非线性图像扩散LB模型的CUDA算法设计与实现

为提高基于格子波尔兹曼(Lattice Boltzmann,LB)模型图像去噪方法的性能,研究了非线性图像扩散LB模型的CUDA算法,即分别利用纹理内存、共享内存以及直接使用全局内存来实现非线性图像扩散LB模型中的迁移过程.利用合成图像和真实图像的去噪实验表明,针对非线性图像扩散LB模型,GPU相对CPU的加速比可达90倍以上;而且加速比的提高与GPU流处理器的数目成正比.

有关非线性图像配准的正则化(英文)

近年来,非线性图像配准各种方法的数值分析已经十分成熟;但是大多数工作都没有考虑理论上的收敛性分析.本文对非线性图像配准极小问题进行了理论上的分析证明.我们得到了极小问题正则解的存在性、稳定性及收敛性,证明了在正则化算子和正则参数分别满足一定的条件下,极小问题的正则解收敛到我们所关心的问题的解.这一理论上的证明过程及结果将对非线性图像配准的正则化算子的选取提供十分重要的依据.

基于极线约束的优化非线性图像校正方法

针对非线性图像校正过程中存在的局限性,提出一种优化的非线性图像矫正方法——基于极线约束的非线性图像校正方法.在对极线约束特点进行分析的基础上,根据映射极线基础矩阵的特点,基于RANSAC的对非线性图像匹配集进行计算,并引入极线约束条件,实现对非线性图像特征匹配,最后以匹配结果为依据,对图像进行校正.实验结果表明,本文方法可以有效提高图像校正质量,MSE损失值、峰值信噪比以及结构相似性指标分别为0.223、0.597、7.836,并且耗时仅为0.066 s,表明本文方法具有一定的应用价值.

双能量CT非线性融合和噪声优化的虚拟单能量图像技术在喉鳞状细胞癌中的应用

目的:探讨双能量CT线性融合图像(linear blending imaging,LBI)、非线性融合图像(nonlinear blending image,NBI)和噪声优化的虚拟单能量图像(noise-optimized virtual monoenergetic image,VMI+)技术在喉鳞状细胞癌中的应用价值。方法:回顾性分析2019年6月至2022年3月61例经病理证实为喉鳞状细胞癌患者的双能量CT资料。双能量图像采用LBI[融合系数为1(80 kV)和0.6(M0.6)]、NBI和VMI+(40 keV、55 keV)技术重建。比较5组图像的客观图像质量[对比噪声比(contrast-tonoise ratio,CNR)、肿瘤CT值、噪声]和主观图像质量(肿瘤边界评分和整体图像质量评分)。结果:40 keV的CNR、肿瘤CT值和肿瘤边界评分均明显高于80 kV、M0.6、NBI和55 keV,差异均有统计学意义(均P<0.05)。NBI的整体图像质量评分明显高于80 kV、M0.6、40 keV和55 keV,差异均有统计学意义(均P<0.05)。NBI的噪声明显低于80 kV、40 keV和55 keV,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论:在喉鳞状细胞癌的双能量CT中,采用VMI+技术(40 keV)能提供更好的CNR、肿瘤CT值和肿瘤边界,采用NBI技术能提供更低的噪声和更好的整体图像质量。

基于多层神经网络的非线性图像分割

提出了一种用多层神经网络对图像进行非线性分割的方法，讨论了所用多层神经网络的学习速度的改进与训练样本的选择方法。实验表明，该多层神经网络系统可用于实时图像分割。

变形磁共振弥散张量图像的三维非线性配准

对于磁共振弥散张量成像的图像变形,采用3D非线性图像配准的方法来纠正。在基准磁共振图像和变形弥散张量图像分割的基础上,以互信息为相似性测度,分别采用单级与双级B样条变换来纠正畸变。弥散张量成像由涡流及组织磁敏感性差异引起的几何畸变得到了明显纠正,且与单级B样条变换相比,双级B样条变换更具有鲁棒性。采用3D非线性图像配准可对变形图像进行纠正,明显提高了图像质量。

基于LMBP神经网络的非线性畸变图像校正研究

利用LMBP神经网络具有任意的非线性映射能力及快速收敛的特点，提出了一种非线性畸变图像的校正新算法．该算法不仅可以实现有校正模板的畸变图像校正，还可实现无校正模板的畸变图像校正．实验结果表明，该算法具有校正精度高，实现方法简便等特点，是一种有效的非线性畸变图像校正算法．

初中物理“伏安法”非线性图像问题解题策略例析

"伏安法"测量小灯泡电阻非线性图像问题对于培养初中生应用数学知识读取、分析图像,依据灯丝电阻变化规律全面、深入分析问题,通过实验探究锻炼科学思维能力,以及进入高中阶段的进一步深入研究都是大有裨益的.本文结合一道典型考题分析了针对此类问题的解题策略.

非线性分形图像压缩编码的优化

从减少搜索匹配块的数目入手,提出了一种旨在降低分形编码的复杂度,缩短编码时间的分形图像压缩的改进算法.提高了经典分形编码的压缩效率,并且保证获得高质量的重建图像.本算法采用了将方块转换为圆盘的方式来完成值域块与定义域块的匹配,扩充了编码字典.同时,对圆盘匹配中最大旋转角度进行了概率上的最优定位,优化了搜索块的范围,缩短了块的匹配时间.实验结果表明,本算法简单、有效,并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像.

