基于Voronoi图的血管中心线提取方法

为解决血管分割及中心线提取技术在提取血管分叉及细小血管时往往存在较大误差的问题,提出一种新的基于Voronoi图的中心线提取方法. 该方法利用血管几何特性确定其中心线,有效抑制了图像灰度分布不均匀以及噪声的干扰. 通过优化抽样方法有效利用血管的曲率信息,根据分叉结构与血管边界曲率差异提出不同的采样方式,在降低采样点数目的同时确保中心线提取的准确性与连续性. 实验结果证明该方法具有良好的鲁棒性,获得的中心线提取误差小于0.42像素,能够快速并准确地在造影图像中提取出血管中心线,同时有效解决了分割血管分叉点时采样不连续的问题.      

基于Hessian矩阵的冠状动脉中心线的跟踪算法

冠状动脉血管造影对医生临床诊断心血管疾病非常有帮助。在冠状动脉造影图像上对冠脉中心线的正确提取是冠脉边缘定位和三维重建的基础。该文提出的中心线提取方法是对经典Sun算法的改进,此方法结合了Hessian矩阵特征向量和Canny算子来进行准确提取。实验结果表明:结合Hessian矩阵特征向量的方向,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉曲率变化剧烈而跟踪不准确的情况;结合Canny算子的半径计算,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉重叠和交叉出现时错误跟踪的情况。因此,与经典Sun算法相比,本文提出的方法有很好的鲁棒性和准确性。     

基于Hessian矩阵的冠状动脉中心线的跟踪算法

冠状动脉血管造影对医生临床诊断心血管疾病非常有帮助。在冠状动脉造影图像上对冠脉中心线的正确提取是冠脉边缘定位和三维重建的基础。该文提出的中心线提取方法是对经典Sun算法的改进,此方法结合了Hessian矩阵特征向量和Canny算子来进行准确提取。实验结果表明:结合Hessian矩阵特征向量的方向,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉曲率变化剧烈而跟踪不准确的情况;结合Canny算子的半径计算,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉重叠和交叉出现时错误跟踪的情况。与经典Sun算法相比,本方法有很好的鲁棒性和较高的准确性。     

一种实时准确的线结构光条纹中心提取方法

提出一种基于轮廓关键点和能量中心优化的条纹中心线精确提取方法.利用轮廓点曲率提取轮廓关键点,并根据所提取的关键点对轮廓横截面进行分块;利用Bazen方法提取轮廓横截面法向量,借助灰度重心法提取条纹中心线;根据光刀能量服从偏态分布的特点对条纹中心进行优化.实验结果证明,该方法能够快速、准确地提取激光条纹中心,可以满足结构光焊接系统的实时性和准确性要求.     

利用脊线检测实现视网膜图像血管中心线的精确提取

提出一种精确有效的基于脊线检测的视网膜图像血管中心线提取算法,该算法首先对原始图像进行脊线检测得到候选视网膜图像血管中心线,然后对原始图像进行照度均衡和多尺度形态学增强处理,最后对各个尺度增强图像在视场ROI区域内进行Otsu双阈值分割或单阈值分割,并将各个尺度的分割结果求和再与脊线检测结果算术相与得到最终的血管中心线。通过对25张荧光造影视网膜图像以及部分彩色视网膜图像进行测试和分析,该算法不但能够检测出低对比度血管和微小血管的中心线,而且提取的血管中心线整体连续性好。将文中算法的结果与血管手动分割血管的细化结果进行比对分析,中心线吻合率平均达到83.5%,且算法性能优于Hoover算法以及保守专家手动检测结果。     

基于主成分分析和区域增长的结构光中心线提取

结构光中心提取是结构光三维测量中的重要环节,为了能够在光学条件复杂的情况下实现结构光中心线快速精确的提取,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)算法与RG(regional growth)算法的提取方法。首先,通过图像掩模法提取结构光的感兴趣区域(region of interest,ROI);然后对ROI进行两次高斯卷积得到其梯度分布,根据梯度分布确定一个初始位置;利用主成分分析确定初始位置的法线和切线方向并在该位置沿法线方向进行二阶泰勒展开得到亚像素级中心点,将其作为区域增长的种子点进行迭代运算,最终得到结构光的中心线。本文方法与灰度重心法、Steger法在中心线提取效果和时间上进行了比较,实验结果表明:本文方法在光学条件复杂的情况下,能够在光学条件复杂的情况下,准确地提取结构光的中心线且速度更快。     

基于作物行特征的小型农业AGV导航基准线提取方法

针对基于视觉导航的农业机器人在导航基准线提取过程中易受杂草、缺苗干扰的问题,提出一种在玉米3～5叶期大田环境下快速、准确提取玉米行中心线作为小型农业AGV导航基准线的方法.采用超绿色灰度法以及Otsu法实现作物信息的实时获取;利用条形框模拟作物行长度、像素、走向特点,实现作物行位置初步定位,通过梯形模拟作物行在图像中呈...     

