纹理模糊的图像分割

传统活动轮廓分割算法对纹理丰富的图像存在过分割和欠分割现象,为了抑制纹理对图像分割的影响,分析了各向同性和异性扩散的机理,设计了保边纹理模糊函数,以图像梯度为变量建立了全变分图像纹理模糊模型。根据对象轮廓与边缘之间的关系利用固定点迭代算法提取相应的卡通分量,对卡通分量运用水平集算法对图像进行分割。实验结果表明,所设计的模糊平滑了图像纹理,保护了对象轮廓。相对于传统CV分割算法,提出的分割算法抑制了纹理对图像分割的影响,弥补了传统CV的不足。

基于激光扫描的人脸图像模糊纹理特征提取方法

由于图像的高频细节信息较为复杂,在人脸图像识别中特征提取准确度严重下降,为此,提出一种基于激光扫描的人脸图像模糊纹理特征提取方法。通过直接标定的方式获取相机采样图片中标定点坐标和世界坐标系之间的关系,使用相机拍摄标准色板图像,标定感光曲线,通过激光扫描得到人脸图像。将获取的人脸图像预处理,将预处理之后得到的人脸图像特征实行CCS-LBP编码处理,将编码处理得到的图像特征融合处理,获取一个全新的纹理特征,最终达到人脸图像模糊纹理特征提取的目的。实验结果表明,所提方法可以有效提升特征提取结果准确性。

基于模糊纹理光谱的全天空红外图像云分类

为了对全天空红外测云系统获得的红外图像进行云类自动识别,提出了基于模糊纹理光谱结合云物理属性的全天空云类识别方法。首先根据不同滤波窗口的模糊纹理光谱图像特征,确定了滤波窗口大小,然后通过分析不同天空类型下的FUTS谱(fuzzy uncertainty texture spectrum)以及同一种天空类型下的FUTS谱,考察了FUTS进行云类识别的适用性,最后利用最小距离分类法和云基本物理属性对全天空红外图像进行了分类测试。在200个测试样本中,层状云、积云、高积云、卷云和晴空的识别率分别为100%,100%,90%,100%,100%,平均识别率达到98%。基于模糊纹理光谱的云分类算法对单一云空具有很好的分类效果,可进一步应用于全天空红外图像的云分类识别。

基于空间模糊纹理光谱的多光谱遥感图像分类方法

为了充分利用各波段的纹理信息,针对遥感图像不同波段之间具有较大相关性的特点,提出了一种用空间模糊纹理光谱描述多光谱遥感图像纹理特征的方法。根据纹理特征具有多尺度的特性,对原始图像进行二次模糊纹理滤波,一次滤波采用平面三角隶属度函数,二次滤波采用空间距离代替平面距离形成滤波隶属度函数,其模糊滤波图像的隶属度分布称之为空间模糊纹理光谱。用FasART神经网络分类验证,实验结果表明,该方法具有较高的分类精度,尤其对纹理特征较为复杂的区域的分类效果更为明显。

基于模糊纹理谱的胶囊内窥图像识别

受消化道蠕动和光照等因素的影响,常用计算机辅助分析方法对胶囊内窥图像的识别结果不佳。为此,提出一种基于模糊纹理谱的胶囊内窥图像识别方法。在图像的各个分量上引入模糊纹理谱,分别提取特征向量,并利用BP人工神经网络进行训练和识别,对不同分量图像采用投票原则确定最终识别结果。实验结果表明,该方法对内窥图像中正常图像和肿物图像的识别率达到92%,可有效辅助临床医生对胶囊内窥图像的筛查工作。

基于模糊分析的多光谱遥感图像的纹理特征

模糊分析的方法是用均一表面不确定性对原始图像进行模糊纹理滤波,在滤波图像上计算空间均一不确定性,对不确定性进行模糊纹理光谱分析,其光谱曲线直观地反映了多光谱遥感图像的纹理特征;通过采用不同的测量窗口,在不同的类别提取纹理样品进行实验。研究结果表明:多光谱遥感图像在小区域纹理特征不稳定,不同波段的纹理特征不同,不同类别的最小测量区域不同;模糊纹理分析的方法可用于图像分割。

基于模糊纹理谱的浮选泡沫图像纹理特征提取

提出一种基于模糊纹理谱的浮选泡沫图像的纹理特征提取方法.该方法根据人眼感知特点定义了一种基于非线性函数的隶属度函数,依据相邻像素与中心像素的灰度变化大小关系统计其模糊纹理单元,计算模糊纹理谱,提取有效描述浮选泡沫纹理的新特征参数-纹理复杂度.并以工况相对稳定情况下的泡沫图像为例,对所提出的方法进行了验证分析,结果表明其有效性,并获得了浮选泡沫的最佳纹理复杂度区间,对浮选的优化操作提供重要的指导意义.

