基于计算机辅助的医学图像测量与控制方法研究

医学图像常规检查中,需要对目标图像进行测量以获取相关数据。测量主要集中在对距离,面积,角度以及周长等数据的获取。由于医学检测的严谨性,数据准确,方法简便是必不可少的要求。随着计算机技术的发展,其在医学中的应用也得到了广泛的推崇。计算机辅助的医学图像测量不但替代了传统的手工测量方式,也极大地提高了测量的精度与效率。分析医学图像测量算法,针对如何确定目标区域的问题设计了颜色填充的方法,可有效区分出目标区域图像。为了提高该算法的效率,进一步提出了其改进算法,降低了算法执行次数,提高了系统性能。     

一种基于先验模板的图像面积特征测量方法

针对显微视觉中需要反复自动聚焦与自动照明调节以获取高质量图像,降低了微操作效率,提出一种图像特征测量方法.该方法建立在二值图像标准互相关计算模型的基础上.首先,通过设计特殊模板图像,简化该计算模型;通过反推该计算模型,可以在不作预处理基础上,得到目标图像的面积特征参量.利用误差补偿原理,设计两种模板求解两次面积参量,而后求平均值,提高了算法对比度及鲁棒性.强噪音仿真图像实验结果表明:改进方法的测量正确度比常规方法高约20倍;强离焦退化仿真实验表明:改进方法的测量正确度可提高一个数量级.实际图像实验中,改进方法可以在严重离焦以及弱照明条件下有效对图像面积特征进行测量,测量精密度比常规方法高3～5倍.结果表明,该方法在低质量图像面积特征测量中具有实用价值.     

基于双光路差分测量法的光纤粉尘浓度测量研究

矿井环境粉尘浓度的测量与治理一直是采矿行业安全发展的一项难题。为了实现对井下场所粉尘浓度安全、实时地监测，研究采用内腔式循环系统获得实验粉尘的空间均匀分布，采用双光路光纤差分测量法解决探测窗口表面的落尘问题。以玉米粉为研究对象，注入5种不同粉尘质量，通过计算粉尘质量浓度与衰减系数之间的比例系数，校准获得粉尘质量浓度的测量值，测量结果与理想计算粉尘质量浓度曲线基本吻合。研究发现，双光路光纤差分测量法可有效解决探测器表面的落尘问题，可为矿井环境粉尘浓度光纤监测技术的工程应用提供参考。     

基于GMA光流网络的二维变形测量数字图像相关法初值估计

提出一种利用深度学习提取散斑变形图像位移场的算法。对比几种主流光流网络模型在散斑图像上的计算精度,将全局运动聚合（GMA）光流网络引入数字图像相关法,使用光流网络模型预测的位移场作为亚像素迭代算法的初值,最后结合逆合成高斯-牛顿法计算散斑图像的亚像素位移场。结果表明,与几种主流的数字图像相关算法相比,GMA光流网络初值的计算精度和计算效率更高,适用于大变形测量,是一种兼顾计算速度和精度的变形测量算法。对木块材料进行压缩实验,结果充分显示了所提方法在散斑变形测量中的有效性。     

分布式矿井粉尘浓度在线监控系统

为解决矿井中粉尘浓度测量精度低和在线监测难的问题,利用电荷感应原理设计了高精度矿井粉尘浓度传感器,使输出的感应电流与粉尘浓度之间建立了良好的线性关系;采用三级管理结构设计了分布式矿井粉尘浓度在线监控系统,系统主要由粉尘监测节点、风机控制器、数据汇聚基站、监控中心和传输网络组成;粉尘监测节点与数据汇聚基站通过ZigBee网络组成星型结构,定时采集周围环境中的粉尘浓度信息,并发送给数据汇聚基站;数据汇聚基站与监控中心采用C/S架构设计,将接收到的各监测节点数据打包后,通过局域网实时发送到监控中心的服务器上;监控中心接收、处理、分析和显示从各终端发来的数据,并将存入数据库ACCESS2003中;当某区域出现粉尘浓度过高时,会自动发出报警信号,并控制对应的风机加大排风量,使粉尘浓度保持在安全范围;通过测试实验结果表明,设计的粉尘浓度传感器具有较高的测量精度,平均误差仅为2.95%,且粉尘浓度在线监控系统工作稳定可靠。     

