分形与神经网络方法在卫星数字图像分类中的应用

根据卫星数字图像特点,引入了分形方法来描述纹理结构特征,利用离散分形布朗运动(DFBM)统计模型来抽取卫星图像纹理结构特征。在此基础上,采用神经网络方法将纹理结构特征与地物光谱特征相结合,进行卫星图像分类。试验结果表明,该分法分类效果优于单纯采用光谱特征分类的最大似然法。     

分形维数及其在图像分析中的应用研究

论述了盒维、差分盒维、毯子维以及多重分形维等基于分形理论的图像分析原理和方法,并讨论了国内的研究情况.从相应的研究可知,利用图像的分形维数特征,进行图像分类、图像分割以及边缘检测的方法是可行和有效的.     

结合规则和SVM方法的肺结节识别

为识别CT图像中的肺结节,提出了一种结合规则和支持向量机(SVM)的识别方法,来对分割出来的感兴趣区域(ROI)进行分类.该方法首先计算候选ROI的形态特征,利用基于规则的方法筛去非结节的区域;然后把筛选之后剩余的候选ROI作为测试样本和训练样本,计算它们的灰度和纹理等特征;最后把灰度、形态和纹理特征值作为SVM的输入...     

融合纹理特征与形状特征的病灶CT图像识别

医学图像病变区域信息复杂,使用单一纹理特征分类效果不佳,提出了一种融合纹理与形状特征的病灶图像识别方法。首先,在常用的纹理特征基础上,融入Hough变换和不变矩两个形状特征,以考虑旋转、平移等畸变带来的图像失真影响;然后,对这些非线性分布融合信息线性化处理,通过支持向量机SVM对其进行分类,得到病灶图像与正常图像的识别结果;最后,采用某医院提供的50幅CT脑图像进行纹理特征和形状特征提取,进而进行SVM分类和识别。实验结果表明,所提出的融合两类特征信息对医学图像识别方法可行,病灶图像识别准确率有所提高。     

骨X射线图像纹理的分形特征分析

将骨X射线图像的投影功率谱视为分数布朗运动，由此提出一种新的分形维数的定义，即沿不同方向，对功率谱密度空间的投影功率谱运用线性递归方法计算方向分形维数，并将最大和最小方向分形维数的比值定义为一项各向异性特征，该比值反映了骨小梁模式各向异性的程度。实验结果表明，这项各向异性指数对两类骨质疏松X射线图像有较好的分辨力，可用于模式分类。结合骨小梁模式的谱特征，定义的方向分形维数以及由其得到的各向异性指数所形成的特征集应用于骨质疏松的定量分类，具有潜在的价值。     

移动互联网金融下签名认证静态特征提取技术

在签名图像预处理研究的基础上,提出了通过提取图像形状特征、不变距特征以及基于Gabor滤波纹理方向特征而得到签名图像静态特征的方法,并通过基于稀疏表示的L1范数分类方法在提取的特征样本集上进行签名鉴别。实验结果表明,在相同10组样本的特征集下,稀疏分类最小残差法的平均FRR和平均FAR分别为9.25%和4.63%,明显低于经典KNN法的12.15%和8.67%,也明显低于经典SVM法的13.31%和7.26%。该文的研究成果达到了移动互联网金融业务的性能要求。     

基于分维特征的肝脏CT图像识别

目前分形理论已被广泛应用于医学图像识别.本文利用了改进的差分盒计数法对肝脏CT图像进行了分形维数的分析,表征了肝脏图像的纹理特征,则可识别医学图像肿瘤信息.医学图像识别的结果可以直观的方式显示给临床医生,从而辅助医生提高医疗诊断的准确性和科学性.     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机（SVM）是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵（GLCM）是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法。实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高。     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机(SVM)是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵(GLCM)是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法.实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高.     

基于纹理谱描述子的图像检索

本文利用一种相关性弱的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征．该纹理谱描述邻域内像素灰度变化模式,并以纹理谱直方图形式表示图像内容．建立了基于中文自然语言纹理描述词的图像检索系统,构建了纹理属性词典．实验结果证明,基于纹理谱描述子的特征是提取方法速度快,检索准确率高．     

头颈部肿瘤PET图像分割随机游走方法

针对肿瘤放疗生物靶区高精度勾画难题,根据头颈部肿瘤PET(positron emission computed tomography)影像特点,提出了肿瘤PET图像分割随机游走方法.首先,根据PET SUV(standardized uptake value)影像,采用三维自适应区域生长和数学形态学膨胀方法确定随机游走方法的种子点,将包含肿瘤的感兴趣区域分为核心肿瘤区域(标记为前景种子点)、正常组织区域(标记为背景种子点)和待定区域.然后,利用头颈部肿瘤和周围正常组织PET图像具有不同的对比度纹理特征,将PET SUV及其对比度纹理值作为随机游走方法中边的权值计算依据.实验结果表明,该法不仅比传统随机游走方法平均提速9.34倍,而且,以临床医生手工勾画的大体肿瘤区作为参考标准,相似度平均提高32.5%(P0.05).本文方法能够有效地自动勾画头颈部肿瘤放疗生物靶区.     

