基于DR边缘增强图像处理技术在肺结核诊断中的应用探讨

目的:探索肺结核诊断中开展基于DR边缘增强图像处理技术的诊断价值。方法:筛选我区定点医院收治的疑似肺结核患者作为研究样本,时间源:2021年1月至2021年12月,70例疑似患者经过病理诊断确诊66例,并以此结果作为金标准参考,对患者开展DR边缘增强胸片、常规DR胸片诊断,观察两种方法的诊断结果。结果:70例疑似肺结核患者(经过病理诊断确诊66例),DR边缘增强胸片诊断结果:阳性66例,阴性4例(包含1例假阴性、1例假阳性),常规DR胸片诊断检出阳性患者59例,阴性患者11例,假阴性9例(漏诊),假阳性2例(误诊),两组诊断符合率、灵敏度存在显著差异(P<0.05),特异度无统计学差异(P>0.05)。66例患者病理诊断检出病灶79个,DR边缘增强胸片检测支气管扩张、胸膜增厚、肺大泡、肺门淋巴结肿大、纵隔淋巴结肿大、胸腔积液比常规DR胸片检出率更高,差异显著(P<0.05)。结论:肺结核诊断中应用基于DR边缘增强图像处理技术效果较为显著,可以精准诊断患者病症,降低外界因素产生的干扰,提高诊断准确率,为患者的病症确诊与治疗提供良好的参考,促使患者及早康复,应用价值显著。

DR边缘增强图像处理技术在肺结核诊断中的应用

目的:探讨数字化摄影(DR)边缘增强图像处理技术在肺结核诊断中的应用价值。方法:选取2019年10月—2020年10月本区结核病治疗定点医院收治的72例疑似肺结核患者作为研究对象,72例患者均行DR胸片检查,以临床确诊结果为参照,分别统计常规DR胸片(未边缘增强)和DR边缘增强图像处理技术处理后胸片对肺结核诊断的效果,同时对比两者对病灶数目及伴发症状检出情况。结果:DR边缘增强胸片对肺结核诊断灵敏度(95.08%)、特异度(90.91%)和准确率(94.44%)均显著高于常规DR胸片(78.69%、63.64%、76.39%),差异有统计学意义(P<0.05)。DR边缘增强胸片支气管扩张(18.03%)、胸膜增厚(13.11%)、肺大泡(8.20%)、肺门淋巴结肿大(6.56%)、纵隔淋巴结肿大(8.20%)、胸腔积液(4.92%)、其他伴发症检出率(3.28%)均高于常规DR胸片(13.11%、8.20%、6.56%、4.92%、6.56%、3.24%、1.64%),但差异无统计学意义(P>0.05)。结论:DR边缘增强图像处理技术可有效提升肺结核诊断准确率,有助于进一步提升伴发症状检出率,避免漏诊肺结核病灶,可为临床诊断与治疗提供更为可靠的参考资料。

DR边缘增强图像处理技术在肺结核诊断中的应用价值

目的:探讨DR边缘增强图像处理技术在肺结核诊断中的应用效果及准确率。方法:收治2020-1~2022-12肺结核患者92例,由于开展诊断手段不同,将其分为2个小组;常规组46例:应用常规DR胸片诊断:探析组46例:选择DR边缘增强图像处理技术:比较2种方案在肺结核诊断中的准确率的差异。结果:探析组在肺结核疾病诊断准确率97.83%与肺结核并发症检出率82.61%均高于常规组肺结核疾病诊断准确率71.74%与肺结核并发症检出率45.65%,互比,存在差异(P<0.05)。结论:肺结核在胸部X线检查中较为常见,近年来有增加趋势。因其为传染性疾病尽早确诊,从而开展规范化治疗。即可控制感染源,还可增加患者预后效果。DR边缘增强图像处理技术在胸部X线诊断中的应用,可提高疾病诊断准确率。

视频通信领域的图像处理技术

视频通信技术为人们提供了音视频融合的交流方式,但图像传输质量仍需提高。图像处理技术在视频通信领域发挥着重要作用。以图像处理技术为切入点,分析视频通信领域的图像压缩、图像恢复、图像增强和图像数字化处理等技术,提出了采用MPEG-4可扩缩算法进行视频图像压缩的方法,并对该算法进行改进,旨在通过对视频通信领域核心图像处理技术的探究,为提升图像传输质量提供参考。