基于激光点云的隧道中心线自动提取算法

目的提出一种基于三维激光点云数据的隧道中心线自动提取方法,解决地铁盾构隧道中心线提取困难、精度低的问题.方法利用共有点坐标换算完成扫描仪坐标系和隧道工程坐标系的统一;截取一定厚度的隧道平面切片,并对切片点云去噪、滤波、投影,得到断面点云;通过改进的最小二乘椭圆拟合法,无需对所有断面点云拟合即可解算出精确的椭圆方程和该断面的中心点,利用二次样条曲线插值得出隧道中心线.结果通过对FARO FOCUS 3D X330获取的地铁隧道点云数据进行实验,笔者提出的方法能快速拟合出隧道断面,自动提取隧道中心线误差小于2.01 mm.结论该算法解决了以往隧道中心线提取方法速度缓慢且精度较差的缺陷,能对隧道施工以及隧道变形检测提供指导和借鉴.     

造影图像中的心血管边缘提取

提出一种新的造影图像心血管边缘提取方法——最大成本法．通过微分法建立边缘成本空间，利用中心线对血管边缘进行区域划分，采用动态规划理论提取边缘区域内最大成本曲线作为血管边缘．结果表明，该方法具有适用性强，提取边缘连续等特点，有助于造影图像血管直径测量和心血管狭窄病变部位检测．     

基于形态学和动态规划的冠状动脉树分割方法

为辅助医生临床诊断,提出了一种冠状动脉血管树的提取方法。提取方法包含基于形态学的冠状动脉路径线提取;基于圆模板的冠状动脉段的区域划分;基于动态规划方法的冠状动脉树边缘提取。该方法可以在无人工干预的情况下自动获取完整、单连通和单像素的冠脉树边缘。实验结果表明,与已有的获取冠状动脉树边缘方法相比较,该方法有很好的准确性。     

基于形态学的冠状动脉造影图像多尺度增强算法

提出了一种基于形态学的多分辨率增强算法,将心脏冠状动脉数字造影图像序列的连续帧相减,区分血管所在区域与背景区域,然后利用得到的区域信息通过形态学方法对冠状动脉血管进行多分辨率增强。采用该方法处理后的心脏冠状动脉造影图像的背景被减弱,血管被增强,产生类似数字减影图像的效果。实验表明,增强后的图像质量良好,对临床诊断和血管分割具有较高实用价值。     

结合血管拓扑和Non-local CNN-GCN的肺动静脉分离方法

为解决肺CT影像中动、静脉血管的自动分离、精确提取问题,提出一种结合血管拓扑与连接非局部卷积神经网络和图卷积网络(Non-local CNN-GCN)的肺动静脉自动分离方法.首先,使用尺度空间粒子采样方法将血管树表示为一组中心线体素粒子;然后,根据粒子体素及其相邻体素构造拓扑图,并从拓扑图中提取只包含动脉或静脉分支的拓扑子图;最后,基于拓扑图训练Non-local CNN-GCN分类器,并利用拓扑子图来改进分类结果.在16例CT影像数据上进行训练和测试,结果显示,本方法能有效去除动静脉黏连点,分类平均准确度达94%.     

CTA图像冠状动脉开口层与开口点的全自动定位方法

首先在基于多条件区域增长和解剖结构的基础上通过圆度的变化确定左冠脉开口层,并在指定范围内确定左冠脉开口点;其次计算升主动脉中心和右冠脉开口范围,利用距离曲线的波峰和波谷,并结合解剖结构的特征来确定右冠脉开口层和开口点.该方法中的各种参数得到了统计学验证.最后对57个对象进行测试,左右冠脉开口层定位准确率分别达到98.2%和96.5%.定位的左右冠脉开口点到金标准点的平均距离分别是(1.22±0.37)mm和(1.76±0.49)mm.实验验证了该方法的有效性.     

基于随机结构的延寿服役海洋平台管节点疲劳寿命可靠度预测方法

将延寿服役平台管节点在进行疲劳寿命可靠度预测的过程中视为随机结构,基于断裂力学疲劳模型,结合随机有限元法和复合随机振动理论,提出海洋平台管节点随机结构在随机波浪作用下疲劳寿命预测方法.通过算例说明了该方法的实用性和简便性,同时计算结果证明结构随机性会对疲劳寿命可靠度预测产生较大的影响.     

三峡区域产业结构错位原因及对策研究

产业结构错位系指产业产值结构与劳动力就业结构的不一致性。三峡区域在过去10多年的发展中，社会经济得到了长足发展，产业结构不断优化和升级。但由于种种原因，就业结构转换严重滞后于产值结构转换。为此，试图运用产业结构错位分析方法，分析三峡区域产业结构错位现状及其产生原因，并有针对性提出进一步优化产业结构、降低产业结构错位幅度、提高区域经济可持续发展的根本措施。     

空间管桁架结构在晋中师范学院后勤综合楼工程中的应用

结合钢管结构在实际工程中的应用情况,介绍了其特点,并对钢管结构的设计及施工要点进行了简要的概述。