排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
针对X射线造影（XRA）图像的分割,首先分析了血管图像的基本特征和先验知识,提出血管结构的多特征模糊识别（MFFR）算法;然后提出基于先验知识引导的概率跟踪算子（PTO）,该算子能够迅速地跟踪动脉血管树,并能够跨过因干扰或预处理导致的血管局部消弱和断裂区域.另外,跟踪过程中同步地进行了血管中心线和宽度的精确测量.为正确评价该方法,分别利用真实造影图像和二维仿真动脉树进行实验评估,结果表明该方法较传统方法高效,一次选定跟踪的起点,平均92.7%的可见血管段或分支可以自动提取出来,结构识别正确率平均达到90.0%. 相似文献
2.
采用平面直角坐标系和其相对转化型式极坐标系 ,利用极角和极值的二重三阶累积量构造出二维的三阶累积量特征集合 ,并对该特征集进行快速 FFT变换得到频域的特征变换集合 .该特征集具有数据量少 ,保留了每幅图像的内部相位信息 ,又对图像的平移、旋转、比例和噪声变化不敏感的特点 .利用神经网络 ,实现了图像快速、并行、准确的识别 ,并有利于实现大量图像样本的存储 .实验中每副图像在提取30个特征的情况下 ,图像可较好地得以识别 相似文献
1