C形臂X线机的原位投影增强系统

目的移动C形臂X线机是微创骨科手术中必不可少的成像设备。针对当前微创骨科手术需要反复透视和操作直观性差的问题,本文提出一个针对移动C形臂X线机的原位投影增强系统。方法首先设计了一种双重反射的投影增强模块;然后基于上述模块,提出一种基于动态追踪的系统标定方法,以实现投影光路与X射线光路重合;接下来利用图像的单应性变换关系,分别对投影模块与X射线成像模型间的几何模型偏差和系统残留偏差进行校正,进而优化系统投影精度;最后构建原型系统,测试了系统性能并设计腰椎体膜和猪腿胫骨实验进行验证。结果在精度验证模体距影像探测器不同高度下,系统投影误差为1.17 mm±0.19 mm;固定验证模体,在移动C形臂X线机不同摆放角度下,系统投影误差为1.06 mm±0.22 mm。腰椎体膜和猪腿胫骨模体实验表明,可直接在患者体表观察到患者骨骼等结构的投影信息。结论本文提出的移动C形臂X线机投影增强系统,能够原位投射患者透视影像,直观地辅助医生术中操作,减少了术中反复透视获取手术工具和患者内部结构位置关系的次数,显示出系统未来临床应用的可行性。

基于投影的增强现实系统中的光照技术研究

基于投影的增强现实系统是增强现实技术中的一个新的研究领域。针对基于投影增强现实技术的魔幻展台系统中的光照问题,我们提出了一套解决魔幻展台中真实场景与虚拟场景光照影响一致性的方法,给出了相关算法的关键代码,采用投影仪补充投射阴影的方法来实现虚拟物体的阴影制作,解决了真实场景与虚拟场景之间相互遮挡的问题,增强了魔幻展台中虚拟物体的真实感及与真实场景的一致性,取得了良好的效果。

基于Kinect的投影式增强现实装配诱导系统研究

针对大批量定制中产品装配工艺转换快、效率低、易出现差错等问题,提出并设计了一种投影式增强现实装配诱导系统。对装配诱导过程中操作者所需穿戴设备和手动操作计算机设备优缺点进行了归纳,系统将文字、图片和三维动画等诱导信息投影到真实装配场景中,诱导操作者完成了产品装配,并对此进行了测试;利用骨骼跟踪技术和人手边缘轮廓提取方法进行了手势识别研究,提出了一种装配诱导过程中的徒手交互方法,利用Kinect跟踪操作者头部方位,提出了一种基于视点跟踪自动变换投影图像,以及使投影内容随操作者视点变化的投影增强现实方法。研究结果表明:该系统可提高装配诱导过程中的人机交互性能和装配效率,具有一定的工程应用价值。

单投影线结构光的室外投影成像研究

激光扫描技术,从室内外地面架站到无人机机载,已经广泛应用在国土资源测量及基础设施检测各方面,具有实时生成三维数据、对作业平台稳定性要求高的特点。相比于激光扫描,结构光具有带状面阵同步观测能力,能降低自身移动振动对观测质量的干扰,但在室外环境作业方面受限明显。对此,在已有算法基础上,设计改进单线结构光投线仪,取得了“白天室外70米距离上投影线三维提取”的技术进展。

数字乳腺层析成像系统影像链的设计与优化

目的针对数字乳腺层析成像技术(DBT)需求,研制DBT整机系统,实现其成像影像链的设计与优化。方法基于三维X射线断层成像技术以及数字影像处理技术,作者结合DBT成像扫描模式,研究其投影数据校正、几何校正、投影增强、滤波调制及图像重建方法,并搭建了硬件测试系统。实验中,利用标准ACR体模与高分辨率体模,对系统稳定性及噪声水平进行评估;并采用商用设备的病人投影数据测试影像链成像算法效果。结果采用几何校正参数重建高分辨率体模的图像,线对清晰,无混淆伪影;滤波调制后重建的ACR体模图像中,钙化点、囊肿、纤维结构更加清楚;增强处理后重建的病人乳腺图像,组织间对比度更高,病灶显示更加清晰。结论本文所介绍的DBT系统可用于乳腺断层成像,图像质量与商用DBT系统相当,为乳腺疾病的诊断提供重要的影像信息。

基于K-SVD算法的织物线性瑕疵检测研究

为进一步提高织物线性瑕疵的检测效率,文章提出了一种K-SVD算法,用于检测织物线性瑕疵。研究过程如下:首先分析K-SVD算法及其织物瑕疵表达;接着分析如何通过线性瑕疵投影增强、滤波处理提高瑕疵的分割效果;最后选择小波重构算法与K-SVD算法进行对比性实验。实验结果表明:K-SVD算法检出正确率高于小波重构算法4%,误检率较低,验证了K-SVD算法的有效性。

一种应用于人脸识别的超分辨率方法

为提高局部保持投影(LPP)在人脸图像超分辨率中的适用性,在LPP中引入典型相关分析(CCA),提出一种相关性增强的局部保持投影方法(CELPP)。CELPP用于提取高分辨率图像与低分辨率图像特征,根据关系学习建立低分辨率图像特征与高分辨率图像特征之间的映射变换,输入低分辨率图像,通过CELPP特征提取和关系映射,得到高分辨率图像,并将其用于人脸识别。对人脸库ORL和Yale进行的实验结果表明,该方法同时考虑了高分辨率图像与低分辨率图像的相似性及同类图像的局部结构性,在基于人脸识别的超分辨率应用中优于LPP和CCA。