脑血管数字减影血管造影高分辨率分割网络设计

针对现存卷积神经网络对脑血管数字减影血管造影分割精度不高的问题,本文提出了一种基于U-Net的改进网络(IC-Net)。通过融合使用Inception和CAM通道注意力模块,以多种感受域提取更丰富的血管特征信息,并对特征信息进行筛选。增加7×7卷积层,通过压缩特征层分辨率的方式减少训练过程中产生的数据量。本文所提模型与U-Net、R2U-Net、Attention U-Net相比,IOU、Accuracy、F1-Score和ROC曲线下面积4项指标平均提升了1.82%、0.014%、1.19%和0.73%。结果验证了IC-Net模型明显提升了脑血管数字减影血管造影虚弱血管和血管末端的检测能力,提升了分辨伪影噪声的能力,为医生识别脑血管中产生的病变提供有力参考。     

基于十字模板的数字减影图像配准快速算法

提出一种基于十字模板的数字减影图像配准快速算法.采用块匹配法消除几何失真带来的运动伪影.选择不受血管区域影响的差值直方图能量尺度作为相似性尺度.通过计算图像梯度信息,选取边缘区域像素作为控制点,既改善减影图像质量,又提高运算速度.用十字模板替代传统块匹配法中常用的矩形模板,可减少直方图统计中的像素数量,缩短计算时间.对比矩形模板和十字模板的差值直方图能量搜索结果,发现参数选取适当时,改变模板形状不影响控制点运动位移量的正确确定.对十字模板中像素进行采样,可进一步压缩像素数量,提高运算速度.实验结果表明,改变模板形状后,图像配准速度显著加快,且减影图像质量保持良好.     

基于小波变换的数字减影图像配准算法

在临床实践中,数字减影技术是一种无法替代的有效的血管可视化工具,由于能源能量的波动、设备噪声、病人移动、器官蠕动等,通常的数字减影结果常常出现伪影.本文提出了基于小波变换多尺度积的图像配准算法.该算法可以利用小渡多尺度积提取边缘图像和特征点,具有抗噪性强和边缘定位精确等优点.     

一种基于减影技术的纸靶重孔识别方法

为了提高纸靶重孔的测量准确性,提出一种基于图像减影技术的重孔识别方法.采用后一靶面图像减去前一靶面图像,得到带有当前部分弹孔信息图像.采用区域重心法求出目标区域重心位置,由此重心位置求出遮挡弹孔中心位置,从而识别出重孔位置.实验结果表明,该方法能够识别出重合面积在5%～95%之间的重孔位置.     

基于SHIRCT和减影及CDF(2,2)DWT混合变换的超光谱图像无损压缩算法

提出了SHIRCT和减影混合变换去除谱间冗余、2D-CDF(2,2)DWT去除空间冗余,该变换完全由加法和移位完成,便于硬件实现。去冗余效果好于(1D+2D)CDF(2,2)DWT+改进的EBCOT算法进行编码。实验结果表明,无损压缩性能略好于(1D+2D)CDF(2,2)DWT+改进EBCOT,远好于JPEG-LS、WinZip、ARJ、DPCM、文献[1]及NMST和MST。     

针对伪影改善的图像拼接方法

针对图像拼接中的伪影问题,提出了一整套的拼接解决方案.图像拼接方法分为两大阶段:图像配准阶段和图像融合阶段.在图像配准阶段,提出了一种基于网格优化的图像配准方法.通过使用点特征和线特征相结合的特征提取算法,提高特征的数量和质量.同时提出了基于先验的RA N SA C特征点对筛选方法,剔除误匹配点对,并提高了计算速度.为...     

基于小波收缩减小磁共振图像截断伪影的方法

在磁共振成像（MRI）中,为了缩短成像时间并使图像保持较高的信噪比,往往只采集部分相位编码的磁共振信号进行图像重建,但在重建的图像上会出现截断伪影．在分析磁共振图像截断伪影特征的基础上,为了尽可能保留图像的细节特征,利用小波变换的多分辨率特性,对与截断伪影相关的细节子带进行小波收缩,并利用图像模板技术进一步消除图像背景区域的截断伪影和噪声．实验结果表明,该方法能有效地减小截断伪影,同时能更好地保持图像的细节特征．     

一种改进的细胞图像分水岭分割方法

针对分水岭分割算法易产生过分割的问题,提出了一种改进的算法。通过灰度差变换对图像进行处理,然后用形态学方法消除细胞孔洞和杂质,最后再使用分水岭变换。实验结果表明:该算法比传统分水岭分割算法更准确,且具有一定的通用性。     

MOM-PO混合方法中一种遮挡消影的新算法

在矩量法与物理光学方法混合时,需要准确快速地判断PO区域在点光源照射下的亮区和暗区,为此构造了一种高效率的遮挡消影算法．首先改进常用的Z-Buffer算法,将其用于对所有三角形面片进行分组,以降低计算量;然后在每组内采用一种严格的算法进行遮挡判断,以保持计算精度;最后采用区域分解方法来降低内存需求．具体的数值实验表明,该算法在维持内存量和计算时间基本相当的前提下,精度比Z-Buffer算法提高了18.6％．     

部分极化条件下的极化对比度增强优化的快速方法

介绍了一种包含完全极化情形和部分极化情形在内的通用信号杂波噪声比(SCNR)模型。基于该模型,提出了一种适用于收发极化状态受约束的极化对比度增强优化(OPCE)的快速方法。该方法证明OPCE问题等价于某类线性代价函数的极值问题,且该类线性代价函数的极值问题的求解比OPCE问题的求解容易。从而构建了快速解决OPCE问题的方法。理论分析和数值实验验证了该方法的可靠性和高效性,与基于三步法的全局搜索方法(GSM)相比,该方法仅需要5%的计算时间。     

基于中值滤波与灰度级形态学的综合去除椒盐噪声方法

为了消除图像上的椒盐噪声,并尽量保持图像的清晰度,提出了一种在中值滤波基础上,经过灰度直方图的分析,再采用合适的灰度级形态学运算去除图像中的椒盐噪声的新方法。该方法,既弥补了中值滤波在椒盐噪声概率高的情况下滤噪能力下降快的缺点,又改善了灰度级形态学在椒盐噪声概率高的时候,达不到有效滤噪的不足。实验表明,该方法滤除椒盐噪声效果优于单独使用中值滤波或形态学滤噪,在椒盐噪声概率超过0．2时,这种优势尤为明显。     

设计方案优选中的离差最大化及熵值法

文章分析了目前利用价值工程原理进行设计方案优选的不足,根据设计方案评价时的多指标性特点,利用待选择的设计方案之间的综合评价值离差最大化原则和最大熵值法原理,合理确定指标间的权重系数,减少设计方案优选过程中的主观随意性。     

复杂仪表的图像自动读数识别方法

在对复杂仪表的特点分析研究的基础上,提出了复杂仪表的图像自动读数识别的原理和方法。对实现其原理所采用的主要方法,如分段线性灰度变换、Hough变换、模板匹配法进行了介绍。以水表为实例证明了所采用的图象自动读数识别原理和方法的正确性和有效性。结果表明,该方法具有很好的稳定性、准确性、快速性等特点。