基于光线投射采样和四元数正交矩的高效三维医学影像鲁棒零水印算法

针对三维医学影像的版权保护问题,以及随着待保护图像数量增加而导致的水印存储容量同步增加的问题,提出了一种基于光线投射采样和极复指数矩的三维医学影像鲁棒性零水印算法。首先,提出了一种基于光线投射的采样算法,对多张二维医学图像序列构成的三维医学影像进行特征采样并在二维图像空间中进行描述;其次,提出了一种针对三维医学影像的鲁棒性零水印算法,所提算法通过光线投射采样获取三维医学影像的冠状面、矢状面和横切面的3个二维特征图像,将3个二维特征图像进行极复指数变换获得四元数正交矩;最后,使用四元数正交矩和Logistic混沌加密构建零水印信息。仿真实验结果表明,在各种常见的图像处理攻击和几何攻击下所提算法能够保持零水印提取的比特正确率在0.920 0以上,水印存储容量随着三维医学影像的数据增多而提升,与其他优秀的二维医学图像零水印算法相比,所提算法的存储容量至少提升了93.75%。

利用离散正交矩的有限角度CT图像重建

补全未知角度投影数据是提高有限角度CT图像重建质量的有效方法.提出一种新的投影数据估计算法,利用离散Radon变换和Tchebichef正交多项式建立图像矩和投影矩之间的关系,并用这种关系从已知投影数据中估计未知投影数据,达到提高重建图像质量的目的.实验证明,该方法能提高估计投影数据的精度,获得更好的重建结果,并具有更好的抗噪声性能.

一种改进的Zernike正交矩亚像素边缘检测算法

在分析Ghosal提出的基于Zernike正交矩亚像素边缘检测算法的基础上,对Ghosal算法进行了改进。指出了Ghosal算法的两点不足,即没有考虑模板效应和没有考虑边缘梯度方向上的一阶导数模型。针对这种不足提出了改进方法。改进后的算法在计算边缘亚像素坐标时更准确,同时还具有细化边缘的能力,使边缘定位更精确。

一种基于正交矩的立体匹配方法

通过引入Tchebichef离散正交矩提出了一种新的基于双目立体匹配的方法,该方法利用了Tchebichef离散正交矩在图像空间中的正交性来描述图像的灰度分布特征,然后根据该分布特征对图像对进逐行逐像素匹配,视差计算通过逆变换或者通过比较重建图像的灰度值进行估计,从而得到视差图。给出了利用正交矩处理图像对的重建结果和立体匹配结果。试验结果表明,该方法是可行和有效的。

一类新的正交矩-Franklin矩及其图像表达

该文定义了一类以Franklin函数为核的正交矩,称之为Franklin矩.Franklin函数是一类完备正交一次样条函数系.传统的Legendre矩、Zernike矩等多项式矩,由于涉及高次多项式的计算,往往会导致计算不稳定,特征空间维数扩展受到制约.Franklin函数是正交的,相应的矩函数可以使得图像分解后的信息具有独立性,没有信息的冗余.而且,Franklin函数仅由一次分段多项式组成,在计算过程中,避免了高次多项式的计算,兼具复杂度低、数值稳定的优点.通过对图像的重构实验表明,Franklin矩比传统正交多项式矩具有更好的特征表达能力.

基于Legendre正交矩的配准方法及其在二值图像配准中的应用

Legendre矩在模式识别、图像分析等领域有广泛的应用 ,具有正交、无冗余性等优点 .本文提出了一种基于Legendre正交矩的配准方法 ,它在医学图像多模态数据的配准、融合中具有重要的实用价值 .