图像数据增强技术原理与发展综述

图像数据增强技术在计算机视觉和机器学习领域中扮演着重要的角色。传统的图像数据增强技术包括几何变换、像素级图像变换、图像滤波等方法,但这些方法的效果受到一定的限制。因此,基于深度学习的图像数据增强技术应运而生,涌现出自适应增强、生成对抗式网格(Generative Adversarial Networks, GAN)、弱监督等技术并逐渐成为改进数据集,实现数据的增加和质量的提升,解决深度学习模型过拟合和欠拟合问题的重要手段。文中综述了传统图像数据增强技术和基于深度学习的图像数据增强技术相关原理与应用,并探讨了他们的优缺点以及未来的发展方向。

基于激光图像增强的车牌模糊边缘检测方法

受到车牌初始图像数据维度和精度的限制,传统的车牌边缘检测方法存在应用性能低的问题,为解决这一问题,基于激光图像增强的车牌模糊边缘检测方法。首先通过激光扫描仪器获取车牌初始图像;再通过激光图像增强,建立缩放和旋转模型和增强激光图像数据,实现图像处理,以确保识别的准确性与效率。最后在此基础上依据激光跃迁吸收情况,提取车牌区域,从颜色和轮廓两个方面提取车牌边缘特征,检测车牌模糊边缘点,通过激光偏振方向实现边缘点的连接与细化,实现车牌模糊边缘的检测。实验结果表明,本文方法的平均运行时间为10.6 s,车牌的正确识别率可达到为97.6%,并且峰值信噪比值达到了40 dB以上,表明设计车牌模糊边缘检测方法的应用性能较好,对于车牌识别领域的研究具有一定的参考价值。

基于FPGA的图像处理硬件加速系统的设计

为解决图像处理算法越来越复杂,普通的计算平台已满足不了当前需求的问题,根据现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)的并行计算特点对FAST角点检测算法和Sobel边缘检测算法进行硬件加速,采用HLS(high-level synthesis, HLS)高层次综合技术对两种算法进行设计并进行相应的优化。为提升系统整体性能,在FPGA上实现全部视频输入输出接口和图像算法的完整通路,通过FPGA算法电路与OpenCV算法程序进行对比,前者的图像处理速度快于后者9~11倍,系统功耗也仅为1.9 W,图像检测可达56 fps,满足实时图像处理要求,为以后设计复杂的图像处理系统提供了参考。

基于EDA技术的图像边缘检测协处理器的设计

在嵌入式图形系统处理领域 ,图像处理的速度问题一直是一个很难突破的设计瓶颈。文章在介绍一种全新的DSP +CPLD图像处理系统工作原理的基础上 ,阐述了一个基于EDA技术的、用FPGA实现的 80 0× 6 0 0像素的图像边缘检测协处理器的设计 ,包括边缘检测算法选择、系统的FPGA实现设计和有关仿真结果等。该协处理器的像素处理方式采用全硬件并行及流水线技术 ,比单独采用单片机和DSP的系统 ,其处理速度分别提高了 4 0 0倍和 10倍 ,同时该系统集成在一块集成芯片上 ,体积小 ,功耗低 ,可靠性高 ,并可现场编程 。

多层螺旋CT薄层增强扫描与图像后处理技术对肝外胆管癌的诊断价值

目的肝外胆管癌发病率有逐年上升趋势,早期发现、早期诊断肝外胆管癌有重要的临床意义,探讨多层螺旋CT薄层增强扫描与图像后处理技术对肝外胆管癌的诊断价值。方法回顾分析经CT增强扫描并经手术病理或活检证实的肝外胆管癌24例,均接受128层螺旋CT平扫和三期增强扫描,MPR和CPR图像均成功得到,部分病例进行MINIP后处理。结果肝门部胆管癌16例,胆总管癌8例,病灶多为门静脉期及延迟期强化,肝内胆管明显扩张。结合轴位图像,全部肿瘤位置及范围得到直观显示并准确诊断。结论多层螺旋CT三期增强扫描及MPR、CPR、MINIP等后处理技术使胆管癌病变及其周围组织的情况得以更加全面的显示,对提高诊断的准确性及制定正确的治疗方案有重要意义。

