Hierarchical Non-linear Image Registration Integrating Deformable Segmentation

IntroductionSegmentation and registration are two impor-tant problems in the field of medical image analy-sis. Traditionally, solutions have been developedfor each of these two problems in relative isolationfrom the other, but with increasing dependence onthe existence of a solution for the other. For exam-ple, model-based segmentation methods[1,2]need toregister individual data sets to a common frame ofreference, so that statistics about the models canbe gathered to guide the evolution of the…     

MUTUAL INFORMATION BASED 3D NON-RIGID REGISTRATION OF CT/MR ABDOMEN IMAGES

Introduction　　 Automating medical image registration is be-coming an increasingly important goal. It formsthe basis of image processing techniques to com-bine information from the different modalities,which are now frequently acquired for many pa-tients. Such combined representations of patientimages have been shown to assistin the interpreta-tion of the complementary information provided bythe modalities[1,2 ] .　　 A variety of imaging modalities gives insightto different parameters and in…     

DIRECT VOXEL-PROJECTION FOR VOLUMETRIC DATA RENDERING IN MEDICAL IMAGERY

IntroductionWith the development of medical imagingtechniques,many devices such as computed tomo-graphy,positron emission tomography,singlephoton emissioin computed tomography,magneticresonance imaging,and ultrasound scanners arewidely available for capturing the planar images ofhuman organs directly in machine- readable form.These medical imaging methods bring a lot of ad-vantages to clinical diagnosis and treatment.How-ever,due to these systems'2 - D imaging modali-ties,it is difficult to un…     

Deformable Registration of MR Brains with Best Features

Introduction Deformable registration is very important formedical image analysis and so far various methodshave been proposed in decades[1-4]. HAMMER reg-istration algorithm[5]defines an attribute vector in-cluding intensity, edge type, and geometric mo-ment invariants as a signature of each point, to re-duce ambiguity in correspondence matching duringthe image registration. Another characteristic ofHAMMER is the hierarchical matching mecha-nism, which helps avoid the warping being trapped…     

基于球面图像的三角网格模型分割

为了从局部形状的角度实现对三角网格模型的管理和重用,提出了一种基于球面图像的三角网格模型分割方法.通过球面参数化及球面划分,将三角网格模型的表面属性信息映射到球面图像中;利用成熟的区域生长、区域合并图像分割算法对球面图像进行分割;将球面图像的分割结果转换为三角网格模型的分割结果.实验结果表明:该分割方法可以对不均匀的低分辨率三角网格模型进行有效分割,降低了几何属性估算对分割结果的影响,不会发生过分割现象,不需要进行分割的后续处理.     

变形体的虚功原理及其在求解接触问题中的应用

研究了变形体虚功原理的理论和建立方法，并将其用于建立接触问题有限元法计算公式。其基本原理是将构成变形体的微单元体视为质点，变形体成为质点系。应用分析力学中质点系的虚位移原理，即可得到变形体的虚功原理。应用该法建立了固体力学小变形、大变形问题的虚功原理，并推广用于变形体的接触问题，建立了相应的虚功原理。在对接触问题的分析中，还研究了变形体－刚体的接触问题及带有外接触边界的固体力学问题，建立了相应的虚功原理，由此可为某些特殊问题的计算带来较大的方便。     

基于医学影像学的心血管支架力学性能分析

为了寻找更为简便的基于医学影像学狭窄血管建模的方法,利用特征轮廓提取的简化建模方法,建立了基于狭窄冠脉CT图像的血管支架-狭窄血管耦合有限元模型,对比分析了血管支架在基于CT的狭窄血管模型和理想化狭窄血管模型中的力学行为,引用临床研究结果分析了两种模型计算的合理性.研究结果表明,两种模型在支架的应力分布、撑开刚度、回弹率、狗骨头 率、血管管腔面积等力学性质上均存在差异,基于CT模型中,血管平均应力1.22 MPa,最小管腔面积6.1 mm2;理想化模型中血管平均应力1.54 MPa,最小管腔面积5.1 mm2;基于CT的有限元模型分析结果更接近临床研究结果.      

墩顶弹性约束下双柱式桥墩复合自振基频近似算法

在Rayleigh能量法和Southwell频率合成法的基础上导出墩顶弹性约束下双柱式桥墩结构复合振动基频计算公式,将基频表示成各惯性元和变形元所组成的系统频率合成,利用有限元模型验证该公式的正确性,并分析不同类型的弹簧约束刚度对桥墩自振频率的影响,对桥墩结构状态的评定具有一定的参考作用。     

基于高斯混合部件模型的铁路扣件检测

针对采集图像中铁路扣件存在形状的变化、扣件图像的光照差异较大和扣件被异物局部遮挡的问题,根据对可变形部件模型算法和高斯混合模型的研究,提出了高斯混合部件模型算法. 结合扣件图像边缘特性及改进的Roberts算子计算图像梯度,将归一化后的方向梯度直方图特征作为高斯混合部件模型算法的底层特征,根据扣件形状划分部件,部件之间的相对位置采用星型连接方式度量,运用余弦相似性度量部件中方向梯度直方图特征的相似度,部件模型使用高斯混合模型并采用期望最大化算法迭代求解. 将高斯混合部件模型算法应用于扣件检测中,最终平均检测效果为漏检率3.16%、误检率9.80%、正确率90.27%.      

