心脏冠状动脉数字造影图像增强研究

本文提出了一种基于图像配准的数字减影图像增强算法，在注入造影剂前，首先聚取一系列连续掩图像（30帧／s)，然后注入造影剂摄造影图像，将造影图像与掩膜序列图像进行全局配准，找到其中匹配的掩膜图，最后再用块匹配方法对该造影图像和四配的掩膜图像进行局部酏 准，在进行局部匹配时为了达到像不精度和较快的速度，运和一种快速样条插值方法。实验结果表明配准后的减影图像质量良好，具有较好的临床诊断价值。     

一种改进的多模图像自动配准方法

针对目前不同尺寸的多模态图像自动配准方法存在速度较慢的问题,提出一种改进的多模态图像的自动配准方法。对两幅不同尺寸的多模态图像进行小波变换,以分解后得到的概貌图像为待配准图像,以对齐度为适应度函数,利用遗传算法进行迭代搜索,寻找两幅多模态图像的最佳配准位置。实验结果表明,该方法能实现不同尺寸的多模态图像的自动配准,速度较快,准确性高,鲁棒性强。     

基于目标匹配的遥感图像变化检测方法

针对传统的像素级遥感图像变化检测方法中检测精度严重依赖于图像配准、辐射校正和差异图像阈值选取的问题,提出了一种基于目标匹配的目标级遥感图像变化检测方法。该方法直接作用于2幅未经配准和辐射校正的不同时相遥感图像,利用目标的区域不变矩与目标之间的角度关系对目标进行匹配,将不能匹配的目标作为变化目标,利用匹配目标对2幅图进行配准,以同时实现图像的配准与变化检测,并用配准结果对变化检测结果进行修正。实验结果表明,该方法具有较好的定性检测性能。     

基于语义分割的城市航拍图像匹配定位方法

针对无人机如何在无全球导航卫星系统(GNSS)或弱GNSS环境下确定自身的位置,以使无人机完成各项既定任务的问题,提出一种在城市环境中以无人机上搭载的俯视相机和高度计作为传感器,通过航拍图像和已知参考卫星图像进行配准以获得无人机绝对位置的方法．在配准之前,使用卷积神经网络对两幅待配准图像进行语义分割,提取两幅图像中的建筑物信息．与传统点特征匹配方法容易失败不同,利用两幅图像的建筑物排列信息配准,可以克服两幅图像可能存在的部分差异,如季节等因素的变化．本方法无须已知无人机的精确初始位置,可利用初始化算法在大面积范围内确定无人机的初始位置．在视觉里程计(VO)运行过程中利用最近点迭代(ICP)点云配准算法以消除漂移．最后,利用在谷歌地球中模拟的数据集,验证了本方法的有效性．     

基于强角点的SAR图像自动配准

图像配准技术在合成孔径雷达图像处理中占据至关重要的位置。针对合成孔径雷达图像配准对时间和精度的需求,提出基于角点特征的配准算法。提取两幅图像的角点构造三角形,计算三角形的角度,寻找两幅图像对应的相似三角形,用三角形的顶点坐标求得仿射变换系数,参考图像进行仿射变换,与待配准图像比较相似性,最大相似性对应的变换图像为配准结果。引入用于视频追踪的强角点,对该算法进行验证。实验数据表明该算法的快速准确,并具有一定的抗噪性。     

改进模拟退火算法在图像配准中的研究

为了实现图像的配准，提卅了使用模拟退火算法求解2幅图像的最佳匹配参数，然后对待配准图像进行变换，从而达到配准目的．实验表明，该方法对平移、旋转的2幅图像具有较高的配准精度和初值鲁棒性，其中的改进算法，即单纯形一模拟退火算法可以使优化解不陷入局部极值而获得全局优化解，具有更高的配准精度，同时也大大提高了运算效率．     

一种新的基于投影矩的三维图像配准方法

提出一种投影矩的概念，并将其用于三维医学图像的配准．与传统的几何矩相比，投影矩不仅可以完各地描述图像的特征，而且计算量较小，因而可以将其用于三维图像的实时配准．选取待配准的2幅三维图像若干阶投影矩差的平方和为目标函数，采用Powell方法求取最优解，得到配准结果．将方法应用于一些模拟和实际数据，获得了较高精度的实验结果；并且缩短了整个计算过程的时间．这表明投影矩在多模态医学图像的配准和融合等方面具有潜在的实用价值．     

在印鉴识别中的配准方法

提出了在中文印鉴识别中两幅印鉴图象的配准方法．它包括对印鉴图象的预处理，该方法在保留图象边缘的同时对图象进行了平滑处理，利用聚类算法提取标准和待识别印鉴的特征点集，依据最小均方差变换实现两个点模式的匹配．通过实验获得了两幅印鉴图象的高精度配准结果．     

一种基于投影曲线的印刷电路板图像配准方法

利用参考法对印刷电路板(printed circuit board,PCB)进行检测时的关键步骤之一就是对PCB图像的精确定位,对此提出一种基于投影曲线的图像配准方法。该方法将采集到的彩色图像转化为灰度图像,利用减影法将待测区域与背景分离并得到不含背景信息的目标图像后,利用Radon变换提取相关投影曲线。通过曲线相似性判断及投影坐标比较得到图像偏差量并加以校正。从仿真测试结果可以看出,实验计算简单、误差微小、计算精度要求低、具有普遍实用性。     

一种基于投影曲线的PCB图像配准方法

利用参考法对印刷电路板(printed circuit board,PCB)进行检测时的关键步骤之一就是对PCB图像的精确定位,对此提出一种基于投影曲线的图像配准方法.该方法将采集到的彩色图像转化为灰度图像,利用减影法将待测区域与背景分离并得到不含背景信息的目标图像后,利用Radon变换提取相关投影曲线.通过曲线相似性判断及投影坐标比较得到图像偏差量并加以校正.从仿真测试结果可以看出,实验计算简单、误差微小、计算精度要求低、具有普遍实用性.     

