检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：吴海虹浙江大学

学位级别：博士

随着机织物CAD技术的发展，人们迫切需要提高织物仿样或改样设计的智能化，以适应多品种小批量的市场需求。如何利用计算机图像处理技术来分析织物的组织类型与结构参数，是计算机辅助织物分析与设计系统的关键所在。本文针对其中的关... 详细信息

随着机织物CAD技术的发展，人们迫切需要提高织物仿样或改样设计的智能化，以适应多品种小批量的市场需求。如何利用计算机图像处理技术来分析织物的组织类型与结构参数，是计算机辅助织物分析与设计系统的关键所在。本文针对其中的关键环节开展研究工作，取得的研究成果包括：在织物图像预处理的研究上，本文提出了一种基于Hough变换的图像倾斜纠正与纬纱密度识别算法。在织物图像录入过程中难免存在图像倾斜，需要对其进行调整。针对这一问题，本文提出了一种适用于织物图像的快速倾斜纠正算法。该算法在提取图像中的纬纱走向信息的基础上，运用层次Hough变换来检测倾斜角度，以达到要求的检测精度。利用倾斜检测结果，本文还提出了一种与倾斜无关的纬纱密度识别算法。该算法通过提取倾斜角处的投影轮廓线得到纬密排列规律，由此来计算纬纱密度。实验结果表明，上述算法具有较高的准确率。在织物组织识别问题的研究上，本文提出了一种适用于纬二重组织的半自动识别算法。传统的组织分析算法多是针对灰度织物图像进行分析，且局限于单层组织识别。本算法以彩色图像为研究对象，将纬二重组织的识别问题分解为单层组织的识别与整合。在单层组织识别中，首先采用降色算法对经纬组织点进行预分割，然后根据实际织物中经纬纱线各自的分布特点给出了不同的分割方法，最后获得组织图。由于本算法着重考虑了非理想的经纬纱线分布状态，因此比传统识别算法具有更好的实用性。在织物组织分割问题的研究上，本文首先提出了一种基于颜色和空间信息的分割算法。该算法利用颜色分布的均匀性度量来判断像素是否位于组织区域边界，再利用种子生长和区域合并策略将它们划分到不同组织区域中。针对该算法在边界定位上的不足，本文进一步提出了一种基于活动轮廓线模型的纹理分割算法。与传统分割算法相比，结合水平集方法的活动轮廓线模型更适合于具有复杂拓扑边界的区域分割问题。在特征提取部分，本算法以降维的Gabor滤波响应和颜色特征来组成彩色纹理特征向量，并采用非线性扩散滤波对它进行平滑。在特征分割部分，本算法采用改进的多区域活动轮廓线模型，使轮廓线在区域竞争项和像素错分惩罚项的共同约束下收敛至区域边界。另外，本算法采用有监督的方式，来保证对小面积组织以及相似组织的辨识。实验表明，基于活动轮廓线模型的方法能更好地适用于提花织物的组织区域划分。综合上述算法，本文实现了一个面向领带组织花样分析与识别的原型系统。该系统的设计参考了人工分析的流程，其中各模块的核心就是本文所研究的各个算法。同时，系统提供了工艺处理模块，支持用户对组织意匠图进行修改编辑、

关键词：织物组织组织识别倾斜检测降色纹理分割活动轮廓模型水平集方法非线性扩散

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若干生物图像信息检测算法研究及其应用

若干生物图像信息检测算法研究及其应用

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作者：李英中山大学

学位级别：博士

生物图像信息检测与识别技术因其重要性而得到世界各国广泛关注并广泛应用在各个领域。当前，生物医学技术的发展、生物信息学的发展、公共安全的需要为生物图像信息检测与识别技术的进一步发展创造了条件提供了机遇。\n 本论文主要... 详细信息

