简介：为了避免成像物体在核磁共振成像（magneticresonanceimaging,MRI）系统实际操作中的旋转难题,现提出一种基于径向基函数（radialbasisfunction,RBF）神经网络和微分进化（differentialevolution,DE）思想的磁共振电阻抗成像（magneticresonanceelectricalimpedancetomography,MREIT）算法.该算法只利用单方向磁感应强度,首先RBF神经网络对肺部仿真模型可行域电阻值和仿真计算磁场强度与真实电磁场强度之间的不匹配目标函数建立非线性模型,其次用微分进化算法寻找最优解.通过在二维、三维肺部仿真模型的仿真实验研究.结果表明,该算法在允许的误差范围内可以有效地对病变的肺部组织进行阻抗图像重构,统计结果与基于微分进化思想的MREIT算法相比,明显缩短了计算复杂度与计算时间.

简介：针对圆柱表面缺陷检测时,缺陷处于不同曲面位置具有不同的像素和实际物理尺寸的对应关系,提出一种圆柱工件表面缺陷视觉检测的标定和补偿方法.设计了圆柱工件表面缺陷测量系统,并利用小孔成像模型,根据系统设计参数,对圆柱上点像素和实际物理尺寸的对应关系进行了理论分析和计算,获得关系曲线,搭建测量系统.利用棋盘格模板对实际的关系曲线进行测量,并与理论曲线进行对比标定,在此基础上对不同曲面位置的缺陷进行测量实验研究,结果表明,该补偿方法把测量平均相对误差从14.58%降低到0.91%,大大提高了缺陷的定量和定性检测精度.

简介：为了提高内衬套的检测速度和精度,保证内衬套的使用寿命,提出结合图像处理技术实现内衬套表面缺陷的自动检测.通过采用CMOS相机在近红外背光源暗域照明环境中获取图像并进行处理,实现对内衬套的毛刺及擦痕的自动检测.本检测系统主要通过图像形态学滤波和GrabGut图像分割算法分别实现对内衬套表面毛刺和擦痕的检测,通过轮廓拟合提取检测毛刺和擦痕的图像,从而实现对内衬套的表面缺陷检测.实验表明,所提出的内衬套表面缺陷的自动检测方法具有高效、准确的优点,且该系统运行稳定,因而具有推广价值.

简介：作为一个保边去噪的算法,各向异性扩散滤波（anisotropicdiffusionfilter,ADF）被广泛应用于磁共振成像（magneticresonanceimage,MRI）图像的预处理中,且对MRI图像中的莱斯噪声具有很好的去除效果.各向异性扩散滤波参数的选择对于其去噪性能影响很大,为找出滤波器的最佳参数,我们用改进的遗传算法对其进行参数优化,并且采用了一种新的精英选择策略,而且还在交叉和变异过程中采用了自适应的交叉和变异概率,再分别对各向异性扩散滤波的迭代次数t、扩散阈值k以及时间步长λ等三个参数进行选择优化.最后,从峰值信噪比（peaksignal-to-noiseratio,PSNR）、结构相似性指数（structuralsimilarityindexmetric,SSIM）、均方差（meansquarederror,MSE）三个方面,将经过参数优化的各向异性扩散滤波器对脑部MRI进行去噪处理,并与其它参数下的滤波结果进行对比.实验结果表明,经过参数优化的各向异性滤波器,无论是从视觉上还是相关评价指标上,均优于其它参数情况下的去噪效果.

简介：微分进化算法主要有三个随机参数：种群大小（NP）,缩放因子（F）,交叉因数（CR）.这些参数的取值对EIT图像重建效果的好坏起着重要的作用.但当前微分进化算法参数选择具有随机性,大多数的参数研究是通过标准测试函数进行,没有具体到特定的领域.针对这些问题,文章以头部EIT图像重建为例,在给定目标函数和终止条件的基础上,通过大量的仿真实验,分析了各个参数对图像重构结果的影响,并给出了这些参数的合理选取区间,从而为微分进化算法在EIT图像重建中的应用提供了有效的依据.

