检出情况。结果对60例患者共采集左心室短轴LGE图像、moco PSIR图像各180幅。LGE与moco PSIR图像比较,二者图像质量差异有统计学意义(χ2=14.88,P<0.01)。LGE图像中,延迟强化阳性病灶见于12例患者共15幅图像。moco PSIR图像中,总计17例患者共23幅左心室短轴图像可见延迟强化阳性病灶。结论对心律失常患者进行心脏MR检查时,采用moco PSIR序列进行延迟强化成像,图像质量好,有助于延迟强化病灶的检出。