图像数值分析在人工机械心脏瓣膜运动特征中的应用

动态图像测量技术是一种非接触式、动态、精确的检测运动物体特性的分析方式。人工心脏瓣膜体外动态开闭性能测试,依靠高速图像摄影技术捕捉瓣膜的细微运动,快速图像和精准的时间记录,将瓣膜运动转化为图像信息,分析瓣膜及各组件运动时的相对位移和速度变化,有效地解析瓣膜运动状况,为评价瓣膜性能提供参考。在人工心脏瓣膜脉动流平台上,选择双叶型机械心脏瓣膜在正常心动条件下,采用高速摄影技术通过标记点跟踪瓣膜瓣叶运动,记录瓣膜的运动轨迹及运动状态;通过图像数值分析瓣膜开启和关闭的运动情况,将瓣膜运动过程离散为多步静止状态的图像,离散后的图像数据导入Matlab数值分析,解析瓣膜中瓣叶的转动速度及角加速度等运动状态。以此改善瓣膜结构与流场之间的相互作用,改进瓣膜使用性能,结合瓣膜临床病症特征,解决瓣膜类相关并发症。     

基于结构特征聚类的相似代码检索方法

针对基于图的相似代码检测方法复杂度高、对代码多样化识别能力有限等问题,提出基于结构特征聚类的方法。首先将代码表示为控制依赖树,在此基础上执行代码标准化,消除代码表达方式的多样化,以便识别语法表示不同,而语义相似的代码;然后采用特征向量描述程序的结构信息,将复杂的图的相似度求解问题转换为简单的相似向量的聚类问题,快速提取可能相似的候选代码。实验结果表明,方法与Gabel等人提出的方法相比,可以识别更多的代码多样化。     

秘密共享技术及其在图像加密中的应用

秘密共享技术将秘密值进行分布式保存以提高安全性,在信息安全领域占据着重要的地位,将其用于数字图像加密可以实现图像的完善保密性。回顾了基本的秘密共享方案,分析了将其用于图像加密的基本方式,总结了新兴的视觉密码学的优势。对视觉密码学的各个分支与主要研究内容进行了介绍,分析了存在的问题和发展方向。分析与实验表明,视觉密码学在图像加密领域具有比传统秘密共享方案更高的实现效率和更好的安全性,具有良好的发展前景。     

基于岩石铸体薄片图像的数字岩心三维重构

由于岩心三维重构的CT扫描方法成本高昂,提出一个基于光学显微镜下铸体薄片图像的数字岩心三维重构方法。研究对采集的铸体薄片图像进行图像处理获得重构的训练图像模板,再应用多点地质统计学进行图像模板特征提取与数字岩心三维重构。实验采用鄂尔多斯盆地苏里格地区的若干岩心样本进行效果测试,结果表现为三维重构后的数字岩心孔径尺寸分布与真实值趋势相同,孔隙度的相对误差均在8%以内。上述研究内容表明基于岩石铸体薄片图像进行数字岩心的三维重构是有效的。     

基于agent-based model的住房市场演化问题研究

在房地产市场中,多个具有一定量财富的个体依据其不同需求产生具有差异性的住房选择行为,在宏观上会呈现某些特定的规律.本文从这一角度出发,运用agent-based model,在居民家庭财富增长和房屋价格双重因素的考虑下,依据房地产市场中个体的实际行为规律,设定出相应的运行规则,对房地产市场中个体迁移图景进行了计算机模拟.以基尼系数作为衡量经济不平等程度的标准,空间差异指数作为经济分割的度量指标,改变模型初始条件和各参数取值,从多角度分析,最终得出,在现有住房规律之下,随着居民家庭财富的不断增长,会导致城市居民出现居住空间上的隔离并进一步拉大贫富差距,形成空间经济分割的现象.     

稀疏正则化及其在医学图像复原中的应用

论文旨在对受模糊和噪声影响的医学图像进行恢复.极小化由保真项构成的能量泛函是图像恢复普遍采用的方法,然而由于该极小化模型的不适定性,对其添加适当的正则化项是必要的.利用医学图像梯度稀疏这一先验条件,对极小化模型添加l_q正则化项.l_q正则化项的添加保证了图像梯度的稀疏性,也使我们不得不求解一个非凸优化问题.利用交替迭代的半二次分裂算法实现对该非凸问题的求解,并给出了该算法的收敛性分析. Shepp-Logan影像模型和MRI图像的数值仿真实验验证了本文的相关理论.基于研究结果,l_(1/2)正则化方法对梯度分布稀疏的医学图像具有良好的降噪与去模糊效果.     

基于语义分割的高原鼠兔目标检测

针对区域建议网络中锚点框引入背景噪声导致小目标检测精度低的问题,提出了基于语义分割的感兴趣区域生成方法.首先把感兴趣区域的搜索问题转化为前景和背景的二值语义分割问题;然后对语义分割所得的前景进行中值滤波及连通域分析,直接得到感兴趣区域的大小和位置,从而避免使用锚点框来生成感兴趣区域,减小了背景噪声对目标检测的影响.对自然场景下高原鼠兔目标进行检测,结果表明:基于语义分割的感兴趣区域生成方法最优F1值比区域建议网络高27.75%,检测精度更高.     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库； 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索； 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.