一种基于像素标记的二值图像区域围线追踪方法

在研究了多种二值图像连通区域围线追踪算法的基础上,提出了一种改进型的二值图像连通区域围线追踪算法。该算法在已有围线追踪算法的基础上,通过定义特定追踪方向,使得追踪过程始终按照逆时针或顺时针方向沿着连通区域边缘进行。在追踪过程中对像素点进行多次标记,通过在按照追踪方向确定的像素点基础上判断像素标记值来确定下一次待追踪像素点的选取。由于对像素点进行多次标记,有效区分了一次追踪像素点和二次追踪像素点,解决了追踪过程中出现的追踪间断现象,使得追踪结果呈现一条完整围线。实验结果表明,此方法可以快速有效地完成二值图像连通区域的围线追踪和提取。     

基于模板匹配的细菌鉴定系统摄像机标定方法研究

在研究传统摄像机标定原理及方法的基础上,针对传统方法的不足,提出了基于CCD的细菌自动鉴定系统的一种特殊的基于模板匹配的单目摄像机标定方法。该方法直接将基于CCD细菌鉴定系统中的96孔酶标模板作为辅助标定装置,仅要求全自动微生物鉴定系统中的摄像机摄取任一幅模板图像,即可根据射影几何内秉的约束条件完成对系统中CCD摄像机焦距、摄像机高度等有效参数的标定,计算量小,有一定的实用性。通过对该方法标定结果与基于空间三角形的标定算法所得结果进行实验比较,证明了该方法的有效性。     

一种基于CI特征的3-域均值平移聚类肺结节分割算法(英)

提出了一种有效的分割CT图像中肺结节的新算法。该算法采用均值平移（mean shift）算法和基于CI特征,共由三个步骤组成：（1）计算感兴趣区内的所有像素的CI特征;（2）把CI特征与像素的灰度值和空间位置信息结合在一起,形成3-域特征向量集;（3）利用均值平移聚类算法对特征向量集进行聚类。由于本文的算法能有效分析多高斯模型描述的包括实质性结节和亚实质性结节在内的所有结节,因此,可应用于CT图像中任何含有结节的用户感兴趣区域。实验结果证明,本文方法能更精确地分割出不同类型的结节。     

基于Mean Shift方法的视频车辆检测与分割

提出了一种基于Mean Shift方法的视频车辆检测和分割方法.首先将交通场景图像与路面区域所对应的二值掩模图像进行“与”运算以排除无关背景干扰,并对所得的结果图像用Mean Shift聚类方法进行分割以得到原始的分割图像.然后根据区域的面积、分布以及颜色的均匀性和相似性等特征有效过滤出路面区域.进一步基于颜色的不相似度量,将路面区域置“黑”,所有其他区域置“白”,对路面区域图像进行二值化.最后通过特定的后处理过程可把路面区域中所存在的动、静态车辆检测出来.     

基于凸多边形顶点检测的肝脏CT灌注图像肋骨和脊椎骨分割方法研究

在参考肋骨和脊椎骨解剖学位置特征基础上,设计了高效的基于凸多边形顶点检测的肋骨和脊椎骨检测和分割方法.该方法首先针对肝脏CT灌注图像的基本特点,采用高斯滤波和最大相关准则法进行二值化;然后基于凸多边形检测的方法,对肋骨和脊椎骨二值化区域进行分割.实验结果表明,该算法有效地实现了肝脏CT灌注图像中肋骨和脊椎骨的分割.因计...