基于正交矩模糊和仿射混合不变量的图像识别算法

为了识别含有模糊和仿射混合形变的图像,提出了一种新的基于正交矩模糊和仿射混合不变量的图像识别算法.该算法首先使用归一化方法构造了基于Legendre正交矩的仿射不变量,并结合Legendre正交矩的模糊不变量提出了Legendre正交矩的模糊和仿射混合不变量;然后将该混合不变量作为描述算子,将欧几里德范数作为分类尺度,以最近邻法则作为分类器,对图像进行识别.实验结果表明,与其他基于非正交矩的混合不变量相比,基于Legendre正交矩的模糊和仿射混合不变量在混合形变下能够获得更好的不变性,不会带来信息冗余问题,并且对噪声鲁棒性较好;此外,该图像识别算法比其他算法具有更高的识别率,特别是在图像含有较大噪声的情况下.

基于Zernike正交矩的亚像素图像线宽测量算法

针对图像内的细窄线宽,提出了一种基于Zernike正交矩的亚像素图像线宽检测算法。该算法具有明确的几何模型,通过计算图像的2阶和4阶Zernike正交矩,推导出了亚像素线宽表达式。根据数字图像的离散性,给出了计算正交矩所需的模板系数,并分析了由离散性造成的原理误差。将所提出的亚像素线宽检测技术应用于安瓿内异物粒径的标定实验,结果表明:该算法可有效地测量弱小目标在图像中的亚像素线宽值,从而得到了异物粒径大小与亚像素线宽之间的标定曲线。

三维正交矩的快速算法

给出一种针对一类特殊三维物体——多面体的 L egendre正交矩的有效算法 .首先 ,利用高斯公式 ,将矩定义中的体积积分转化为表面积分 ,这使得矩计算中的运算量减少一个数量级 .其次 ,为计算面积积分 ,采用格林公式将其转化为围线积分 ,后者可以方便地用迭代方法求出 .

基于Legendre正交矩的区域填充方法

提出一种基于Ｌｅｇｅｎｄｒｅ 正交矩的区域填充方法．该方法不仅可以达到很好的填充效果，而且能够起到平滑多边形边角的目的，因而对三维医学图像处理和重建具有重要意义．文章首先介绍Ｌｅｇｅｎｄｒｅ 正交矩及其逆变换，接着给出Ｌｅｇｅｎｄｒｅ正交矩的快速计算方法，然后描述用Ｌｅｇｅｎｄｒｅ 正交矩填充区域的基本原理及方法，最后给出该方法的计算机实验结果。

基于正交矩混合不变量的离焦模糊图像配准信号与信息处理

针对同时遭受离焦模糊退化和几何形变的图像,提出一种基于Legendre正交矩不变量的图像配准方法.采用Harris特征点探测算法提取图像特征点,然后构造Legendre正交矩的模糊和几何混合不变量作为衡量尺度以获得特征点的对应关系,通过该对应关系估计形变参数完成配准过程.实验结果表明该方法能有效解决该类形变图像的配准问题,与其他方法相比能获得更准确的结果.

基于Legendre正交矩的模糊形变图像的配准方法

针对同时含有模糊和几何形变的图像,本文提出一种新的基于Legendre正交矩模糊和几何混合不变量的图像配准方法.该方法首先利用Harri-sLaplace算子检测出图像的特征点,然后构造Legendre矩混合不变量,并将其作为特征点的描述子获取特征点的对应关系,接着通过该对应关系估计图像间的形变参数,最后利用插值方法实现图像的配准.实验结果表明:本文方法能有效地解决含有混合形变的图像配准问题,并且和其他配准方法相比能获得更加准确的结果.

