用Prewitt算子细化边缘

传统的边缘检测算予一般都只能得到比较宽的边缘,这为以后的图像处理带来了一定的困难。本文通过对图像边缘特征的分析,提出了一种新的边缘细化方法——Prewitt算子细化边缘。实验表明,这种方法能在保持原有信息的前提下,给出令人满意的细化结果。     

改进的基于梯度幅值的自适应边缘检测算法

分析文献[1]给出的算法.针对其中存在的问题和不足,给出了一个改进算法.实验结果表明,改进算法弥补了原文算法中的缺陷,在获取连续边缘的同时也较好地抑制了噪声,在运算效率方面有了明显的提升,并节省了大量的内存空间.     

基于梯度幅值的自适应边缘检测算法

提出了一种新的边缘检测算法.根据所提出的梯度幅值计算方法求出整幅图像的梯度幅值均值和图像中所有像素点的梯度幅值相对与均值的方差.由图像的梯度幅值均值和方差计算出图像的最佳阈值.然后根据提出的噪声剔除方法对由最佳阈值判定的初始边缘中的噪声进行剔除.实验结果表明所提出的算法在精确定位边缘的同时也较好地抑制了噪声.     

非均匀介质下基于区域重建的弥散光学层析成像

传统体素重建方法的弊端是用测量数据重建庞大的光学参量.庞大的数据量一方面加大重建过程中的计算量,另一方面由于测量数据易于受噪音的影响造成结果的不稳定性.因此,本文提出一种基于区域的重建方法,该方法通过找邻近节点确定目标区域.第一步进行体素重建,确定目标个数及其中心点.第二步重建中心点所在的区域.实验中,给出了重建模型吸收系数的重建结果,并引入四个数值指标进一步衡量重建图像质量.实验结果表明:该方法可以有效降低重建系统规模,克服重建病态性,提高重建图像的精确性和对比度.     

基于颜色三角形的彩色图像边缘检测

利用像素点的颜色坐标RGB构建像素的颜色三角形,计算该三角形的周长和内角.将周长和内角作为像素点的信息量的度量.通过像素点在相关邻域上的信息量的计算,确定该像素点是否为彩色图像的边缘点.这种边缘检测方法,在一定程度上合理地考虑了个各颜色分量的相关性,将向量空间的计算以自然的方式转换成了标量的计算,在思想上是一种不同于其他算法新的算法.实验结果表明,与传统方法相比,该方法能检测出更多的边缘,并且算法实现简单,检测出的边缘清晰.     

关于PDT光敏剂敏化效应光谱及其量子产率的研究

从实验的角度研究了HA光敏剂激发态的敏化特性,建立了单态氧量子产率在近红外区的荧光光谱测量系统,测定了HA光敏剂的单态氧量子产率为0．78。结果表明,该类光敏剂具有较强的敏化效应,是一类有前途的光动力治疗(PDT)候选光敏剂。     

基于RGB空间剖分的彩色图像边缘检测

对RGB颜色空间进行剖分,根据剖分的结果,定义了RGB空间中一点的彩色信息量,通过像素点在相关邻域上的信息量的计算,确定该像素点是否为彩色图像的边缘点.这种边缘检测方法,在一定程度上合理地考虑了个各颜色分量的相关性,将向量空间的计算以自然的方式转换成了标量的计算,在思想上是一种不同于其他算法新的算法.实验结果表明,与传统方法相比,该方法能检测出更多的边缘,并且算法实现简单,检测出的边缘清晰.     

基于水平集的光学层析图像重建

为解决重建图像中异常区域边界不规则这一问题,提出一种基于水平集的光学层析图像重建方法.该方法在背景区域光学参数已知情况下,可以使重建异常目标区域的位置更加接近其真实位置,且实现了异常区域位置和光学参数的同时重建.采用扩散方程作为光子传输模型,基于有限元方法实现正向模型的数值求解,用零水平集曲线表示异常区域边界.实验结果...     

基于快速Hough变换检测圆的人眼精确定位方法的研究

眼睛定位是人脸识别的非常重要的一个环节,在模式识别领域有着广泛的应用前景.针对传统人眼定位方法提出了一种快速、有效的眼睛定位方法.在初步确定人脸区域后,采用Sobel算子进行边缘提取,然后应用圆的几何性质在人眼大致区域内检测圆,从而定位眼睛中心.实验证明了算法的有效性     

融合多种先验信息的光学层析图像重建

为克服光学层析成像的病态特性,将三种不同的先验信息模型引入到基于辐射传输方程的光学层析成像中,给出了对应于三种重建模型的重建算法,其中在线过程作为先验信息的重建算法中,提出一种神经网络优化算法。最后对这三种先验信息模型进行了综合比较和讨论,并在图像的平滑性、边缘保留特性、算法复杂性及重建效果方面对其进行定量比较,提出一种分析平滑性的算子和一种基于梯度的衡量边缘保留特性的算子。实验证明基于三种先验信息模型的重建算法均能提高重建图像质量,其中,平滑先验模型的平滑效果最好,马尔可夫随机场模型有较好的边缘保留特性,线过程模型在平滑图像的同时可以更好地保留图像边缘,并且重建精度较高。