基于嵌入式的实时视频采集与拼接系统的设计

视频拼接在日常生活中有着广泛的应用。提出了一种基于Linux和Open CV的嵌入式实时视频采集和拼接系统设计方案。该系统采用Tiny4412四核处理器,通过两个摄像头实时采集图像数据,然后结合Open CV库利用改进的算法对两幅具有重叠区域的图像进行拼接处理,包括特征匹配和图像融合处理,生成拼接图像,最后把拼接图像在LCD上实时显示。实验结果表明,采取的算法能够适应多种环境,很好的抑制鬼影,并且拼接速度能够达到实时系统的要求。     

基于深度学习的二维心脏超声图像分割模型在小规模数据集上的性能评估

目的:评估一种心脏超声分割算法:密集金字塔和深度监督神经网络(DPS-Net),在小规模数据集上的分割性能.方法:利用两个小规模心脏超声数据集,用于多结构超声分割的心脏超声采集(CAMUS)和HMC-QU数据集,在数据量和模型不同的情况下分别对DPS-Net进行对比实验.结果:DPS-Net在两个数据集上的性能随病例数...     

递推人工蜂群的模糊划分熵多阈值分割算法

针对图像分割中模糊划分熵算法在多阈值选取时存在的效率低、计算重复的问题,提出了一种递推人工蜂群的模糊划分熵多阈值分割算法(RAFPEA).首先选择附加边界条件及灰度权重的隶属函数来构建图像的模糊熵模型,并将该模型中不同变量的组合计算转化为递推过程,进而保存此过程中不重复的瞬间递推值,然后引入人工蜂群算法,利用预存的递推结果来计算蜂群寻优时的个体适应度值,从而减少重复计算,达到快速寻优的目的.实验结果表明:RAFPEA的均一度与精确的穷举模糊划分熵法相同,但运行时间仅为穷举、遗传的模糊划分熵算法的5％;随着阈值数量的增加,运行时间稳定不变,在确保精度的前提下,可高效地对图像进行多阈值分割.     

利用PCNN实现商标图像检索新方法

 为了解决商标存在尺度缩放、角度旋转和区域局部变化后的难以检索的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络模型(PCNN,Pulsed Coupled Neural Network)的商标检索新方法.首先通过PCNN图像分割和直方图均衡化技术相结合提出了一种有效的图像预处理算法,以减小颜色对于商标灰度分布差异产生的影响.然后在PCNN模型中提出了边缘时间序列概念,并用于提取商标图像的形状特征,最终实现了商标图像的快速有效检索.在所建立的商标库中进行了计算机仿真,仿真结果表明该方法可有效地检索出待检索商标对应的商标图像,可很好地适应商标颜色变化、角度旋转和局部形状变化,体现了较好的检索性能.     

图像分类中多流形上的词典学习

传统的基于稀疏编码的图像分类算法没有考虑不同特征之间的关系。针对这一不足,该文提出了一种新的词典学习算法。该算法考虑特征所处的多个流形空间上的拓扑结构,并显式地对其进行建模,然后将该模型嵌入到稀疏编码算法中构造多流形上的词典优化目标函数。为求解该优化问题,还提出了使用坐标下降的方法,同时给出了收敛性分析。在图像分类3个基准数据集上的实验结果表明,提出的算法分类性能超过了基于传统稀疏编码的算法。这也进一步证明了该算法的有效性。     

基于数字图像空域处理的图像差异检测技术

图像差异检测是在图像标准相同的前提下,将任意两幅或多幅肉眼很难识别或无法识别其之间差异的图像,通过灰度直方图观察、阈值分割、边缘检测和差异像素提取还原等4种数字图像空域处理方法之一,即可检测出图像之间的差异.     

彩色淋巴结细胞显微图像预处理算法研究

传统的预处理方法,在对于血液图像这样简单的医学图像的分析中得到了广泛的应用,并取得了较为理想的效果.但该方法对于淋巴结这样有着复杂背景的显微图像处理效果并不理想.综合运用彩色图像处理和数学形态学等知识,并采用基于彩色图像分割的背景剪除、基于区域生长的边界清除、基于高斯函数的图像融合和基于数学形态学方法和双边滤波去除图像噪声等方法,取得了较好的预处理效果.     

卟啉传感阵列图像特征值自动提取方法

针对卟啉传感阵列(PSA)图像,设计了一种特征提取算法。该算法首先利用radon变换的方法实现了PSA图像倾斜自动校正;而后通过二值投影与数学统计学结合的方法来进行网格划分,根据网格划分的卟啉点区域对图像进行局部阈值分割,从而定位出卟啉点区域,最后采用比例半径法从已定位的卟啉点区域内提取出每个卟啉点的特征。该算法解决了弱信号卟啉点识别难的问题,提取的特征值最大程度的反映了卟啉点的信息。通过对NH3、异戊二烯、庚醛等气体进行试验,结果表明该算法能够很好的提取出PSA图像中卟啉点的特征值。     

一种基于Contourlet变换的自嵌入图像水印算法

在对Contourlet变换分析的基础上,提出了一种基于Contourlet变换的自嵌入图像水印算法.该算法利用奇异值分解方法提取图像的特征信息生成水印,并将其通过量化的方法嵌入到图像的Contourlet域.实验结果表明:该算法具有较好的不可见性,可区分非恶意操作和恶意操作,并能对图像的篡改区域定位.