一种新的基于Zernike正交矩亚像素边缘定位的直径测量方法

提出了一种新的基于亚像素边缘定位技术的棒状物体直径测量方法;该方法利用两个CCD摄像头,分别获得两张棒状物体横截面的椭圆特征图像,利用仿射变换将灰度椭圆特征图像变换成圆形特征图像,然后利用亚像素中的Zernike正交矩对边缘进行精确定位,进而分别计算出棒状物体的直径,再将两个测量数据加以平均融合,完成对直径的测量;实验结果表明,与像素级方法相比较,该方法定位精度高,测量误差小,能够达到提高测量精度的目的。

基于正交矩的放疗照射野的自动对准方法

研究一种新的方法用于放疗模拟定位图像和视口图像的自动在线式对准 。

全相位双正交离散Tchebichef变换图像编码与重构算法

为解决JPEG编码中量化表不易设计和低码率下重建图像的方块效应问题,结合Tchebichef函数系良好的数据逼近性能和全相位数字滤波器的零相位特性,构造了基于Tchebichef系统的全相位双正交变换(APBTT),提出了基于APBTT的低码率图像编码与重构算法。该编码算法采用均匀的量化间隔或预处理的变换矩阵对变换系数进行量化,简化并加速了图像编码过程。采用均值滤波器对重构图像块边界像素进行平滑处理可有效地消除图像的方块效应,无需复杂的图像后处理技术。APBTT的图像编码结果和编码速度方面要优于DCT-JPEG编码算法,特别适用于低码率图像压缩的应用场合。

基于阈值分割与Zernike正交矩的曲线磨削边缘检测方法

针对数字化曲线磨床CCD在线检测系统的特点,提出了一种基于阈值分割与Zernike正交矩方法的新型图像亚像素边缘检测方法。详细介绍了该方法的原理及依据,并与其它类型的边缘检测方法进行了对比实验。结果表明,该方法达到了较好的检测效果,同时提高了检测效率。

一种基于图像正交矩的肿瘤细胞识别技术的研究

肿瘤细胞自动识别一直是研究的焦点。由于矩不变量具有高度浓缩的平移、尺度、旋转、灰度多畸不变图像特征,本研究选择圆谐-傅立叶正交矩作为肿瘤细胞的特征表征量,使用最小加权平均距离方法进行分类,利用计算机识别系统,对痰、尿、胸腹水细胞学涂片进行了细胞识别实验,获得了较好的识别结果,具有临床应用潜力。

基于离散正交矩的图像模糊不变性研究

提出一种基于离散正交Tchebichef矩的模糊不变矩构造算法,其对中心对称点扩散函数造成的模糊图像具有不变性。该不变矩的构造与基于连续矩构造的模糊不变矩思想相似,但其在计算过程中不存在离散近似误差和坐标变换误差,故在有噪声和无噪声情况下均具有更好的模糊不变性。仿真实验验证了本算法的可行性。

基于沃尔什变换的图像不变正交矩

针对机器视觉应用中,人类视觉系统计算机建模过程复杂,强图像特征提取过程使整个图像工程运行效率低下等问题,本文由图像特征提取的快速性与图像特征自身的稳定性出发,结合不变矩、正交矩以及图像矩等相关理论,在列率域中提出并推导了一种以沃尔什函数为变换核的图像矩-沃尔什图像矩,并基于沃尔什变换给出了一种快速计算沃尔什图像矩的方法。实验结果表明:沃尔什图像矩对图像具有一定的描述能力,且具有平移、旋转和缩放不变的特性,在计算效率及准确性上均优于以正余弦函数为变换核的图像正交矩,在小图像的特征快速提取上具有明显优势;同时由其构造过程中的置换矩阵多样性可知,对同一图像的计算,沃尔什图像矩还具有一定的隐匿性和不唯一性。

基于Legendre正交矩的三维边界检测算子

本文提出了一种新的基于Legendre正交矩的三维边界检测算子。该算子可通过任意大小的窗口自动检测出三维灰度图像中所包含的三维物体边界,具有比一般算子更高的方向灵敏度和表面精度,同时具有明确的几何模型意义。计算量是采用矩运算的一个必须考虑的因素,通过预先计算模板的算法,大大减少了计算量。我们在实验中把该算子和算法结合光线跟踪方法应用于三维医学图像的体绘制当中取得了理想的效果,表明Legendre正交矩三维边界检测算子是一种行之有效的三维边界检测算子。