数字图像处理自动图像聚焦算法的分析和比较

图像聚焦判别函数的选择是自动图像测量中获取高质量图像的依据,对几种用于自动图像聚焦判别的数字图像处理算法进行了较全面的性能比较,定量分析了不同算法的计算速度、唯一性、准确性和灵敏度等。分析结果表明:梯度向量平方函数、拉普拉斯算法和二级梯度平方算法在单值性和灵敏度方面都较好;罗伯特(Robert)梯度算法和梯度向量模方算法函数的稳定性比较好。以上的图像聚焦判别函数特性分析结果对于图像自动测量所需要的自动调焦控制具有指导意义。     

大气颗粒物近前向光散射特性研究EI北大核心CSCD

为了考察大气颗粒物近前向光散射特性及其在粉尘质量浓度测量中的应用,建立了大气颗粒物近前向散射光测量实验装置,通过单分散和多分散颗粒物样本的实验测量和基于米散射理论的颗粒物光散射计算,得到颗粒物近前向散射光强度与粒径及分布宽度的关系,结果表明该装置可用于测量环境大气气溶胶质量浓度。通过已知参数的单分散气溶胶样品测量,借助米散射理论计算,可以获得较为准确的响应度数值,并估计测量实际大气颗粒物的误差范围。采用亚利桑那超细标准粉尘进行质量浓度定标,测量城区自然环境颗粒物的粉尘质量浓度,需要约2.5倍的修正。     

太阳能帆板平面度测量系统中光斑图像处理方法研究

太阳能帆板的平面度测量是卫星生产制造过程中的一个关键技术，现有的测量方法存在着精度差，效率低的问题。该文在基于实际工程课题的太阳能帆板平面度测量系统基础上，针对测量系统中光斑图像处理这一关键技术进行了详细的研究。对现有测量方法进行了比较与分析，介绍了测量系统的基本原理、图像采集系统设计过程中采取的主要措施、图像处理的具体方法与步骤和测量系统的基本组成。提出了一种新的快速滤波算法和光斑图像能量中心求取算法，大大提高了光斑图像能量中心的求取精度和实时性，提高了太阳能帆板平面度的测量精度。给出了光斑图像处理结果、静态测量重复性误差以及实际帆板的测量结果与分析，实验结果证明所采用的光斑图像处理方法可以满足对实际帆板测量精度的要求。     

大气颗粒物近前向光散射特性研究

为了考察大气颗粒物近前向光散射特性及其在粉尘质量浓度测量中的应用,建立了大气颗粒物近前向散射光测量实验装置,通过单分散和多分散颗粒物样本的实验测量和基于米散射理论的颗粒物光散射计算,得到颗粒物近前向散射光强度与粒径及分布宽度的关系,结果表明该装置可用于测量环境大气气溶胶质量浓度。通过已知参数的单分散气溶胶样品测量,借助米散射理论计算,可以获得较为准确的响应度数值,并估计测量实际大气颗粒物的误差范围。采用亚利桑那超细标准粉尘进行质量浓度定标,测量城区自然环境颗粒物的粉尘质量浓度,需要约2.5倍的修正。     

飞行试验中军用1553B总线的实时采集技术

针对飞行试验中飞机结构件的动态变形测量问题,提出了一种基于图像的测量方法,对其中涉及的关键技术进行了研究。采用10参数模型非线性成像模型补偿摄像机系统误差,引入摄像机动态校准算法,使摄像机标校重投影误差小于0.03pixel;采用编码标志作为测量标志,提高了图像自动识别和匹配效率;采用双像机交会测量计算测量标志位移变形量可达到0.15mm/1m。实验证明,该方法满足飞行试验中飞机结构件动态变形要求。     

The Development of Leukocyte Counter Using Fluorescence Imaging Analysis

Image cytometry centrifugation (ICC) method has been developed and applied to count residual leukocytes in transfusion blood products for quality assurance testing. The standard leukocyte fluorescence image profile was established by averaging the actual fluorescence images of leukocytes. It was used for development of an optimum image analysis algorithm to avoid misinterpretation of the dust contaminated from the environment. The centrifugal concentration process of the ICC method was investigated by a computer simulation, and it was found that it caused leukocyte overlapping and limited the enumeration range. By introducing a double thresholding algorithm to the fluorescence images analysis and correcting the number of the overlapped leukocytes, we succeeded in improving the accuracy and the measurement range up to 25 [WBC/μl] of the ICC method.     

