基于小波包分析的三维宽场显微图像复原方法

提出了基于小波包分析的三维宽场显微图像复原新方法.分析了小波包分析在信号去噪中所具有灵活精确的局部解析能力;简述了具有较强超分辨复原能力的最大似然法(PML法).采用小波包分析进行去噪预处理,再用PML算法对三维图像进行复原.实验结果表明,三维宽场显微图像散焦信息的干扰得到有效排除,噪声得到有效抑制,信噪比得到明显改善,图像复原获得了较好的效果.     

基于噪声灰度差估计三维显微图像超分辨率复原

提出了基于噪声灰度差估计的图像复原方法.在带斑点图像复原的过程中,用不同方向的均匀算子与图像进行卷积,再与原图像相减,取灰度差最小值构成噪声灰度差估计图.由此图获得斑点的强度和位置,进而对斑点进行邻域平均处理以保证复原效果.测试结果表明,噪声灰度差估计能够准确反映图像斑点的强度和位置定位,并且运算量小.该方法应用于三维显微图像复原的结果表明,斑点亮度得到有效控制,小斑点被去除,获得了良好的超分辨率复原效果.     

序列切片图像中斑块状污染的消除

为消除序列切片显微图像中的斑块状污染噪声,提出了一种三维截面图像顺序滤波的处理算法。根据斑块状污染噪声随机出现在单个层片的特点,通过数据重构,得到三维图像体数据,并针对斑块状污染噪声在不同观察方向上的形态退化,分别进行特定方向的中值滤波。算法可有效消除原始图像中的斑块状污染噪声,使图像分割和三维图像重构组织的连通关系得以保证,该算法等价于采用特殊的序列三维中值滤波器对图像进行处理。     

基于遗传BP神经网络的COSM图像复原算法

提出了一种基于遗传BP人工神经网络的COSM图像复原算法,利用BP神经网络的学习记忆和泛化能力,通过用一组COSM样本图像对网络进行训练,建立含有离焦模糊的模糊三维图像与清晰三维图像之间的非线性映射关系,然后利用训练好的BP神经网络对待复原的COSM图像进行复原处理,从而实现COSM图像复原.复原的三维图像无论在主观视觉还是定量分析上都取得了很好的效果.与传统的图像复原算法不同,该算法免去了解卷积等复杂的运算,不存在病态问题,可广泛应用于模糊图像的复原中并且效果较好.     

工业CT三维图像的表面平滑方法

针对工业CT图像含有噪声过多导致得到的工业部件的三维图像表面有毛刺和部分不连续的问题,将三维鲁棒Chen-Vese算法和基于水平集的非局部表面恢复算法结合用于工业CT三维图像的表面平滑处理.首先,利用三维鲁棒Chen-Vese算法对工业部件的灰度体数据进行三维图像分割,得到用水平集函数表示的工业部件的三维图像表面;然后,采用基于水平集的非局部表面恢复算法对工业部件的三维图像表面进行平滑.实验结果表明,利用该方法获得的工业部件的三维图像表面,在边界得到保护的同时减少了大量的噪声,而且在表面有毛刺和部分不连续的地方进行了重造,图像整体变得更为平滑,此可为工业CT三维图像的可视化软件的逆向设计和改造提供高质量的三维图像,减少了后期处理的计算量和存储量.     

基于倒频谱的无噪声运动模糊图像快速复原算法

针对当前运动模糊图像复原算法主要集中在非实时性研究,着重考虑算法的执行质量而不考虑算法执行效率的问题,提出了基于倒频谱的无噪声图像的快速复原算法.该算法对无噪声模糊图像进行倒频谱处理,从倒频谱图中直接得到图像的模糊方向和模糊距离.对于尺寸较大的图像,在执行倒频谱算法前先使用双线性插值算法实现图像压缩,再进行倒频谱操作.通过比较各种复原算法的执行效率及效果,采用维纳滤波对图像进行复原.通过对多幅模糊图像进行仿真复原试验,在获得了良好的复原效果的同时也取得了较高的执行效率.     

Richardson-Lucy与调制核相结合的图像复原方法

针对模糊含噪图像,提出了一种新的图像复原方法.该方法通过将调制核算法和Richardson-Lucy算法相结合,先对模糊含噪图像运用调制核算法去噪,提高图像的信噪比,然后运用Richardson-Lucy迭代算法复原图像.克服了单纯使用Richardson-Lucy复原算法由于反复迭代所带来的噪音放大问题,并通过实验进行了验证,发现该方法能够使复原效果得到明显改善.     

基于显微视觉的沥青路面微观纹理三维重构

针对沥青路面微观形貌常用检测方法的不足,融合显微视觉的局部放大特性和数字图像处理技术,提出了基于显微视觉的沥青路面微观纹理三维重构方法。根据激光三角测量原理建立显微视觉三维重构数学模型;利用立体显微镜采集序列图像,对图像进行插值处理和阈值分割,并提取光条中心线;采用Delaunay三角剖分算法实现表面三维重构。与基于聚焦深度的沥青路面微观纹理三维重构方法进行试验对比分析,结果表明,本文方法对光照均匀性无特殊要求,具有精度高、操作简便、三维直观性强等特点。     

多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法

针对多轮廓三维立体模型进行高精度建模中,因为视觉切换和光线强度衰减产生斑点和投影,需要进行投影检测分离,提高图像品质的问题,提出一种基于相似度特征纹理分割的多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法.该算法先根据已知的多轮廓三维模型雏形对所有的建模点进行遍历建模分析,再对遍历后的建模点进行模型重构,构造含积分递推多项式的平面起控基函数,最后采用多轮廓图像的曲线混合函数初始化检测模型,得到改进的三维立体视景图像投影检测迭代方程,用相似度特征纹理分割方法实现对视景图像的投影检测改进,解决了图像投影检测不准确的问题.仿真结果表明,该算法能有效实现对图像的投影检测分离,图像成像保持度更好,提高了图像成像品质.     

