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基于弹性匹配活动轮廓模型心脏超声图像分割被引量：1: 2009年; 超声医学图像由于受成像机理的影响,图像对比度不高、边缘不明显。基于传统活动轮廓线模型(snake模型)的分割方法可能产生过分割或泄漏问题。由于医学图像中拓扑结构已知,因此基于先验知识的活动轮廓线分割方法是解决这个问题的一个有效途径。建立一种新的基于弹性匹配活动轮廓线模型,该方法将待分割曲线的形状与原型曲线用弹性匹配测量变形量或相似度。曲线在演化过程中,根据变形量或相似度,可以准确分割模糊的边缘,同时保持整体目标分割形状。通过对二维小儿超声心脏图像的左心房内壁进行分割,经比较,基于弹性匹配活动轮廓线分割比传统活动轮廓线分割的误差有显著减少,避免了传统活动轮廓线的过分割或泄漏问题。; 陈胜王沛; 关键词：超声图像图像分割

一种全新的基于胸片计算机辅助检测肺结节方案被引量：5: 2010年; 针对目前基于胸片肺结节计算机辅助检测系统的检出率低,且检测结果有大量假阳性的问题,提出一种全新检测方案.该方案首先引入基于活动形状模型的算法分割肺区,在肺区中选取大量可疑结节,然后为每个可疑结节提取基于分割结果的27个特征,最后引入线性分类器对可疑结节进行分类,给出最终检测结果.方案中,由于两步结节增强技术的引入,使得只有少量真实结节在可疑结节选取过程中丢失.特征提取时,引入分水岭算法分割可疑结节,基于分割结果提取能够有效区分可疑结节中真实结节和假结节的形状特征、灰度统计特征、曲面特征和梯度特征等,并利用可疑结节分割结果与感兴趣区域中Canny算子边缘检测结果的相关性来降低假阳性.本文选择日本放射技术学会提供的公共数据库测试系统的肺结节检测性能,系统在平均每幅图4.5个假阳性水平下检测出72.2%的结节.对非常不明显和极其不明显结节,系统的检测性能在4.5个假阳性水平下达到了52.7%.; 陈胜李莉; 关键词：X光胸片肺结节计算机辅助检测

一种改进的基于汉明纠错码的图像恢复算法被引量：1: 2008年; 为减少汉明纠错译码时出现的错误,以减少错纠和乱纠的可能和提高恢复图像的质量,提出了一种改进的基于汉明纠错码的图像恢复算法。该算法首先将灰度图像的最高位平面(MSB)分成4大块;然后再将每大块分成4小块,并进行小块的垂直对调,同时对处理后的4大块中相同像素位置处的二进制位进行(7,4)汉明编码;最后将产生的3个监督位平面各自进行大块内小块的对角对调,再将处理后的3个大块按监督位顺序依次嵌入到原始图像的前面3大块的对应像素的最低位(LSB)。第2重要位平面(2MSB)和第3重要位平面(3MSB)也进行同样处理,并分别嵌入到次低位(2LSB)和再次低位(3LSB)。实验结果表明,该改进方法比原方法在剪切、替换、均值和中值滤波以及JPEG有损压缩情况下,可取得更好的图像恢复效果,且恢复算法带来的噪声大大减少。; 彭凡王沛陈胜; 关键词：图像恢复

一种改进的基于汉明纠错码的图像恢复算法: 为减少汉明纠错译码时出现的错误,以减少错纠和乱纠的可能和提高恢复图像的质量,本文提出了一种改进的基于汉明纠错码的图像恢复算法.该算法首先将灰度图像的最高位平面(MSB)分成4大块;然后再将每大块分成4小块,并进行小块的垂...; 彭凡王沛陈胜; 关键词：图像恢复; 文献传递

基于运动矢量区域特征的视频水印方案: H.264是一种高压缩比、高视频质量、高复杂度的新一代视频压缩标准,因为其高压缩率的特性,一些常用的水印方案无法直接运用于该视频压缩标准.本文提出了一种利用运动矢量的区域特性来隐藏水印信息的视频水印方案,该算法的最大特点...; 郑振东王沛陈胜; 关键词：视频水印运动矢量; 文献传递

基于运动矢量区域特征的视频水印方案被引量：34: 2008年; H.264是一种高压缩比、高视频质量、高复杂度的新一代视频压缩标准,因为其高压缩率的特性,一些常用的水印方案无法直接运用于该视频压缩标准。提出了一种利用运动矢量的区域特性来隐藏水印信息的视频水印方案,该算法的最大特点为简单、实用,并且在隐藏水印信息的过程中还可以降低H.264编码中运动估计部分的运算复杂度。实验结果表明,通过该算法对视频图像嵌入水印后,主观上无法分别图像区别,PSNR值的波动被有效的控制在±0.1范围内,码率的增加在2%左右,并且插入的水印信息能够被100%的正确提取,运动估计中的搜索点减少1/2。由此表明,该算法是一种简单、高效的视频水印隐藏方案,并且细化区域的分类,可以达到使隐藏的水印信息加倍的效果。; 郑振东王沛陈胜; 关键词：H.264 视频水印运动矢量

重症监护X-ray图像中呼吸导管的自动检测: 2008年; 近年来,移动X-ray成像机器被广泛地应用于重症监护病房,它可以及时地检测到病人体中呼吸导管(ET)的位置是否正确.不适当的导管位置会给病人造成不适感,严重的会给病人造成生命危险.另一方面,由于移动X-ray图像比较模糊、对比度低、噪声大,使得用计算机自动识别气管内的呼吸导管具有一定难度.首先对X-ray图像作增强处理使图像中的边缘更清晰而便于边缘检测.在基于增强图像的基础上,利用呼吸导管边缘的对称性和导管的大致方向不变性,对哈夫变换算法作有针对性的改进.利用此方法检测32张含有呼吸管的X-ray图像,实验结果为检测出93.75%.; 陈胜李莉; 关键词：重症监护 CANNY算子哈夫变换

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陈胜