生物图像信息检测与识别技术因其重要性而得到世界各国广泛关注并广泛应用在各个领域。当前，生物医学技术的发展、生物信息学的发展、公共安全的需要为生物图像信息检测与识别技术的进一步发展创造了条件提供了机遇。\n 本论文主要围绕着人脸特征点检测、人脸多表情状态检测和识别、乳腺癌细胞检测三个方面展开研究。\n 数字人像问题的研究始于30年前，近十多年来已扩展成为人工智能、模式识别和图象处理等领域的研究热点。数字人像问题包括人脸识别、表情分析、眼光注视检测、唇读、姿势估计、人脸重构、人脸信息编码等问题，在这诸多问题里，人脸特征点检测是最关键的基础环节；而人脸多表情状态检测和识别是颇具意义的一环。由于现有的人脸特征点检测算法较少考虑表情和光照条件的影响，因此，非均匀光照下的多表情的人脸特征点检测问题是本论文的研究问题之一，研究这个问题不仅具有现实意义，而且具有理论意义，特征点通常为奇异点，它的检测为奇异点(如边缘)检测的发展和统计模型的发展提供理论基础。而目前还处于刚起步研究阶段的眼睛和嘴巴状态检测与分类问题，作为人脸特征点检测的后续应用之一，因其在智能人机交互中有相当大的应用价值而成为本论文研究的问题之二。\n 在医学图像问题的研究领域，过去的几十年里，乳腺癌持续是全世界妇女特别是西方国家妇女最高发的癌症和导致妇女死亡的最主要原因之一。由于其成因未知，提早预防目前尚不可能，但如能及早诊断与治疗将会大大提高病人存活机会。乳腺X线照片是目前医生诊断乳腺癌的有力工具，簇化的微钙化点是乳腺癌在X线照片中的主要表现，因而本论文第三个研究问题围绕数字乳腺X线照片中微钙化点簇的检测而展开。\n 本论文的主要工作包括以下三个方面：1)提出基于活动轮廓模型(ASM)方法的多表情整脸轮廓检测算法。ASM是目前最流行的人脸对齐方法之一。人脸有丰富的表情，如微笑，惊讶，生气，发呆等等，眼睛和嘴巴的多种状态使得形状有较大的非线性变化，不能简单地放在同一个线性模型下处理。为了提高ASM在光照较不均匀、背景较复杂和形状有较大非线性变化的、多表情的人脸特征点的检测准确率，本论文提出三种策略对ASM从模板建立到搜索策略进行改进：a)非对称采样策略；b)对Gabor小波提取的信息进行建模取代标准ASM中直接对灰度信息进行建模，以容忍一定程度的光照变化和脸部较丰富的表情；c)局部ASM和全局ASM相结合的多模板ASM方法。\n 2)提出眼睛状态和嘴巴状态检测的组合算法。人脸表情丰富多样，其中眼睛和嘴巴作为人脸的两个重要部件，包含了丰富的表情信息，眼睛和嘴巴的轮廓检测和状态分类在智能人机交互中有相当大的应用价值。本论文应用六种方法去检测开眼和闭眼状态，即灰度模板匹配的方法、Fisher方法、水平投影的方法、找眼睛上眼睑的方法、用Hough变换找眼珠的方法、垂直方差投影的方法。最后通过对这六种方法进行组合来提高抗光照影响能力，提高检测的准确率。而对于嘴巴，本论文采用基于灰度模板匹配方法、支持向量机方法、嘴巴几何特征分类和嘴巴内轮廓区域灰度分类的组合方法，检测张大、微笑、O型和紧闭四种嘴巴状态。\n 3)提出基于不同SVM检测结果的组合算法应用于数字乳腺X线照片中微钙化点的检测。检测问题实际上是两类分类问题，X光照片中的每一点，可以用SVM分为两类：“此点是癌变点”和“此点不是癌变点”。本论文利用多项式核SVM和线性SVM之间的互补特性，提出了一个把这两种SVM所得结果组合起来以求更好的结果的算法，在保持与最高几乎相同的正确检测率的基础上有效地降低错误检测率。

关键词：人脸特征点检测活动轮廓模型眼睛状态检测嘴巴状态检测乳腺癌检测微钙化点簇检测生物图像信息检测算法

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基于Level Set方法的图像分割技术研究

基于Level Set方法的图像分割技术研究

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作者：王文杰西北工业大学

学位级别：硕士

本文主要利用Level Set函数隐式地追踪图像的边界来实现图像分割。论文对Level Set方法的数值实现进行了研究,讨论了该方法的全局算法;给出了图像分割的变分问题以及相应的Euler-Lagrange方程;并且对于该方程提出了一种新的数值算法;用... 详细信息

本文主要利用Level Set函数隐式地追踪图像的边界来实现图像分割。论文对Level Set方法的数值实现进行了研究,讨论了该方法的全局算法;给出了图像分割的变分问题以及相应的Euler-Lagrange方程;并且对于该方程提出了一种新的数值算法;用本文方法对几个图像进行了分割,得出了较好的结果和一些规律性的结论。数值试验表明,该水平集算法具有数值稳定性,不会出现振荡现象,可以很好地处理拓扑结构的变化,并且克服了以往其他方法的弱点:例如分割结果对初始位置比较敏感、拓扑适应性较弱、难以分割结构比较复杂的物体。

