An experimental investigation on two-dimensional shape-based diffuse optical tomography

来源 :Chinese Optics Letters | 被引量 : 0次 | 上传用户:menghuilong
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A two-dimensional(2D) shape-based approach of image reconstruction using a boundary element method is developed for diffuse optical tomography(DOT).The experimental validation uses a four-channel timecorrelated single photon counting(TCSPC) system for
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传统的基于线性光谱混合模型(LSMM)的解混方法采用迭代求解方式,复杂度较高,为此提出一种基于几何方式的模型求解方法。另一方面,LSMM采用固定谱形固定数量的光谱端元进行解混,影响了光谱解混精度,为此提出端元谱形的区域修正方法和端元子集的局域确定方法,从而建立基于柔性端元的新解混方式。实验表明了所提出的几何求解方法及柔性光谱端元方式的有效性。
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在边缘方向角的基础上提出了一种新颖的角点检测方法。新模型基于:边缘在角点处必定发生弯折;在一定尺度范围内,角点两边的点均有方向角的最大趋向一致性;合理的放宽尺度,角点两边的点均有方向角最大趋向一致性增强。实验结果表明:新模型能够排除更多的伪角点,利用边缘方向向量判断角点的凸凹性;和其它多种角点检测模型相比,这种方法能够提供更多的角点信息,而且检测准确率高。
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提出了一种新的基于时域定区间记忆补偿的视频对象分割算法。首先,使用对称帧帧差累计法及帧差图像的四阶矩检测出初始运动变化区域;然后,对检测出的初始运动变化区域通过时域定区间记忆补偿法进行补偿,并进一步整合形成全局运动记忆母板,在空域使用Sobel边缘检测算子较为精确地检测得到当前帧中所有边缘;最后,进行时空融合,从而提取出完整精细的运动对象轮廓并通过填充得到运动对象模板。实验证明了本文算法的正确性和
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为了跟踪复杂情况下运动速度较快的可变形目标的活动轮廓,提出一种变形峰值跟踪卡尔曼粒子滤波算法.该算法通过使用卡尔曼滤波器预测目标活动轮廓的全局平移速度,并将目标状态空间分为有效基空间(维数很小)和剩余基空间,对有效基空间进行重要性采样,而对剩余基空间使用峰值跟踪,从而实现对目标轮廓的跟踪.实验结果表明,该算法可有效跟踪运动速度较快的可变形目标轮廓.
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为提高彩色图像中的经典矢量滤波算法和其扩展算法的运算效率,提出了一种针对滤波窗口内带矢量距离矩阵计算的滤波快速算法.通过分析当前像素滤波窗口的矢量距离矩阵与邻近像素矢量距离矩阵之间的关系,设计了一种滤波窗口内像素的排列规则.新矢量距离矩阵的值大部分可来自于邻近多个像素存储的矢量距离值.该新方法能够保持与原方法相同的滤波效果,且适合于任意大小滤波窗口.实验给出了多种矢量滤波的使用前后滤波时间,结果显
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This paper presents a novel geometrical voxelization algorithm for polygonal models.First,distance computation is performed slice by slice on graphics processing units(GPUs) between geometrical primit
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Fundamental matrix,drawing geometric relationship between two images,plays an important role in 3- dimensional computer vision.Degenerate configurations of the space points and the two camera optical
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应用计算机图像技术并结合昆虫分类学原理,设计和开发了一套"昆虫目级阶元标本图像自动鉴定系统",提出了一组基于昆虫标本图像的相对特征,并通过前馈人工神经网络方法进行鉴定测试。测试结果表明,相对特征应用于昆虫目级阶元图像的自动鉴定是有效的,在对7个常见昆虫目的测试中,系统表现出良好的准确性和稳定性,最高正确识别率可以达到95%。
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生物特征识别技术是指利用人体本身所固有的生理或行为特征,通过图像处理和模式识别的方法来认证个人身份的技术。作为一种非常重要的身份认证手段,生物特征识别技术在众多领域以及人们的日常生活中起着越来越重要的作用。
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In this paper,we consider the problem of clustering Web images by mining correlations between images and their corresponding words.Since Web images always come with associated text,the corresponding t
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