PM2.5质量浓度廓线的激光雷达反演研究

针对PM2.5质量浓度在空间不同高度上的分布测量较难这一问题,采用激光雷达和大气透射仪以及粒径谱仪进行联合探测,反演PM2.5质量浓度廓线.考虑相对湿度等因素的影响,通过大气透射仪和粒径谱仪建立地面PM2.5质量浓度与大气透过率之间的函数关系.以大气透射仪所测地面大气透过率值为基准,修正激光雷达大气透过率在高空的边界值,结合Fernald后向积分法反演出大气透过率的垂直分布.依据建立的函数关系和大气透过率垂直分布,得到PM2.5质量浓度廓线,并采用HYSPLIT后向轨迹分析不同高度层气溶胶的输送和动态变化.通过激光雷达、大气透射仪和粒径谱仪的联合探测实验,结果表明:经大气透射仪修正后,大气透过率垂直分布精度得到了提高,PM2.5质量浓度廓线很好的反映了气溶胶垂直分布的微物理变化特征.     

An improved phase retrieval algorithm for optical aspheric surface measurement

In order to overcome the measurement and calculation difficulty for aspheric surface with phase retrieval technology, an improved phase retrieval algorithm was proposed. Due to significant departure from sphere surface, reflected light from different part of the aspheric surface under test will overlap in some areas in the collected images by CCD with general phase retrieval measurement setup, which will lead to the failure to recover the surface phase. The proposed algorithm will only use those areas without light overlapping in each image in the iteration process and employ several defocused images to recover the whole surface. This algorithm can improve the measurement range for aspheric surface with phase retrieval technology. The experimental system was established and a 180 mm diameter, f/1.6 parabolic mirror and a 180 mm effective diameter, f/1.33 hyperboloid mirror were tested by the proposed method. The experimental results show that the retrieved surface errors are in good consistent with that obtained by interferometer, which confirms the validity of the proposed algorithm.     

基于去模糊空间变换RCNN的毫米波图像目标检测（英文）

提出一种包含去模糊的空间变换区域卷积神经网络的目标检测算法.首先,基于主动毫米波圆柱扫描成像原理对人体进行三维成像(频率24~30 GHz),建立毫米波图像数据集.然后,估计毫米波图像的模糊核,通过卷积去噪网络获得图像先验知识,将其集成到半二次分裂的优化方法中,以实现非盲目去模糊.最后,由定位网络、网格生成器和采样网络三部分组成空间变换网络,将它融入到特征提取网络中,在去模糊后实现目标检测.通过该非盲目去模糊算法得到的图像的峰值信噪比可达27.49 dB,目标检测算法的平均精度可达80.9%.实验结果表明,与现有的先进方法相比,该方法可以有效地提高图像质量和检测精度,为毫米波图像中隐藏危险品的目标检测提供了新的技术支持.     

多尺度奇异值分解的偏振图像融合去雾算法与实验

针对现有偏振去雾算法鲁棒性不强和图像增强效果有限的问题,提出一种基于多尺度奇异值分解的图像融合去雾算法。首先,利用偏振测量信息的冗余特性,采用最小二乘法,提高了传统偏振图像去雾算法中偏振信息的准确度;然后,从传统偏振图像去雾算法的局限性出发,定性分析了偏振图像融合去雾的可行性,并提出了一种基于多尺度奇异值分解的偏振图像融合去雾算法;最后,设计了不同能见度条件下的验证实验并进行了量化评价。结果表明,与经典偏振图像去雾算法相比,该算法不需要进行人工参数调节,具有较强的自适应性和鲁棒性,能够有效改善传统算法中出现的光晕以及天空区域过曝的问题,图像信息熵与平均梯度最大可分别提高18.9%和38.4%,有效地增强了复杂光照条件下的视觉成像质量,具有较广泛的应用前景。     