关键词： Level set方法图像分割变分原理 WENO格式活动轮廓模型测地线模型

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人机交互区域限定图像分割方法的研究

人机交互区域限定图像分割方法的研究

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作者：胡金昱东北大学

学位级别：硕士

医学影像是现行的医学概念以及诊断理论的基础，在整个医疗领域里有着重要的不可替代的作用。对医学图像的研究和处理，也正是数字图像处理在医学应用领域内的任务和价值，在进行医学图像分割时，对分割结果的精确程度往往要求很高。\n ... 详细信息

医学影像是现行的医学概念以及诊断理论的基础，在整个医疗领域里有着重要的不可替代的作用。对医学图像的研究和处理，也正是数字图像处理在医学应用领域内的任务和价值，在进行医学图像分割时，对分割结果的精确程度往往要求很高。\n 在图像分割技术中，没有一种分割方法能适应全部类型的图像，甚至相同类型的图像也没有一种固定的分割算法能够满足在不同的条件下的分割要求，这就提高了图像分割研究的难度。在医学图像分割领域内情况非常复杂，不同的成像设备取得的图像有着不同的特点，人体不同的组织结构的不同也使得不能够使用同一种固定的分割方法来处理。人机交互的分割方法是当前的一个研究热点，在有人参与的半自动的分割环境下，可以很好地控制分割进程，并且对分割结果可以进行人工修正，达到精确分割的目的。\n 本文提出的基于人机交互的区域限定分割算法是针对CT图像序列连续分割问题的，人机交互的作用在于：由用户来指定图像的待分割区域，计算机在区域内进行分割，屏蔽了其他区域内体素信息的干扰，也提高了分割的效率。处理CT图像序列时，由用户指定起始分割的图像的待分割区域和最后CT图像的待分割区域，中间若干层图像的待分割区域由计算机仿射绘制完成，并且用户可以对中间图像的区域进行修改更正，减少了用户的工作量也提高了计算机的工作效率，使得人和计算机的优势互补，可以更好地完成分割任务。\n 本文发展的应用了传统的组织增长分割算法，提出了新的增长条件，不仅考虑了邻接点之间的关系，也把已经分割出的区域与待合并进来的点的关系加以考虑，提高分割的精确程度。\n 本文提出的基于力学模型的边缘活动轮廓分割算法把轮廓上的点看成一个受力的模型，定义由图像本身性质产生的内力和外力使得该点向实际边缘运动，并且停留在边缘上，完成分割，在人机交互的区域限定模式下适合分割具有完整边缘的体素。\n 基于人机交互式的区域限定分割方法是针对医学图像处理时的实际问题提出的一种分割算法，发展地应用了组织生长算法，提出了活动轮廓分割方法，将计算机图形学以及仿射几何学应用到图像分割技术中，是交叉学科领域产生的一种新算法，在处理CT图像时具有非常高的实用价值，可以用于病变位置的分割，人体组织的三维重建等方面，完成分割处理医学图像任务时，在大大提高分割精度的基础上，缩短了70％以上的人机交互操作时间，缩短了50％以上的图像分割的处理时间，得到了用户的好评。

关键词：人机交互计算机图形学活动轮廓模型图像分割

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变形模型在冠状动脉二维运动跟踪中的应用

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北京生物医学工程 2006年第1期25卷 6-11,54页

作者：孙正郁道银姜浩天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术科学教育部重点实验室天津300072

本文提出一种采用变形模型对X射线造影图像序列中的冠状动脉血管进行运动跟踪的方法。首先采用多尺度高斯滤波对造影图像序列进行预处理,将血管区域从背景中提取出来,灰度图像被转化成二值图像。然后,采用改进的离散活动轮廓模型对图像... 详细信息

本文提出一种采用变形模型对X射线造影图像序列中的冠状动脉血管进行运动跟踪的方法。首先采用多尺度高斯滤波对造影图像序列进行预处理,将血管区域从背景中提取出来,灰度图像被转化成二值图像。然后,采用改进的离散活动轮廓模型对图像序列进行感兴趣血管段的运动跟踪,其中模型的初始位置是自动获取的。通过在外部能量中引入对端点的灰度相似度和对中间点的运动相似度的测量,有效地避免了模型沿血管收缩或漂移的现象。同时为了保证模型的连续性和光滑性,降低变形结果对权重参数的敏感性,在每次变形结束后对模型进行重新采样。对临床得到的造影序列进行了实验,结果证明了方法的可行性。