Numerical surface characterization of wear debris from artificial joints using atomic force microscopy

Study on surface features of wear particles generated in wear process provides an insight into the progress of material failure of artificial joints. It is very important to quantify the surface features of wear particles in three dimensions. In this study, a new approach using atomic force microscopy was proposed to carry out 3D numerical surface characterization of wear debris generated from artificial joints. Atomic force microscopy combined with image processing techniques was used to acquire appropriate 3D images of wear debris. Computerized image analysis techniques were then used to quantify surface texture features of wear debris such as surface roughness parameters and surface texture index. The method developed from the present study was found to be feasible to quantity the surface characterization of nanoand micro-sized wear debris generated from artificial joints.     

基于样图的肝脏体纹理合成与映射方法

为了能够在虚拟手术仿真系统中,可以清楚地看到肝脏的内部真实情况,增强用户的视觉临场感,将体纹理的原理与方法引入到肝脏的真实感绘制中。首先对样本集进行了处理,采用多样本的体纹理合成方法合成肝脏体纹理。其次,为了提高图形硬件的映射效率,将纹理地图集引入体纹理的映射中,采用基于三角形包围盒高度递减排序的方法填充纹理地图集,提高了纹理地图集的填充率。实验结果表明,映射之后的肝脏模型能够清晰地展示肝脏的内部纹理结构。研究成果对于虚拟肝脏手术的真实感绘制具有重要的意义,也为其它人体器官的体纹理合成与映射提供了思路。     

基于MRI的肝硬化程度的计算机辅助诊断

提出了将肝脏纹理特征与形状特征相结合以实现计算机辅助诊断肝硬化程度的新方法.首先利用图像分割技术从腹部MRI中分割肝脏区域,并提取肝脏区域的纹理特征与形状特征;然后用共轭梯度算法改进BP神经网络,基于该网络与纹理特征计算肝脏纤维化的程度,并利用形状特征计算肝左叶钝化的程度;最后结合肝脏纤维化程度与肝左叶钝化程度进行肝硬化程度的诊断.将该方法应用于实际的腹部MRI图像,证明了其对肝硬化程度诊断的准确率显著高于单一神经网络的方法.     

皮料自动分类中纹理分析方法的研究

阐述如何采用图像纹理分析方法对皮件生产中的皮料进行纹理分析识别．在对已有纹理分析方法对比研究以及大量实验的基础上，采用相隔一定距离的水平扫描线上的图象灰度数据作为研究对象，利用从中提取出的特征值，可以对皮料按精细度和深刻度进行识别分类，取得了较高的分类精度，这使皮料纹理的计算机实时自动识别分类成为可能，也为计算机图象处理提供了一种有效的分析方法．     

Curvelet感兴趣区域相关图的纹理图像检索

提出了一种基于感兴趣区域纹理图像的检索方法.对纹理图像进行Curvelet多尺度分解,根据各层子带的能量分布提取感兴趣区域,并量化感兴趣区域Curvelet系数,计算颜色自相关图而构造图像的特征向量.在Brodatz纹理库中的实验结果表明,与原有基于Curvelet的纹理图像检索方法相比,所提出的方法对纹理图像检索的效果更佳.     

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。     

原发性肝癌手术切除300例分析

目的:总结原发性肝癌300例手术治疗的疗效和经验。方法:回顾分析经外科手术切除治疗300例原发性肝癌患者的临床资料。结果:本组手术死亡8例,死亡率2.7%。术后1、3、5、10年生存率分别为58.2%、26.7%、17.2%、10.8%;<5 cm的肝癌切除后1、3、5年生存率分别为87.0%、54.5%、34.3%。34例二期肝切除者,无手术死亡,术后1年、3年、5年生存率分别为85.3%、70.0%和58.3%。规则性肝切除术与非规则切除术比较,1、3、5年生存率差异均无显著性(P>0.05),微波凝固切肝法出血量少,出血量与其他控制出血的方法比较差异有显著性(P<0.05)。结论:巨大肝癌规则性肝切除手术安全,疗效满意;微波凝固后断肝,有助于减少术中出血量,二期手术切除可提高总体疗效。     

快速和尺度稳健的纹理图像识别

传统的纹理图像识别方法很难同时获得较好的识别精度、实时性和尺度稳健性,不利于实际的工程应用.因此,提出一种快速和尺度稳健的纹理图像识别方法.该方法首先利用高斯滤波构造一个纹理图像的多尺度空间,然后利用完备的局部二值计数(Completed Local Binary Count,CLBC)算法对多尺度空间中的每个图像提取局部二值特征,并跨尺度提取局部二值特征的最大值,再将多个分辨率的特征相结合作为纹理图像的最终特征描述,最后利用最近子空间分类器(Nearest Subspace Classifier,NSC)判定纹理图像的类别.在基准纹理图像数据库上的实验表明,该方法在识别精度、实时性和尺度稳健性方面获得了很好的综合性能,有利于实际的工程应用.     

采用频域滤波的织物疵点检测方法

首先,通过傅里叶变换获得含有疵点的织物频谱图,根据频谱图设计频域滤波器分离正常的纹理信息,保留疵点信息;然后,通过傅里叶逆变换进行灰度图重构,得到去除正常纹理的疵点图像;最后,经过高斯平滑后二值化分割出织物疵点.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:采用频域滤波的织物疵点检测方法检测效果良好,且检测率达到90%以上.