指纹图像增强处理新技术

近年来，随着指纹领域的新技术、新方法不断出现，指纹图像增强工作不断出现新的发展，为后续的指纹鉴定工作的顺利开展奠定了良好的技术基础。为了将各地刑侦部门在实践工作中创造的新方法、新技术及时展现给广大刑事技术工作者，本期杂志组织了“指纹图像增强处理新技术”专题。本期专题主要介绍了近年来指纹图像增强处理领域的最新研究进展，同时以案例分析的形式，介绍了指纹图像增强处理新技术在实际办案中的应用，希望这些贴近实际的方法和步骤，能够对指纹鉴定工作有所参考。

运用数字图像处理技术进行指纹增强

随着光学技术、化工技术、纳米技术等多种学科的快速发展，指纹显现和提取技术取得了较快的发展，在许多案件的破获中发挥着重要作用。但在许多案件现场检材上显现出或提取到的指纹中，仍有不少显现或提取得到的指纹效果较差，不易分辨指纹纹线与客体背景之间的差异或指纹纹线成像模糊等，

基于边缘检测技术的指纹图像预处理研究

本文介绍了一种基于二维边缘检测方法的指纹图像预处理算法。通过采用基于Gauss-Laplace图像边缘检测技术,来计算指纹脊线的方向,形成精确的指纹方向图。在此基础上,配合其它经典的数字图像像素规格、脊线提取和灰度修正方法形成本指纹图像预处理算法。试验结果表明,本算法在清晰地提取指纹脊线的同时,较好地保留了一些传统指纹预处理方法所容易丢失的精细指纹特征,提高了指纹图像预处理算法的运行速度和处理质量。

图像增强技术在印前图像处理中的应用

随着科学技术的进步,大量的彩色印刷品出现在人们日常生活中,使人们的生活变得丰富多彩.印刷品生产的整个过程可以分为三个子过程:印前、印刷和印后加工.印前技术指从对图像、图形、文字原稿的选取和处理、版式设计和制作,到形成印刷过程中印版的所有工艺步骤.印前制作、输出过程中要接触丰富多样的硬件和软件,如:数码相机、扫描仪、显示器、晒版机、CTP、Word、Illustrator、Photoshop、PageMaker等等.印前处理是印刷过程中一个重要的过程,印刷品质量的基础仍在于印前,高质量的印前文字信息、图形、图像需要操作人员流利地配合使用硬件和软件,否则,造成印前输出出错,浪费时间、人力、物力.

基于视觉感知技术的低质量舰船航行图像增强系统

为提升低质量舰船航行图像质量,为舰船航行监测提供可靠依据,设计基于视觉感知技术的低质量舰船航行图像增强系统。该系统以同步动态随机存取内存中存储的低质量舰船航行图像为基础,利用FPGA矫正图像畸变后,在SDRAM控制模块的控制下,经由通信模块将图像传送至图像增强模块中,该模块采用视觉感知技术,增强舰船航行图像后,通过PCI总线传送至PC机中,呈现低质量舰船航行图像增强结果。测试结果表明:该系统具有较好的低质量图像增强性能,增强后图像的度平均梯度和图像信息熵的结果均在0.92以上;图像的边缘轮廓质量较好,有效改善了图像模糊情况,并且避免图像增强后发生色彩失真现象,图像细节的完整性较好。

基于图像处理技术的人机交互界面控制研究

以更好地实现人机交互界面控制为目的,本文设计了基于图像处理技术的人机交互界面控制方法。首先提取人机交互界面图像边缘轮廓特征,采用视觉传达优化方法增强人机交互界面图像视觉传达信息,构建图像的边缘包络特征,利用向量量化法实现图像信息增强处理,结合多分辨率层次分析法提取图像多分辨特征量,优化图像视觉传达输出,从整体上实现更好的人机交互界面控制,采用超完备字典学习的图像去噪算法提升图标图像的清晰度与直观性,从局部上更精准地控制人机交互界面。测试结果显示方法能够准确描述测试对象内部图像的边缘轮廓,可精准地控制人机交互界面。

