用血管造影图像分析的冠脉参数测量

冠脉血管直径的测量是冠心病诊断的基础.该文利用图像处理的方法实现了冠脉直径的测量,采用了103个病例进行统计研究.按照美国心脏病协会分段准则,把整个冠脉树分成了27段,给出了每一段冠脉的直径百分比这个新的参考值,列出了冠脉平均、中点这2个直径百分比表.在每个表中给出直径百分比的均值和标准差.这2个表在冠状动脉病变分析中具有非常重要的应用价值.此冠脉直径百分比参考值可作为新评判依据,它比传统意义上的百分比狭窄率更具有应用价值.     

序列图像中多运动目标的识别

提出了一种对序列图像中多目标进行识别的方法．利用多帧差分与颜色查表法相结合，采用高斯滤波器对差分后的图像进行平滑去噪，并且消除了运动快慢带来的不利因素．基于颜色表的快速搜索进一步提高了目标识别速度．经过实践证明该方法识别准确、速度快、效率高．     

图像序列中运动目标深度估计

通过对生物视觉深度运动知觉机理的研究，推导出基于度运动知觉提取三维运动目标深度信息的数学模型和计算公式，研究结果表明，根据三维运动目标在二维成像平面上的运动可以判断是否存在深度方向变化以及大致区分目标运动的方向，同时如果假定已知运动的大小，根据它们在像平面上ｘ或ｙ方向的相对运动变化可以对于目标的深度运动进行估计，经过采用实际图像序列所进行的实验，获得了令人满意的结果。     

红外图像序列运动小目标的图像流检测法

提出了一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法，首先利用两步分离法对图像进行预处理，筛选出少量的候选运动目标，然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程，在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹，实验结果表明，该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测。     

红外图像序列运动小目标的图像流检测法

提出一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法．首先利用两步分离法对图像进行预处理,筛选出少量的侯选运动目标,然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程,在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹．实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测．     

序列图像中运动区域的检测与几何特征提取

提出了一种基于色度的运动区域检测算法,利用像素的色度分量进行检测,克服了亮度变化和阴影的影响,并利用形态学方法对检测结果进行后处理,对处理后的运动区域进行标记,提取每个区域的面积、周长、形状因子等几何特征参数,为运动目标后期的分析和跟踪奠定了基础.最后给出了实验结果和数据,证明了算法的有效性.     

冠状动脉造影评价运动平板对冠心病的诊断价值

目的 结合冠状动脉造影评价运动平板实验(Exercise Testing)对冠心病的诊断价值；临床资料与方法回顾性分析了40例运动平板试验检查患者，男性20例，女性19例，平均年龄54岁。对运动实验阳性的5例，阴性的2例进行了冠状动脉造影检查；结果：运动实验阳性的5例中冠状动脉造影4例显示冠状动脉中度以上狭窄，1例冠状动脉正常；阴性的2例中l例为小血管病变，l例冠状动脉造影正常。结论运动实验是早期诊断冠心病重要的检查，运动实验阳性冠心病可能性大，多为大血管病变。实验阴性冠心病可能性小，但不能完全排除冠心病，少数为小血管病变。应结合临床表现及高危因素，对可疑患者应行冠状动脉造影以确诊。     

基于实时序列图像复杂背景下运动目标的提取

通过对实时序列图像中运动目标的运动规律的分析,提出一种在复杂背景下运动目标的提取方法,详细讨论了这种目标提取方法和原理,给出了具体的实现方法和该方法应用于实际工作的实验结果数据。通过实验证明,该方法对于克服复杂背景的干扰和有效地提取运动目标具有较好的效果。     

基于光流法的篮球图像运动块差异自主检测方法

为了解决传统方法在人群密集遮挡情况下无法满足检测要求,以及针对正常运动块的加速度改变,容易误检测为差异运动块的问题,通过光流法研究篮球图像运动块差异自主检测问题。分析光流法方程,通过篮球图像序列中像素强度数据的时域改变与相关性判断运动块像素的变化。通过码本模型对篮球图像前景位置进行提取,避免人群遮挡干扰,在前景位置处找到特征点。获取目标特征点后,通过光流法对运动块进行跟踪,针对全部能够被跟踪的运动块,引入光流运动方向数据;把光流运动方向在相同角度区间中的特征点当成一组数据完成归一化处理,降低对正常运动块的误判断,增强检测精度。对各区间中光流加速度进行高斯滤波处理,把各角度区间加速度累加,将其当成篮球图像加速度,设定累积加速度阈值,在图像块累积加速度高于设定阈值的情况下,认为出现差异情况。结果表明,所提方法能够检测遮挡背景下篮球图像运动块差异,NMI与LODF值均较大。说明所提方法满足遮挡情况下运动块差异检测要求,检测结果准确,不容易出现误检测现象。     

会议电视图像序列中的运动目标分割

提出了基于递归高阶阶段的运动目标分割方案,主要用于会议电视图像序列,与传统的高阶统计方法相比,基于递归高阶统计的分割方法从高斯噪声背景中提取信息,由于利用了前ｎ帧图像的信息冗余度,递归高阶统计方法可以更有效地减少噪声,检测小目标,并且提高了目标的分割准确度,模拟试验结果显示,分割结果较好。     

