基于精确直方图规格化的医学超声图像增强

目的探求一种改进的精确直方图规格化方法,提高医学超声图像的对比度。方法针对医学超声图像的特点,引入一个有效的分割点,将原始图像分割为背景和前景区域,只对前景区域进行增强。结果本文方法将局部灰度拉伸到一个较大的动态范围,提高了对比度,抑制了医学超声图像背景过增强,保留了图像的细节信息。结论本文在增强图像对比度的同时能够有效地保留图像细节,是一种有效的对比度增强方法。

基于二次互信息特征选择的人脸表情识别研究

针对主动表观模型(AAM)在表情识别中特征点定位不够精确以及特征数据存在冗余性的问题,本文通过对AAM拟合时初始模型的自动调整,提高了定位准确度,使获取的特征更能有效的反映表情的变化;用二次互信息解决特征矢量选择问题,减少了特征维数,再构造支持向量机(SVM)分类器进行表情识别。实验于CAS-PEAL人脸表情库的结果显示本文采用的方法能有效地提高人脸表情识别性能,最高识别率为83·33%。

基于各向异性扩散的超声图像混合滤波方法

提出基于各向异性扩散的混合滤波新方法,以图像梯度为依据,利用各向异性扩散、各向同性扩散和自适应脉冲噪声滤波对医学超声图像进行分段滤波.为提高模型的稳定性与适用性,通过实验优化模型中的高斯平滑系数σ、步长△t、梯度阈值Ymin和Ymax4个主要参数,并确定各参数默认值及其修正范围.实验结果表明,该方法在去噪效果、滤波速度、边缘保护、稳定性和适用性方面优于现有的单一滤波方法,具有较好的应用前景.