初中物理中非线性图像问题的解题策略探讨

针对初中物理中非线性图像问题,提出"三步解题法",并结合典型考题予以阐述。

基于视网膜血管模型的图像分割与血管提取

观察和定量分析视网膜微循环网络是无损分析和诊断高血压、动脉硬化等心血管疾病的重要方法，而血管的提取则是微循环网络分析的第一步．本文采用非线性图像处理方法，对眼底图像进行去噪增强和分割、提取血管中心线，以便于对视网膜血管网络进行定量描述和定量分析．实验表明该方法能较好地从非荧光眼底图像中提取出视网膜血管网络．

基于各向异性扩散的图像去噪并放大

本文从各向异性扩散图像去噪方法出发,在偏微分方程有限元方法的基础上,提出一种图像复原并放大的 算法,实验表明该算法比中值滤波后插值所得图像的主、客观质量要好。

基于虚拟曝光方法的单幅逆光图像增强

逆光图像目标区域可视质量低、背景区域过度曝光,是影响图像质量的重要因素之一。针对现有的逆光图像增强方法在增强暗区细节信息时不能很好地抑制明亮区域过度增强的问题,提出了一种基于虚拟曝光的单幅逆光图像增强方法。首先,引入虚拟曝光图像,并根据参数确定最佳低曝光图像和高曝光图像;然后,使用非线性亮度增强方法和基于邻域相关对比度增强方法分别处理暗区和亮区;最后,采用拉普拉斯金字塔融合方法将暗区、亮区的细节和特征融合。使用自然图像和合成图像对所提方法进行实验,结果表明所提方法具有更少的颜色和亮度失真,视觉效果更加自然。

基于改进MCLPSO算法及非完全Beta函数的图像增强技术

针对已有智能算法在增强图像领域的效果并不理想等问题,改进一种新型竞争粒子群算法并提出利用此算法,结合非完全Beta函数上动态寻优调整灰度曲线的光电图像增强新策略。新策略主要从算法角度出发改进传统PSO算法,针对原有权重统一粒子分工相同的原始算法不能很好地实现自适应搜索,以及算法前期早熟、后期收敛缓慢等问题借鉴改进竞争学习策略,改进完成的新算法结合非完全Beta函数动态寻找最优值内的图像灰度曲线。将改进的MCLPSO算法与ASAPSO等六种算法,在常见基准函数上进行性能对比,结果显示改良后的MCLPSO算法在性能上更优;在实验中加入CLPSO结合非完全Beta增强图像以及线性直方图增强图像作为对照组,结果显示改进后的新策略更胜一筹。综合结果显示,改进竞争粒子群算法在结合图像处理手段来增强低亮度图片,在多场景下有效并且能达到很好的效果。

基于人工智能算法的图像识别技术分析

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是当代先进技术之一,其现已被应用到诸多领域内,给图像识别带来了革新与进步。基于此,围绕人工智能算法视域下的图像识别技术展开分析,首先讨论图像识别基本原理,其次从神经网络技术、非线性降维图像识别、模式识别技术3个角度分析人工智能算法图像识别技术,进一步分析人工智能算法图像识别技术在交通领域、农业领域、医疗领域中的应用,最后基于实际应用场景确定人工智能算法图像识别技术的作用与价值,为后续人工智能算法图像识别技术的研究与应用奠定基础。

一种新颖的灰度形态学算子

数学形态学方法是非线性图像处理中的一种重要方法 ,在二值图像处理中已获得了广泛的应用 ,但在灰度图像处理中的应用却相对有限 .文中从形态学算子构造的角度出发 。

视觉媒体技术在体育教学中的应用研究

总结了视觉媒体技术应用于学校体育教学的主要优势;介绍了利用非线性图像编辑工具帮助学生建立动作表象的具体过程;概括了运用现代教育技术于体育教学的意义和作用;提出了当前在体育教学中应用视觉媒体技术存在的问题。

一种基于粗糙集的模糊数学形态学方法

粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具。本文基于粗糙集和数学形态学算子之间的联系和粗糙集中模糊度的概念 ,将结构元素作为不可分辨关系 ,提出了一种新的基于粗糙集的模糊数学形态学方法。该方法无需任何经验知识 ,直接从图像数据中获得所需隶属函数。最后 ,将其用于图象的滤波 ,获得了很好的实验结果。

基于视差估计的视图生成

虚拟视图生成是实现多视点交互式立体显示的关键技术,即在观察改变观看位置后,可以通过系统生成的虚拟视点获得环视的效果。为达到上述目的,提出一种视差估计的视图生成算法,利用立体视觉和图像插值技术,生成虚拟视点图像。为了提高生成视图的质量,在视差估计过程中采用了关于区域的匹配方法,并对不可靠视差点进行更新。最后设计了一种非线性图像插值的视图生成方法。实验结果表明,利用视图生成方法可以获得较高质量的虚拟视图。

面向电力机房监控的音视频融合检测方法研究

为实现电力机房重点区域指示灯安全事件的监控,提出一种音视频融合检测方法。采用监控区域彩色图像非线性变换和最大类间方差法自动阈值分割技术进行指示灯定位,将局部区域统计直方图作为视频特征向量。采用连续多帧梅尔频率倒谱系数建立监控区域的音频特征向量。利用主成分分析对连续多帧的音视频融合特征向量进行降维处理,并借助支持向量机对不同安全事件进行分类检测。实验结果表明,与单独采用音频或者视频进行安全事件检测的方法相比,该方法具有较高的检测率和较低的误检率。