基于纹理分析的图像形貌特征提取

讨论了纹理分析的统计法、结构法、模型法以及空间／频率域联合分析法等四种主要方法的优缺点及各自的适用性，对近年来这些方法在图像形貌特征提取方面的应用进行了归类和初步的总结，重点介绍了一些新的发展，探讨了存在的问题和发展方向。     

基于时变三维坐标重构的空间锥体目标微动特征提取方法

针对现有微动特征提取方法在散射系数复时变条件下不适用的问题,提出了一种基于时变三维坐标重构的微动特征提取方法。首先建立旋转对称空间锥体目标的微动信号模型,其次通过动态规划进行散射点分离,对各个散射点相位干涉处理后获得目标的时变三维像,最后利用高精度的三维坐标重构提取目标的三维微动特征。通过仿真实验在散射系数复时变的情况下进行微动特征提取,结果显示该方法的微动特征提取精度较传统方法有明显提高,可以较好地适用于散射系数复时变的情况。     

港口目标特征提取与识别

港口目标的识别包括两个方面：识别港口轮廓和识别轮廓两侧的港口纹理,轮廓链码表示轮廓的走向及轮曲线的曲率,经过自适应平滑后由波变换的极大值检测得到角点,即大曲率点,港口轮廓的基元是一种连续四个角点的结构,基元的识别取决于这些角点有关的三个特征,这些特征只与角点的角度正负性质有关。     

一种弱纹理图像特征跟踪的鲁棒方法

目的 提出一种用于弱纹理图像的特征提取和跟踪的鲁棒方法。方法 选取包含若干表面片的结构化特征,并假设结构化特征中的表面片之间的关系在图像运动时保持不变,使用基于梯度的方法和基于相关性的方法在另一幅图像中求对应的结构化特征,利用结构化特征不变性判据,评价对应结构化特征的有效性。结果与结论 该算法能有效地跟踪一般表面片特征,非常适合于在室外获取的一般图像序列和弱纹理图像序列运动分析。     

用于DNA序列结构分析的特征抽取方法

人类基因组计划中的DNA序列图谱是生命科学和基因工程中的伟大成就,要解译隐藏在基因组中的生物信息还有一段很长的路要走,这是因为DNA序列的结构很难分析和识别．作者提出一种用于DNA序列结构分析的特征抽取方法．这种方法采用DNA序列码序的共生概率来抽取高维特征．然后采用相关法和／或贝叶斯分类器来分类结构模式．一些仿真试验的结果表明这种方法适合于DNA序列的结构分析。     

从光流场计算刚体运动参数

本文研究了从单帧图象光流场恢复观察者相对于周围环境运动参数的计算问题,证明了分别至少需要两个光流点才能唯一地确定纯平移和纯旋转的平移方向和旋转参数。而至少需要八个光流点才能唯一地决定一般运动的平移方向和旋转参数。与已有算法相比,本文的算法简单且易于理解。本文同时分析了平移方向和旋转参数的几何意义,提出了一种利用光流点判别观察者运动形式的简单方法。     

人脸斜视图象的特征提取与恢复

给出了能对正视图象和斜视图象同样有效地进行特征点的提取的一些新算法．建立了人脸斜视图象的数学模型，对于斜视了一定角度的人脸图象提取出一些比较明显的特征，并通过查阅标准数据库，对特征向量进行恢复，找出最佳匹配的标准图象．最后给出了实验结果     

管道焊缝缺陷图像特征参数的提取

焊缝的质量直接影响管道的使用寿命.有效检测出焊缝的缺陷,具有十分重要的现实意义和经济价值.本文介绍了焊缝图像缺陷特征参数的提取方法,为管道焊缝缺陷识别与评价奠定了基础,为管道焊缝质量控制和缺陷检测提供技术保障.     

自适应主元提取算法在人脸图像特征提取中的应用

以统计主元分析为理论依据,研究了自适应主元提取（APEX）算法,并揭示了该算法的网络模型与统计模式识别之间的密切联系。最后,将APEX算法运用于ORL人脸数据库的特征提取中。仿真结果表明,APEX算法在人脸识别中是一种有效的特征提取方法。     

窄带雷达网弹道目标微动特征提取

目标微动特征是弹道中段识别的有效特征之一。针对单部雷达获取目标微动信息的局限性,提出了一种利用窄带雷达网进行弹道目标进动特征提取的方法。首先,建立了锥体进动模型和窄带信号模型,得到了散射点微多普勒表达式。然后,在锥体非理性散射点转化为理想散射点的基础上,通过频谱分析,实现了不同视角下散射点的匹配关联。最后,利用锥顶微多普勒信号对锥底进行补偿,在雷达视角方差最小时求得补偿系数。再联立2部雷达的微多普勒信息即可求出参数。仿真结果表明该方法能够精确提取微动参数和结构参数。