基于Otsu聚类的生物组织损伤辨识方法

在高强度聚焦超声(HIFU)治疗肿瘤过程中,生物组织损伤是疗效的重要表现,基于B超监控方式研究组织损伤辨识对疗效评价有重要意义。首先提取HIFU辐照新鲜离体猪肉组织前后B超图像的灰度直方图统计特征,通过类间距离评价所提取的不同特征识别生物组织损伤的能力;以类间距离最大的特征作为最佳统计特征,最后采用最大类间方差聚类法(Otsu)自动确定辨识组织损伤的阈值。结果表明:偏斜度特征的类间距离最大,与其它统计特征相比较,偏斜度有较好的区分能力;HIFU区域该特征值在0.575附近时,生物组织出现损伤。利用此阈值对实验获得的样本数据进行测定,可以有效地区分出变性组织与未变性组织。

不同温度下仔猪群体特征行为检测方法研究

针对无应激条件下哺乳仔猪群体生活环境的舒适度检测问题,分别采集低温、适温、高温条件下的哺乳仔猪特征图像,分别对其进行预处理,提取出哺乳仔猪群体目标区域。同时,提出一种基于形态学操作和Radon变换的被测目标区域与其最小包围矩形面积比的计算方法,采用最大类间方差聚类法确定3种特征行为的双阈值,以其作为检测哺乳仔猪特征行为的有效手段,实现了无应激条件下哺乳仔猪群体生活环境的舒适度检测。通过对150张特征行为图片进行实验分析,结果显示:该方法的综合识别率高于87%,为智能监控软件在猪舍温度调控方面提供了数据参考。

应用灰度直方图特征识别木材表面节子缺陷

木材表面节子是木材缺陷中非常重要的一类缺陷,也是评定木材外观等级、锯材和单板质量的重要指标。为了提高节子缺陷识别效率及准确性,并改善检测过程的自动化程度,对应用木材表面图像的灰度直方图统计特征进行节子缺陷识别进行研究。通过利用类间距离对7个统计特征的分类能力进行评价,从而确定出识别节子缺陷的最佳统计特征,即平滑度特征;同时提出一种自适应的最大类间方差聚类法进行分类阈值的确定,进而采用阈值判别实现节子缺陷识别。经在线检测实验证实,该方法的识别率高于99%。