一种基于形状的意匠图检索算法

针对纺织工业的意匠图库难以检索的问题,提出一种基于形状的意匠图检索算法.该算法先将彩色意匠图转换为灰度图,通过改进的模糊索贝尔算法增强并检测出意匠图的边缘,对边缘图像进行二值化处理得到二值边缘图像,再用7个不变矩构造图像的形状特征向量,使用特征向量的归一化欧式距离作为相似度进行相似匹配,检索出形状相似的意匠图.实验结果表明,算法具有较好的平移、尺度、旋转不变性,能够达到快速准确检索的效果,可用于大型意匠图库的检索.

用于X射线光刻对准的图像边缘增强技术

提出了用于提高X射线光刻对准系统自动对准效率和对准精度的图像边缘增强技术,并进行了数值分析。采用先单个再整体的分析方法,通过三种不同的图像边缘增强技术,即索贝尔(SOBEL)算子、拉普拉斯(LAPLAC)算子以及卷积等方法对CCD系统采集的对准标记图像进行处理,得到了每个方法相对应的处理结果,并对于处理结果进行了比较分析。分析比较得出:采用卷积和LAPLAC算子相结合的方法,即先卷积,再利用7个算子的LAPLAC方法进行处理,可以将对准系统的自动对准效率提高约50%,使得自动对准时间由原来的20min缩短到10min左右;系统对准精度的方差可由0.10μm提高至0.08μm。

一种基于OpenCV的指静脉图像匹配方法

为提高指静脉图像匹配精度,提出了一种基于OpenCV计算机视觉库的指静脉图像识别匹配方法。首先,针对图像采集设备获取的指静脉图像存在无效信息导致识别难度增大的问题,对原始图像进行ROI提取;然后对ROI提取的图像进行灰度化、滤波、Sobel算子边缘化、特征向量提取、特征向量描述等处理;最后实现指静脉图像匹配结果的输出。实验结果表明,该方法实时性强,识别率高、匹配度好,较好地解决了存在无效信息情况下的指静脉图像匹配问题。

基于AForge.NET医疗影像分析系统

医疗影像分析系统通过病人的基本信息来提取病人的医疗图像;通过图像的基本处理功能例如降噪、配准和增强,之后将其所在位置存储数据库中;另外通过可视化界面为医生提供了方便查看和诊断的平台,降低诊断难度,提高诊断效率。