关键词：冠状动脉造影二维运动跟踪变形模型活动轮廓模型

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基于变分方法的图像分割研究

基于变分方法的图像分割研究

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作者：刘建平华中科技大学

学位级别：硕士

图像分割是计算机视觉中的关键问题之一,其应用范围非常广泛,几乎出现在有关图像处理的所有领域,并涉及到各种类型的图像。传统非模型的分割方法由于其方法本身的局部性、分割区域边界可能不完整、缺乏结合先验知识能力等缺陷,难以满足... 详细信息

图像分割是计算机视觉中的关键问题之一,其应用范围非常广泛,几乎出现在有关图像处理的所有领域,并涉及到各种类型的图像。传统非模型的分割方法由于其方法本身的局部性、分割区域边界可能不完整、缺乏结合先验知识能力等缺陷,难以满足诸如医学图像分割等复杂分割应用的需求。因此,需要一种有机结合图像本身的低层次视觉属性与待分割目标各种信息的灵活框架,以获得分割区域的完整表达。基于变分方法的图像分割方法正是这种需求下出现的。传统的基于变分方法的图像分割模型有活动轮廓模型,Mumford-Shan模型和Chen-Vese模型。传统的变分模型在处理最底层的视觉信息(灰度,彩色信息)组成的图像获得了巨大的成功。近些年研究的重点是在传统模型上加入较高级的视觉信息。基于形状先验知识的分割模型是将对物体的先验认知加入的传统的模型中,使得模型在物体被遮挡或信息丢失的情况下做出正确的分割。纹理信息差异是指物体和背景之间的纹理的区别,从频率分析的角度来看,这些区别在于频率,方向以及尺度的差别。从图像中提取纹理信息主要使用纹理结构张量或者Gabor滤波器。提取的纹理信息组成的特征空间一般需要前期处理以去掉噪声的干扰。基于纹理信息变分模型是指将这些提取的纹理信息融合到传统的变分模型中达到分割的目的。

关键词：图像分割形状先验知识纹理分割活动轮廓模型

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视频检测与追踪算法的研究

视频检测与追踪算法的研究

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作者：郭庆昌哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

本文主要研究了基于远程数字视频监控系统的运动目标的检测与追踪算法。运动目标的检测与跟踪是计算机视觉领域非常活跃的一个课题，而且有着非常广泛的应用，例如视频会议、机器人导航、虚拟现实等等。本文主要从远程视频图像的捕... 详细信息

本文主要研究了基于远程数字视频监控系统的运动目标的检测与追踪算法。运动目标的检测与跟踪是计算机视觉领域非常活跃的一个课题，而且有着非常广泛的应用，例如视频会议、机器人导航、虚拟现实等等。本文主要从远程视频图像的捕捉、压缩、网络传输和图像的解压、预处理、目标的检测与追踪这几个方面，对远程智能图像监控系统的研究与开发这一课题进行了一定的研究。在远程视频图像的捕捉阶段，利用vc++6.0和vfw进行图像捕捉。在压缩阶段利用mpeg4压缩算法对捕捉到的视频图像进行压缩。在网络传输阶段利用Tcp／Ip协议进行图像时实传输。在图像的解压阶段用mpeg4解压算法对图像进行解压。预处理阶段主要用一些图像处理的方法改善图像的质量。在目标的检测与追踪方面，首先分析了传统目标分割追踪算法。根据传统算法本文提出了两种改进的目标检测与追踪算法，分别为基于代价函数的算法和基于改进的活动轮廓模型的追踪算法。通过实验代价函数的方法对于目标颜色或几何特征明显的图像可以得到很好的检测、跟踪效果，改进的活动轮廓模型方法对于目标运动与采样时间相比较小的图像可以达到很好的跟踪效果。

关键词：目标检测目标追踪活动轮廓模型

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电子散斑干涉信息提取方法的应用研究

电子散斑干涉信息提取方法的应用研究

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作者：罗弢天津大学

学位级别：硕士

本文将蒙特卡罗方法应用到电子散斑干涉条纹图的处理当中。电子散斑干涉技术是利用光电子系统的一种高效的非破坏性测量技术。这种技术允许我们测量物体表面的全场形变。这种技术被广泛应用到诸如建筑材料、艺术品保护以及汽车制造业。... 详细信息