受力岩石密度损伤增量及其数字图像

用ＣＴ图像定量分析岩石受力损伤破坏过程的难点，是难以知道岩石内部的绝对密度变化量。提出了密度损伤增量的新概念，推出了ＣＴ数与密度损伤增量的定量关系式，并把ＣＴ图像转换成密度损伤增量图像。通过与基于灰度变化的传统的ＣＴ图像分析方法比较，说明密度损伤增量图像的优越性在于不仅可定量分析受力岩石的损伤破坏过程，而且图像本身具有明确的物理意义。     

一种改进的B-Snake肝癌图像分割算法

针对肝癌CT图像特点,提出了一种改进的B样条曲线的Snake模型图像分割算法,该算法首先对腹部CT图像进行预处理,获得肝脏癌变部分的初始轮廓,再构造闭合B样条Snake模型,最后使用MMSE最小化外力变形模型以实现图像的准确分割。实验结果表明,该方法对于肝癌CT图像取得了肝脏癌变部分目标的良好分割效果。     

基于LVQ神经网络的医学图像识别研究

以医学肝脏CT图为研究对象,设计了一种基于LVQ神经网络的医学图像识别方法。基本思想是首先确定图像ROI区域,并作灰度映射变换。接着提取其颜色、纹理和形状特征构成表征医学图像的特征矢量,最后将特征归一化后利用LVQ神经网络进行识别。通过与其他典型神经网络识别方法的实验比较,结果表明,设计的方法能取得更为理想的识别效果。     

三维CT图象的重建与显示

本文综述了重建三维ＣＴ图象的各种方法，同时仔细研究了彩色分域重建法，提出了一种交互式进行图象灰度分割及消除噪声的方法，并获得了满意的结果。利用彩色分域法，我们能够在几秒钟内重建并显示出色彩鲜艳的三维ＣＴ图象。     

像素级多模式医学图像融合研究

采用小波变换算法,对颅脑计算机断层成像(CT)与核磁共振成像(MRI)的图像进行融合.将两幅源图像分别进行小波分解,然后取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵,进而重构融合图像.结果表明,融合生成的图像中软组织和骨骼均十分清晰,能提供反映原始图像中更为全面的、互为补充的多重信息,对颅脑病变的定性、定位研究有实用意义,从而具有重要的临床应用价值.     

基于CT图像的势函数聚类分割人体脂肪检测

CT图像中人体脂肪组织有与其他成分不重叠的灰度值范围，但背景较复杂，图像直方图中可能出现多峰情况，为此将势函数聚类自适应多阈值图像分割算法与CT图像分析相结合，设计了一种快速而有效的多阈值脂肪提取算法——势函数聚类自适应模糊多阈值分割法，并进行CT图像计算机辅助人体脂肪检测。实验结果和脂肪含量计算表明，该方法能准确地检测人体脂肪分布以及含量等信息，计算结果直观效果好，且该算法得到的同一个体相邻断层脂肪含量相关性好，多次实验证明，计算机辅助脂肪检测方法在实验中具有很高的适应性与稳定性。     

基于灰度与边缘的图像分割方法

提出一种基于多图像信息的图像分割方法，利用Ｂａｙｅｓ分类准则，根据每个像素的多图像信息向量将其分为目标或背景，并对动态图像组成的图像序列或静态图像的分割给出了不同的像素分类准则，同时给出了硬件实时实现的原理，该方法适用于图像序列、低对比度图像和其它难于用一种图像信息分割的图像。实验证明了该方法的有效性。     

基于引导滤波的红外图像预处理算法

针对红外图像固有噪声和灰度分布非均匀性影响图像质量的问题,提出一种基于引导滤波的红外图像预处理方法。根据引导图的局部信息,在红外图像的不同位置动态生成滤波核函数,从而可以在平滑场景的同时保持甚至增强边缘细节。实验表明,本文方法可以有效滤除噪声,保持场景强边缘,改善灰度分布非均匀性;且由于引导滤波算法复杂度与滤波半径无关,处理速度快。此外,应用实验表明该方法可以提高融合图像视觉效果,增强目标跟踪的定位精度,在图像增强中能够有效避免伪边缘的产生。     

基于CT图像的全髋关节置换辅助诊断算法

计算机辅助诊断算法是医学图像处理领域的研究热门。全髋关节置换前医生需要手动对比CT与股骨柄图像进行诊断。提出了一种基于CT图像的人工髋关节置换辅助诊断算法。首先统一CT图像与人工髋关节图像的度量,然后通过图像处理提取CT中股骨头中心与股骨干轴线作为内部基准,最后根据基准对人工髋关节图像进行几何变换,与CT图像融合后以模拟植入后效果,辅助医生诊断。实验结果表明,该算法能够准确地将人工髋关节图像与CT图像配准。     

一种用于胸部CT的改进模糊图像增强算法

提出了一种基于模糊集合论的图像增强算法，同传统模糊集合论的图像增强算法相比，该算法有良好的细节刻画作用，对整体优化有很好的视觉效果，避免了由于图像增强引起的两端的灰度损失。实验结果表明，该算法比传统算法在很多方面都有改进，适用于胸部CT的整体图像增强，可以在两个同的背景窗内同时进行图像增强，适合临床诊断的需要。