基于超分辨激光成像的人脸图像模糊纹理识别方法

纹理特征依赖于图像的高频细节信息,当图像出现模糊时,单纯利用纹理特征的识别方法,识别人脸特征精度会急剧下降,提出基于超分辨激光成像的人脸图像模糊纹理识别方法。通过线激光三目立体视觉人脸扫描成像原理,获取低分辨率的人脸图像,依据该图像采用基于特征脸和匹配追踪算法重建超分辨人脸图像。采用LPQ与Fisherfaces融合的人脸识别算法识别超分辨人脸图像,分块处理超分辨人脸图像,通过LPQ算子获取人脸分块直方图并串接直方图,形成超分辨率人脸直方图,提取人脸图像模糊纹理特征,采用PCA算法和LDA算法对超分辨人脸图像直方图降维,获取2个特征子空间并融合得到融合算子空间,将训练样本的超分辨人脸图像直方图投影到融合算子空间,获取待识别样本特征,通过最近邻分类器对待识别样本特征进行模糊纹理识别。实验表明,所提识别方法识别人脸图像模糊纹理的识别率和准确率都很高,识别效果佳。

基于几何着色器的逼真运动模糊实现

运动模糊为视频游戏提供了速度的真实感。这里通过几何着色器生成运动轨迹几何,结合顺序无关透明保证运动轨迹虚实得当,最后配合高精度的顶点纹理拾取技术形成纹理模糊。该方案在取得逼真效果的同时,受运行帧数的影响小,效果稳定。局限是几何着色器运算量较大,且当运动轨迹加长到一定程度,由于几何着色器输出流容量存在瓶颈,会影响其正常运行。

一种纹理图像分割方法——分开-扩张方法

针对分开-合并方法分割纹理图像存在的纹理特征不规则性的问题,提出了一种新的基于四分树的分开-扩张的区域分割方法.通过对各类别的不同测量区域的纹理样品进行监督分类,确定分割的初始区域和终止区域,并把样品分类的精度作为各测量区域的纹理特征的权值,根据是否满足一致性属性和区域的性质进行分开或扩张.该方法较好地处理了不同测量区域的纹理特征可信度不一致的问题,扩张的过程可提高分割的精度并避免小区域纹理特征的不稳定.实验结果表明,分开-扩张方法能有效地分割纹理图像,其分割精度优于分开合并方法.

新生儿先天性肺结核1例

临床资料患儿,男,10天,G3P3,36＋1W剖宫产,Apgar评分9-9分,羊水呈泡沫状,出生体重2.2 kg,头围32cm,否认窒息、产伤史,生后反应好,吃奶可。出生后未接种卡介苗。在生后第7天患儿出现脐部感染、低热、呼吸困难、皮肤黄染,食欲尚可。胸片显示肺纹理模糊,右上肺野斑片状融合影（图1）,考虑肺部感染可能,建议胸部CT检查以明确性质,因＂新生儿肺炎、新生儿黄疸＂住院治疗。查体：T 37.9℃,

基于格网化表达的县域基本农田集中连片特征提取

研究目的:为快速准确获取基本农田空间分布特征及其集中连片信息,提出在空间数据格网化表达基础上的模糊纹理指数提取方法。研究方法:借助Super Map Objects二次开发平台,设计基本农田单要素属性信息无损格网化程序,针对100 m×100 m、200 m×200 m、400 m×400 m、800 m×800 m 4种格网尺度下的表达结果,综合分析不同尺度格网化表达的空间自相关性。在借鉴空间滤波算法的基础上,分析基本农田要素空间密度分布特征,结合农用地分等定级成果设计模糊纹理指数算法,并且选取山西省泽州县进行实例验证。研究结果:基本农田格网化表达结果可形成连续的空间密度表面,丰富了基本农田空间数据的表达方式,利于空间分析;经模糊纹理指数方法所提取的集中连片指数可用于定量化表达与分析,结合空间密度特征能快速提取基本农田集中连片区。研究结论:该方法可用于提取基本农田的空间分布特征,为基本农田保护、布局优化提供方法借鉴。

基于基元模式信息统计的虹膜卷缩轮提取

人眼虹膜表面纹理特征变化能够体现身体健康状况,为了利用虹膜卷缩轮的变化间接反映人体肠部功能,提出一种基于模糊纹理统计的虹膜卷缩轮提取算法.首先利用纹理基元统计出纹理变化规律;然后定义边界模式与非边界模式,在窗口内统计这2种模式出现的频数;最后通过频数的变化规律找出包含卷缩轮的窗口,以此提取卷缩轮.实验结果表明,该算法可以有效地提取具有模糊纹理的虹膜卷缩轮,为基于虹膜的计算机辅助诊断提供有利的依据.