本文将蒙特卡罗方法应用到电子散斑干涉条纹图的处理当中。电子散斑干涉技术是利用光电子系统的一种高效的非破坏性测量技术。这种技术允许我们测量物体表面的全场形变。这种技术被广泛应用到诸如建筑材料、艺术品保护以及汽车制造业。电子散斑技术可以得到一系列条纹图，这些条纹对应于物体表面的形变。由于这些图像用数字图像存储，因此大量图像处理技术应用其中。\n 首先，设计了一种算法提取电子散斑条纹图。传统的减模式，加模式等条纹提取方法获得的条纹图灰度不均匀，对比度低，而本文的算法利用模拟条纹图形成的过程，得到了一种获得更高可见度条纹图的简单方法。这些条纹图直接来自一组变形前后的散斑图，它更平滑而且可以更好的反映相位变化量。\n 其次，通过对大量电子散斑图像的实验和计算，了解到电子散斑噪声是电子散斑图像中最为棘手的问题。基于马可夫链蒙特卡罗的方法设计了一种去噪声方法。将这种方法应用到各种信噪比的条纹图上，都给出了期待的结果。实验结果验证该方法是一种有效的去噪声方法。\n 活动轮廓模型或蛇形算法是一种常用的图像边缘检测的方法。它把曲线的形状和一个能量值对应起来。曲线能量越小它的形状越符合我们的要求。因此曲线位置的变换就成了计算能量最小值的数学问题。活动轮廓模型被成功的应用在图像分割、理解，分析动态图像或3D图像数据等方面。最后，首次将活动轮廓模型应用于提取电子散斑条纹的骨架线。

关键词：电子散斑干涉条纹图处理蒙特卡罗方法活动轮廓模型相位提取

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基于肤色及深度信息的人脸轮廓提取

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江南大学学报（自然科学版） 2006年第5期5卷 513-517页

作者：刘岗沈晔湖胡静俊刘济林浙江大学信息与通信工程研究所浙江杭州310027

提出并实现了一种新的提取人脸封闭轮廓的方法.首先通过三目立体视觉系统获得彩色图和深度图,然后利用彩色图的肤色信息和深度图的深度信息而惟一确定的面部区域,最后再通过对面部肤色区域轮廓提取并结合活动轮廓模型(Snake)提取下巴,... 详细信息

提出并实现了一种新的提取人脸封闭轮廓的方法.首先通过三目立体视觉系统获得彩色图和深度图,然后利用彩色图的肤色信息和深度图的深度信息而惟一确定的面部区域,最后再通过对面部肤色区域轮廓提取并结合活动轮廓模型(Snake)提取下巴,从而完成整个人脸轮廓的提取.该算法能够较好地提取人脸的轮廓线,克服了下巴边界难以从颈部区域提出的困难,定位精度高,边缘连续性好,满足了人脸轮廓特征提取的要求.

关键词：立体视觉人脸检测轮廓提取活动轮廓模型

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基于Mumford-shah模型的多目标分割

引用

湖北民族学院学报（自然科学版） 2006年第2期24卷 125-129页

作者：唐利明黄大荣重庆大学数理学院重庆400044 重庆交通大学理学院重庆400074

基于Mum ford-shah模型的图像分割中,多目标图像的分割是一个较难以解决的问题,其主要原因是由于目标物体多导致灰度级多,分割中可能使得灰度级相似的多个目标物体被划分到同一个目标内或者灰度值和背景灰度相似的目标物体被划分到图像... 详细信息

基于Mum ford-shah模型的图像分割中,多目标图像的分割是一个较难以解决的问题,其主要原因是由于目标物体多导致灰度级多,分割中可能使得灰度级相似的多个目标物体被划分到同一个目标内或者灰度值和背景灰度相似的目标物体被划分到图像的背景中,导致分割的失败.针对这些问题,提出了多个水平集的方法,该方法的基本思想是在图像区域建立多条位置不同的演化曲线(即多个零水平集),使它们各自按照原始的Mum ford-shah演化模型同时进行演化.数值实验结果表明,该方法可以把多个目标物体分割开来,得到正确的分割结果,所以该方法对于多目标图像在一定程度上是有效的.

关键词：图像分割活动轮廓模型 Mumford—shah模型水平集

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