基于优势特征图像融合的水下光学图像增强

针对水下光学图像颜色失真、非均匀光照、对比度低的问题,提出基于优势特征图像融合的水下光学图像增强算法.首先,提出改进的暗通道先验算法去除退化图像中的不均匀浑浊并均衡色彩;其次,对颜色校正图像分别使用基于加权分布的自适应伽玛校正算法和限制对比度自适应直方图均衡-同态滤波算法,增强颜色校正图像对比度并使其亮度均衡;最后,定义三幅融合图像即颜色校正图像、亮度均衡图像、对比度增强图像的关联权重图,通过多尺度融合算法获得融合图像.与单一预处理算法只能解决对应的退化现象相比,该算法对单幅退化图像进行多算法处理,得到三幅优势特征图像,通过不同权重的组合最大程度地将各优势特征相结合,得到的综合效果远超各单一算法优化效果,不再局限于解决颜色失真等单一问题.将本文算法与现有算法在主观评价和客观评价两方面进行实验对比,结果表明,该算法可以有效平衡水下图像的色度、饱和度及清晰度,视觉效果接近自然场景下的图像.     

改进GSO与二维OTSU融合的红外图像多阈值分割方法

针对二维最大累间方差（Nobuyuki OTSU,OTSU）图像分割算法在电气设备故障诊断与定位中,其红外图像的多阈值分割中存在的耗时多、分割精度低、误分割等不足,造成故障区域欠分割或者过分割的问题,提出一种改进的萤火虫算法（glowworm swarm optimization,GSO）与二维OTSU的融合算法来提高电气设备红外图像多阈值分割的实时性与准确度。寻优过程中,将局部寻优扩展到全局寻优,并引入非线性递减步长及新的移动策略对GSO进行优化改进。实验结果表明:该融合算法在分割结果上较二维OTSU及未改进GSO与二维OTSU融合算法更能准确分割运行电气设备图像异常区域,分割速度分别提高19倍、1.28倍,为红外图像早期故障的有效识别与定位奠定基础。     

高分辨率遥感图像耕地地块提取方法研究

利用高分辨率遥感图像的光谱信息提取耕地地块对于土地利用动态监测、精准农业等领域有着非常重要的意义,然而传统的结合GIS软件与手工数字化提取地块的方法费时费力,并且具有很大的主观性,因此利用计算机自动提取地块具有很强的现实意义。文章提出了一种基于小波变换和分水岭分割的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法,首先结合高分辨率层遥感图像的光谱信息,利用图像分类结果对原始图像中典型地物的灰度值进行对比增强处理,然后进行小波变换和分水岭分割,通过改进的区域合并算法解决过度分割问题,最后利用Canny算子引入边缘信息,得到最终的耕地地块分割结果。通过对北京地区Quickbird数据的应用,准确快速的提取了耕地地块数据,证明该方法是一种有效、可行的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法。     

光子计数集成成像的压缩与重构

集成成像技术作为一种重要的裸眼三维显示技术,在完整记录三维场景信息的同时,庞大的数据量给传输和存储带来了压力。为了实现图像的有效压缩和重构,根据光子计数集成成像的特点,基于分布式压缩感知理论,提出用于图像压缩与重构的方案。该方案将图像分为参考图像和非参考图像两类,对其设置不同的测量率并分别进行重构。为保证非参考图像的重构质量,提出一种联合重构算法。该算法首先对非参考图像进行分块测量,依据与参考图像之间的相关性进行图像块分类,然后结合参考图像测量值信息构建新的测量矢量,利用新的测量矢量完成初次图像重构。为了进一步提升图像重构质量,对初次重构结果进行二次残差补偿重构,获得最终重构结果。最后通过设置不同的测量率进行了大量实验,实验结果表明,所提算法在测量率为0.25时,图像重构质量可以达到30 dB,测量率为0.4时,图像质量可以达到35 dB,算法性能具有一定的优越性。