融合模糊统计纹理特征的多线索粒子滤波跟踪

针对粒子滤波跟踪算法使用单一特征鲁棒性差,以及粒子重采样策略易导致粒子退化、贫化等问题,提出了一种基于多特征、多线索的改进粒子滤波跟踪方法。使用引入邻域关系的Histon直方图描述目标的颜色特征,并建立了一种稳健的模糊统计纹理特征(FSTF)表达空间纹理信息,然后将其自适应地与区域颜色特征融合构建多线索的观测模型。在粒子滤波跟踪过程中,使用基于K-means的粒子权重聚类进行更为准确的后验分布估计。在重要性重采样阶段,保留高权重粒子的同时基于当前目标状态的先验分布产生新粒子,避免了粒子退化并保证了粒子的多样性。在标准测试集上的实验结果表明:相比其他基于粒子滤波框架的跟踪算法,本文方法能够得到更高的跟踪精度和成功率。与其他效果突出的流行跟踪算法相比,本文方法能在光照变化、目标形变和背景扰动场景下取得更好的跟踪效果。

嗜酸粒细胞增多症误诊两例分析

嗜酸粒细胞增多症虽是多种疾病共有的血液学改变,但因病因不同,临床表现各异,易忽视而引起误诊,现报告2例如下: 例1,杨某,男,27岁,农民,住院号4335。不规则发热二月,伴阵发性干咳。在当地按上感、肺炎治疗,效果不好。后回忆今年四月有过“粪冲脚”和下肢瘙痒史。过去曾居住于血吸虫病疫区。

新型烟花模拟方法

在分析现有的烟花模拟方法的基础上,引入渲染到纹理技术。以多次绘制屏幕纹理的方式,渲染烟花运动过程中产生的尾焰,结合粒子系统方法,使得烟花的模拟速度得到了有效提升;用该方法以及曲线数学模型模拟出了树形、海豚形状的新型烟花。实验结果证明,该方法在模拟烟花数量较多的情况下,较传统方法能够体现出更好的实时性。

基于非局部操作和多尺度特征聚合的图像修复方法

为有效解决修复大范围破损图像时存在的纹理模糊和整体语义信息不连贯的问题,提出基于非局部操作和多尺度特征聚合的两阶段图像修复算法,在第1阶段,边缘重建网络生成整体的边缘结构信息;在第2阶段,引入非局部操作机制进行纹理细节信息的修复。在CelebA-HQ数据集上采用不同掩码率的图像进行性能验证,结果显示所提模型的PSNR和SSIM分别达到了32.17 dB和0.982;与EdgeConnect、RFR、CTSDG和AOT-GAN模型进行比较,结果表明:该模型对大范围破损图像能够生成纹理更加清晰且语义合理的修复图像,PSNR、SSIM和FID指标均优于其他4种算法。

基于多尺度和双源运动感知的车辆检测方法

【目的】车辆检测是城市智能交通研究的重要部分,以交通监控图像作为输入,以运动车辆的检测作为目标,围绕其中的小目标问题、高密集问题以及运动属性问题开展研究。【方法】在无锚框CenteNet的基础上提出一种基于多尺度双源运动感知的检测方法。首先,引入坐标注意力,并融合网络抽象层的多尺度和全局上下文特征,多层次多阶段地补充信息,提高模型对车辆和场景的理解力;其次,借助代表车辆实际运动特征的模糊纹理和代表车辆通用运动特征的光流知识,构建模型对运动车辆的感知能力。【结果】实验数据来源于公共数据集UA-DETRAC,以均值平均精度(mAP)和帧率(FPS)作为精确度和速度评价指标,将文章方法与已有主流方法进行比较,结果表明文章方法的mAP和FPS分别为72.46%和30 frame/s,在对比方法中具有最佳的速度与准确率均衡性。【结论】文章方法能够胜任运动车辆的检测任务。

新生儿体外膜肺治疗下床旁结扎动脉导管一例

患儿男,胎龄为39+1周,出生体重为3.0 kg。2017年6月25日于当地医院顺产娩出,出生史无异常,出生当日下午即出现呻吟伴全身皮肤青紫,渐进加重,胸部X线检查提示双肺纹理模糊,可见散在斑片状高密度影,先后予以吸氧、无创持续气道正压通气(continuous positive airway pressure,CPAP)后不缓解,经皮动脉血氧饱和度(SpO2)维持在80%左右,考虑新生儿呼吸窘迫综合征(neonatal respiratory distress syndrome,NRDS)即改为有创通气,予肺表面活性药物350 mg(117 mg/kg)气管内滴入,予硫酸镁静滴降低肺动脉压力。

有机氟致肺损伤CT影像表现及演变特点分析

有机氟中毒可导致患者出现化学性支气管炎、肺炎,严重者还会出现急性呼吸窘迫综合症、肺纤维化、肺水肿,甚至死亡,因此早期诊断及合理治疗是救治的关键。本研究回顾性分析了24例有机氟吸入性中毒患者不同时期CT影像表现,旨在探讨有机氟致肺损伤CT影像表现及演变特点。1对象与方法选择2011年4月至2013年4月在本院就诊的有机氟吸入中毒患者共计24例,