【摘 要】
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为克服传统区域生长方法中容易发生的欠分割和过分割现象,引入局部图像分析技术,设定一系列感兴趣区域(ROI),对冠状动脉的多层螺旋CT(MSCT)图像进行分割。首先应用基于Hessian矩阵的局部血管增强(LVE)滤波,提升图像的对比度;随后采用自适应性区域生长(ARG)算法,并对阈值适时调整。分割后的局部图像经过全局融合得到整体冠脉树。算法综合了图像的局部形状信息和灰度信息,确保了分割结果的准确性
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为克服传统区域生长方法中容易发生的欠分割和过分割现象,引入局部图像分析技术,设定一系列感兴趣区域(ROI),对冠状动脉的多层螺旋CT(MSCT)图像进行分割。首先应用基于Hessian矩阵的局部血管增强(LVE)滤波,提升图像的对比度;随后采用自适应性区域生长(ARG)算法,并对阈值适时调整。分割后的局部图像经过全局融合得到整体冠脉树。算法综合了图像的局部形状信息和灰度信息,确保了分割结果的准确性和完整性。实验结果表明,算法对左前降支(LAD)、左回旋支(LCX)、对角支(Diag)及右冠状动脉(R
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提出了一种最优轴投影(OAP)特征来描述步态信息。首先用背景减除法得到序列图像中的轮廓,然后随机选一部分轮廓样本基于主成分分析(PCA)方法训练出最优轴,并基于最优轴提取每个轮廓点的OAP特征。在UCSD和SOTON数据库的实验结果显示,OAP特征包含了丰富的步态信息;和同类型方法相比,本文方法有较高的识别率,计算复杂度减小,识别速度提高。
在线性判别分析(LDA)算法基础上强调图像类间数据的局部可分性,提出一种称为局部LDA(LLDA)的新子空间方法,并给出LLDA的图嵌入表示。针对LLDA同样存在的小样本问题,首先给出了传统适于LDA的主成分分析(PCA)预处理方法不适于LLDA算法的证明;进而提出了基于散度差判别准则(SDDC)的LLDA(SLLDA),既克服了LLDA的小样本问题,又提供了真实比较LLDA和LDA的平台。在Po
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为了更精确地检测出含有噪声与模糊的印刷电路板(PCB)光电图像中走线的信息,提出了结合随机Hough变换和最小二乘法拟合直线两者优点的直线检测新方法。首先对含有走线的PCB光电图像进行预处理,给出误差阈值;然后用随机Hough变换粗略确定图像中直线的大概位置,剔除干扰点与噪声,保留符合误差阈值要求的直线附近的点集;最后用最小二乘法拟合各个集中的点,得到较精确的直线参量,从而得到各条拟合直线。对由C