最大后验概率在三维显微图像恢复中的应用

针对显微镜系统造成三维荧光显微图像模糊问题，提出一种基于线性的最大后验概率算法（LMAP），该算法以线性最小均方（LLS）为基础，引入平滑因子，通过调节小特征值克服病态问题，达到快速处理显微图像的目的，对LMAP算和LLS算法的图像处理结果进行了比较。     

三维集成图像技术及其在发展三维电视上的应用

集成图像技术是一种通过微透镜阵列来记录和显示全真的三维场景的三维图像技术。在众多三维图像技术中，这一技术十分有前景应用于三维电视的研制和开发中。本文对集成图像系统及它在三维电视工业中的应用给予了详细的描述。     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

单个活细胞图像分析系统的研制与应用

单个活细胞分析是生命科学领域的研究热点之一，按照单个活细胞分析的特殊要求，利用PI公司MicroMAX-5MHz-782Y型致冷CCD，研制了高性能数字图像系统，其具有高灵敏度、高时空分辨率、高精度等优点。建立了动态图像分析技术，适于半透明生物试样的三维重建技术等显微图像分析方法，并在单粒子追踪、脉冲电场刺激下鸡胚小脑粒细胞内Cn^2＋浓度空间分布测定等实验中得到了成功应用。实践证明，该系统比较适合单个活细胞的图像分析。     

基于光线投射技术的医学图像三维重建

针对医学图像数据的特点以及应用中的实际要求,通过对不同重建算法的比较,提出了以光线投射技术为基础的医学图像三维重建方案,同时提出了基于空间跳跃技术和序列相关性的综合加速算法,对重建算法进行加速·最后在PC机平台上实现了该方案,获得了接近实时的交互速度·由于所有重建算法的核心都是光线投射技术,因此在获得高质量重建结果的同时,极大地降低了系统的复杂性,提高了开发的效率,为医学图像三维重建的实用化提供了一种非常好的解决方案·     

光栅投影三维物体重建中的二值化方法研究

在光栅投影成像三维物体表面重建中,由于阴影和光照不均匀的影响,采用传统的时域二值分割方法,难以得到高质量的分割图象．为此,提出了两种图象分割算法：全曝光明图对比空域二值分割算法和分组最大方差空域二值分割算法．这两种分割算法主要是在空域上的每个位置同时考虑所有的二维光栅投影图,从而大大克服了阴影的影响以及光照不均的影响．实验证明,这两种方法提高了光栅投影图的二值分割质量,使得最终的重建结果更为精确,所提出的两种二值分割算法操作简单,易于实现．     

显微细胞图像分析方法的研究进展

阐述了图像处理技术在显微细胞图像处理领域的发展现状,包括显微细胞图像预处理算法、细胞分割算法、细胞跟踪算法、细胞形状变化分析、3D细胞图像分析等内容。 指出了显微细胞图像处理研究中的难点,如非刚体形状的描述,旋转、平移、尺度变化对形状描述影响的消除,3D形状信息的提取和压缩等。 并探讨了显微细胞图像处理由静态图像分析向动态图像分析,由2D图像分析向3D图像分析,由定性分析向定量分析的发展趋势。      

基于汇聚面对3D影像观影舒适性影响的研究

分析汇聚面与舒适性的关联性是研究汇聚面对3D影像观影舒适性影响的基础,通过从摄像机汇聚面参数、影像创作中的视觉语言的表现方式、3D影像的观看条件这3方面发现汇聚面对观影舒适性所产生的影响,整理汇聚面与感知深度、视差距离值、物镜间距等之间的关联依据,总结出在拍摄、非线性编辑、放映这3个环节中,汇聚面参数调整的规律和方法.通过实验获取汇聚面参数调整的有效数据范围,为制作出具有观看舒适性的3D影像作品提供了必要的依据.     

一维子空间的三维重建方法

为了从图像序列中恢复三维物体,假设相机为正投影模型,提出了一种基于一维子空间的三维重建方法.利用所有图像序列构成的行向量生成的子空间之和与三维空间点构成的行向量生成的子空间是同一线性子空间、同时由所有图像点构成的2个行向量外加一个行向量就可以组成该子空间的一个基底的特性,线性地求取子空间中的行向量,最后完成三维重建.模拟和真实实验结果表明,该重建方法具有鲁棒性好、重投影误差小等优点,而且能够将图像平等地对待.     

三维图像中物体体素重建的新方法

在三维图像，例如LSCM，CT和MRI图像的处理、识别、可视化和计算机绘图中，三维物体的重建是必不可少的．已有的三维物体重建方法是基于二维物体重建的连通模拟法，因此重建速度慢．为此，我们提出一种新的快速的三维物体体素重建方法．在这种方法中，首先采用边沿跟踪和水平扫描的区域标号法重建三维图像的每个平面中的二维物体切片，然后采用伪OR运算和链接表的叠片法重建三维图像中的三维物体实体．作者首先介绍边沿跟踪和水平扫描方法，然后介绍伪OR运算和链接表，最后给出采用这种方法的实验结果的一个例子。