检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第10期30卷 1917-1924页

作者：曹霖陈后金李居朋李艳凤程琳北京交通大学电子信息工程学院信号与图像处理实验室北京100044 北京大学人民医院乳腺中心北京100044

针对现有双视图肿块检测方法存在的问题,提出一种适用于致密型乳腺X线图像的直接对比双侧视图信息的计算机辅助肿块检测方法.为提高双侧图像对称区域的匹配精度,分割图像中的胸肌区域及腋窝区域,建立仅包含乳房区域的生理坐标系;综合乳... 详细信息

针对现有双视图肿块检测方法存在的问题,提出一种适用于致密型乳腺X线图像的直接对比双侧视图信息的计算机辅助肿块检测方法.为提高双侧图像对称区域的匹配精度,分割图像中的胸肌区域及腋窝区域,建立仅包含乳房区域的生理坐标系;综合乳腺生理特征及肿块病理性质提取感兴趣区域,以梯度图像的局部三元模式特征距离作为尺度测量对称像素的相似度,有效地降低了肿块检测假阳性率.采用北京大学人民医院乳腺中心提供的临床图像进行算法性能实验,结果表明,生理坐标系在定位与匹配对称区域方面具有良好的性能;与现有双视图肿块检测方法相比,在相同的肿块检测正确率下,文中方法获得更低的检测假阳性率.

关键词：致密型乳腺X线图像双视图肿块检测区域匹配相似度测量

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基于P帧PU划分模式的H.264至HEVC视频转码重压缩检测算法

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应用科学学报 2018年第2期36卷 278-286页

作者：于丽芳张珍珍杨贤李赵红北京印刷学院高端印刷装备信号与信息处理北京市重点实验室北京100026 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

提出了一种H.264至HEVC视频转码重压缩检测的新算法.基于HEVC编码标准中的一个新特性—–PU划分模式,利用直方图统计所有GOP的第1个P帧中各PU尺寸占据的8×8块数目,并将此作为视频的分类特征送入SVM进行判别分类.实验结果表明,所提... 详细信息

提出了一种H.264至HEVC视频转码重压缩检测的新算法.基于HEVC编码标准中的一个新特性—–PU划分模式,利用直方图统计所有GOP的第1个P帧中各PU尺寸占据的8×8块数目,并将此作为视频的分类特征送入SVM进行判别分类.实验结果表明,所提出的算法能有效区分单压视频和转码视频,分类正确率达到90%以上.

关键词：视频取证重压缩:转码 H.264 HEVC

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计算机辅助检测锥形束CT图像中邻面龋灵敏度的研究

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中华口腔医学杂志 2017年第2期52卷 103-108页

作者：张智玲李居朋李刚马绪臣北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学影像科口腔数字化医疗技术和材料国家工程实验室口腔数字化医学北京市重点实验室 100081 天津市口腔医院口腔医学影像科 300041 北京交通大学电子信息工程学院信号与图像处理实验室 100044

目的建立图像处理与分析系统并以此检测口腔颌面锥形束CT图像中的邻面龋，评价其检测准确性，为邻面龋的早期诊断提供参考。方法建立龋病锥形束CT图像处理与分析系统。由1名评估者和图像处理分析系统分别对北京大学口腔医学院口腔医院4... 详细信息

目的建立图像处理与分析系统并以此检测口腔颌面锥形束CT图像中的邻面龋，评价其检测准确性，为邻面龋的早期诊断提供参考。方法建立龋病锥形束CT图像处理与分析系统。由1名评估者和图像处理分析系统分别对北京大学口腔医学院口腔医院45颗离体牙锥形束cT图像中的邻面龋进行评估，并以组织学检测作为金标准进行受试者工作特征曲线分析、Spearman相关关系检验。结果对锥形束CT图像中邻面龋诊断，评价者肉眼影像诊断与图像处理分析系统诊断的受试者工作特征曲线下面积分别为O．632和0．703，图像处理与分析系统较评价者肉眼影像诊断更准确，二者差异有统计学意义（P=0．023）。图像处理与分析系统对邻面龋深度的评价与金标准的相关关系（相关系数rs=0．525）显著高于观察者肉眼影像诊断（rs=0．457），差异有统计学意义（P=0．000）。结论建立的图像处理与分析系统能提高锥形束CT图像中邻面龋的诊断准确性。

关键词：锥束计算机体层摄影术龋齿诊断计算机辅助软件

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基于CNN的非下采样剪切波域多聚焦图像融合

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郑州大学学报（工学版） 2019年第4期40卷 36-41页

作者：刘帅奇王洁安彦玲李子奇胡绍海王文峰河北大学电子信息工程学院河北保定071000 河北省机器视觉工程技术研究中心河北保定071000 北京交通大学信息所北京100044 中国科学院新疆生态与地理研究所数字图像处理实验室新疆乌鲁木齐830011

结合非下采样剪切波变换的时频分离优良特性,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域图像融合算法.首先对源图像进行NSST分解,其次对分解的低... 详细信息

结合非下采样剪切波变换的时频分离优良特性,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域图像融合算法.首先对源图像进行NSST分解,其次对分解的低频系数进行基于CNN的融合策略.最后对分解的高频系数进行基于向导滤波(guided filtering,GF)的改进加权的拉普拉斯能量和(improved weighted sum of Laplace energy,IWSML)模取大融合策略,然后将根据不同融合规则融合后的频率系数进行NSST反变化获取输出的清晰目标图像.实验结果表明,该方法不仅可以获得更利于人眼接受的视觉效果图,且有效地提高了融合图像的客观性能评价指标.

关键词：图像融合多聚焦图像融合非下采样剪切波变换卷积神经网络向导滤波

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