CT图像边缘增强过滤处理诊断颅板下薄层血肿

目的探讨应用CT图像边缘增强过滤处理技术以提高对急性颅板下薄层血肿的诊断价值。方法对42例急性外伤性颅板下薄层血肿病人,在CT常规检查脑组织窗图像基础上进行了图像边缘增强过滤处理,并进行影像学评价。结果42例急性外伤性颅板下薄层血肿病人中,共52个血肿,CT常规检查脑组织窗图像确诊49个血肿(占94.2%),而采用图像边缘增强过滤处理技术,42例52个血肿均被确诊(占100%)。结论图像边缘增强过滤处理技术,可提高急性颅板下薄层血肿的诊断率,减少甚至避免了急性颅板下微小血肿的漏诊。

基于数字图像处理技术在裂纹检测方面的实现

随着我国高速公路建设的快速发展,高速公路路基路面的质量监控体系日趋完善,对路面检测水平的要求也越来越高。文章提出基于图像处理的裂纹检测方法研究与实现,在图像预处理、图像分割、图像边缘检测方面进行了研究,利用Matlab程序仿真实现了公路裂纹检测,得到清晰可辨的裂纹特征。图像预处理包括:图像增强、图像平滑和图像锐化。其中图像增强采用直方图均衡化和高斯滤波法;图像平滑采用中值滤波法;图像锐化采用Sobel算子法。区别于未处理图像,裂纹图像经预处理后,相较原图像细节更明显。图像分割采用Otsu法阈值分割;边缘检测采用Canny边缘检测。这两种方法能不同于其他图像分割、边缘检测方法,更易体现裂纹图像特征。经数字图像处理后的裂缝图像,具备更易识别、更易发现的优点,更好帮助公路维护人员及时发现问题。

用计算机图像处理技术有效增强弱反差指纹

１、引言指纹是人体三大基本特征之一（指纹、血液、声纹），具有因人而异稳定不变的重要特性。公安人员在勘查犯罪现场时会经常发现犯罪嫌疑人遗留在现场的指纹，这是破案的重要线索，而指纹的形成有主观因素（指人的用力大小，用力方向等），也有客观因素（物体表面的形...

DR边缘增强图像处理对尘肺诊断结果判读影响的评价

目的:以高千伏X线胸片对照,分别对使用和未使用边缘增强处理的DR胸片进行对比读片,评价边缘增强处理技术对尘肺DR读片结果的影响。方法:对109名受试对象按照GBZ 70-2015《职业性尘肺病的诊断》技术要求分别拍摄高千伏X线胸片和DR尘肺胸片,分别打印施加边缘增强处理和未经处理的DR胸片,与高千伏X线胸片对照,评价边缘增强图像处理技术对DR读片结果的影响。结果:以高千伏X线胸片为参照,未经边缘增强处理的DR胸片在诊断分期和阴影形态评价一致性上均优于未经处理的DR胸片,边缘增强处理后的DR胸片上小阴影显示不够清晰,部分影像细节信息丢失,影响诊断分期,在诊断分期和阴影形态评价一致性评价上未使用边缘增强处理的DR胸片均优于未经处理的DR胸片。结论:使用边缘增强处理对尘肺DR图像阴影形态产生显著影响,同时影响了尘肺诊断分期正确判读,使用边缘增强与未进行边缘增强处理的DR胸片在诊断分期和阴影形态评价方面均具有显著差异(P<0.05)。

基于信号处理技术的边缘检测算法研究

文章从优化机器人的表现、科学有效地滤除噪声、对图像信号和信息进行提取三个方面,对信号处理技术的应用领域进行了详细的介绍。通过边缘检测算法的评价指标、经典的边缘检测算法、深度学习下的边缘检测算法三个方面,对边缘检测算法进行了详细的分析。根据改善图示信息对图像数据进行处理以便于机器自动理解、数字图像处理基础知识和算法、通过滤波来提取图像特征三个方面,对边缘检测算法在信号处理技术中的应用进行了相应阐述。