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

简介：针对传统算法大多忽略人眼特性,获得的视差图与人眼真实感受之间存在一定差异的问题,提出了一种符合人眼视觉特性的自适应权重匹配算法.该算法首先引入视觉显著性特征,然后对像素权值分配进行改进并提出新的匹配代价度量准则,最后采取左右视差图融合的方法获得最终视差图.相关图像实验表明,改进算法很好地解决了遮挡问题,可精确描述边缘和细节视差;相对于原算法有较大程度的性能提升.

简介：提出了一种参数自适应的图像超分辨率重建方法.在基于稀疏表示的图像超分辨率重建的经典算法模型框架下,正则化参数可以根据每个图像补丁本身情况自适应地确定,从而克服了人为选择参数且所有补丁参数需一致的缺点,因此使图像重建效果得到提升.实验结果表明,我们所提方法在不同尺寸扩大因子和噪声环境下都优于人工确定参数的情形,三种评价指标均表明所提方法是有效的.

简介：将实时快速图像处理技术引入射流浓度场检测领域,结合自主研发的浓度场扩散试验装置,设计了一套以DM8148为图像处理核心,CCS5.5.0和Matlab为软件平台的射流浓度场检测系统.在实验水槽射流扩散实验中,CMOS相机采集示踪物质浓度扩散的一系列瞬时图像,并提取示踪物质扩散区域,通过图像处理算法使示踪剂的扩散图像以等浓度线图形式显示,实现流场浓度分布可视化.实验表明,本系统对污染物扩散规律研究及水环境质量评价均有借鉴意义,同时也表明本系统在水体污染物浓度场测量中具有一定的可行性.

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：针对工业生产线上零部件上下盖自动合装的问题,搭建了一套基于手眼（eye-in-hand）系统的机器视觉装配实验平台.首先对视觉系统进行手眼标定,确定相机内外参数和手眼关系;然后利用视频处理方式获取进入视场内零部件的前景图像,获得其图像数据,并对数字图像进行相应的处理,即通过背景差分法获取前景图像,并进行连通域标记和区域轮廓提取来获得数字图像的特征信息;最后根据其特征用矩形拟合计算其质心坐标以及与机器人x方向偏转角度,使六轴机器人在合装零部件时能自动进行纠偏和补偿.实验结果表明,移动零部件的装配成功率为100%,能满足工业现场产品装配精度需求.

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：为有效降低宫颈癌细胞图像在图像识别中的假阴性率,在此提出一种改进的残差网络算法.该改进算法通过对交叉熵代价函数增加权重实现,根据不同病变程度的宫颈细胞建立权重矩阵,有针对地对假阴性类别的输出进行加权处理,优化分类输出、减少假阴性误判.实验结果表明,对于不同的宫颈细胞图像数据集,本改进算法输出分类效果稳定;与传统图像分类算法相比,改进后的交叉熵代价函数算法在识别分类宫颈细胞图像时,能有效降低宫颈癌细胞图像的假阴性率.

简介：本文探讨了牙本质龋损中胶原蛋白的变化持点,为临床牙本质龋的预防与治疗提供参考依据.实验采用氨基酸自动分析仪测量正常和二层龋坏牙本质龋胶原蛋白中18种氨基酸含量,结果表明:(1)正常与内层龋坏牙本质胶原蛋白中18种氨基酸含量无明显差别(P＞0.05).(2)外层龋坏牙本质胶原蛋白除甘氨酸明显增高外,其余氨基酸含量明显低于正常及龋坏内层牙本质中的胶原蛋白(P＜0.05).说明牙本质发生龋损时,内层龋坏牙本质中的胶原蛋白在其氨基酸含量及构成比上无显著改变,同正常牙本质胶原蛋白-样为Ⅰ型胶原;而外层龋坏牙本质中的胶原蛋白则发生了明显变化,非Ⅰ型胶原.本文研究结果同时也说明作为生命科学研究重要组成部分临床医学一个分支的口腔医学和分析仪器有着密切的关系,自动生化分析仪器氨基酸自动分析仪在口腔医学的研究中有看重要意义.