利用汽车制动能量提高发动机充量系数的仿真研究

分析了汽车制动能量回收再利用的几种典型方式及现状,研究了利用汽车制动能量提高发动机充量系数,从而提高发动机功率的理论依据,并利用GT-POWER软件进行了模拟分析。分析表明,利用制动能量能有效提高发动机的充量系数。     

单幅图像融合参考模型的三维人脸重建

基于单幅图像的三维人脸重建以其数据获取简易而具有广阔的应用前景.本文提出了一种融合参考模型的方法实现基于单幅图像的三维人脸重建,其主要思想是以球面调和函数表示图像的光照模型,从而建立图像的光照信息与深度信息之间的解析关系;进而可基于参考模型的深度信息获得输入图像的近似光照系数,再根据近似所得的光照系数恢复其深度信息.该法不仅可完全自动化地实现,而且因不需要多个人脸模型的信息而优于基于统计模型的三维重建;由实验中对不同库中人脸图像及真实采集的人脸图像进行重建的结果发现,本文提出的重建方法是切实可行的.     

砂土宏观力学特性与细观结构的相关性试验研究

通过无标点变形量测系统分析桩周土变形场,确定剪切破坏区和显微细观观测点.应用MiVnt系统分析加荷过程中土细观参数变化,细观参数(1+e)/e3、颗粒偏心度与基础位移的相关性最强;随荷载增大,1#,2#点孔隙比下降呈负相关关系,引起剪缩特征,3#点呈正相关关系而剪胀应力松弛;1,2,3#点颗粒定向性均增高呈正相关性,表明颗粒分布有序性减弱,土体具有非稳定性的承载形式.     

利用角点信息的嘴唇轮廓提取

提出了利用角点信息提取嘴唇特征的方法.在可变形模板的框架下,利用以前方法中没有用到的角点信息,提出了基于角点信息的能量函数.该能量函数能够更为精确地反映嘴角点和牙齿区域的特征,跟踪嘴唇的变形.实验结果表明,该方法能更鲁棒地提取嘴唇轮廓特征.     

对称型多输出齿轮马达的泄漏分析与容积效率

为了研究对称型多输出齿轮马达的泄漏与容积效率，通过对称型多输出齿轮马达的内部结构计算出内外马达不同连接方式下的几何排量，分析了马达的主要泄漏途径，通过建立泄漏的数学模型归纳不同连接下泄漏的一般表达式；同时搭建试验平台测试对称型多输出齿轮马达的容积效率. 研究结果表明:当马达的进出口压力由0.9 MPa增加至5.9 MPa时，内马达工作时容积效率由94.2%下降至80.2%，外马达容积效率由92.5%下降至73.6%，内外马达同时工作时容积效率由88.8%下降至63.2%，差动连接时容积效率由86.0%下降至62.7%；当进出口压差为5.9 MPa时，内马达单独工作容积效率最高为80.2%，差动连接下马达的容积效率最低为62.7%.      

基于局部变形测量的粉质黏土变形参数

为考察测量方法对原状粉质黏土变形参数的影响,用配置局部位移传感器的三轴测试系统,进行了多组固结排水剪切试验,分析了测量方法对应力-应变关系、抗剪强度的影响,研究了小应变范围内泊松比和刚度的变化特征.结果表明:局部变形测量的有效内摩擦角比整体变形测量减小4.5%~6.0%,有效粘聚力提高5.7%~14.0%;剪缩峰值之前,局部变形测量、整体变形测量及进排水量法的体应变基本相同,峰值之后局部变形测量的体应变最大,进排水量法最小;小应变范围内局部变形测量的刚度值高于整体变形测量,二者约相差1倍;轴向应变小于0.2%时,加载初期泊松比随轴向应变增大而增大较快,后期减缓并渐趋稳定.      

基于加权小波子带图像的贝叶斯人脸识别算法

对贝叶斯人脸识别公式进行了简化,在此基础上设计了基于加权小波子带图像的贝叶斯人脸识别算法.首先对人脸图像进行小波分解,把分解得到的低频子图与类内均值做差作为类内差异图像进行贝叶斯测试,选择相似度最高的N幅图像作为候选图像,然后对候选图像再次利用高频子图与对应频段的类内均值做差作为模式矢量并行进行贝叶斯测试,通过加权排序得到最后结果.实验结果验证了该方法的有效性.     

带评价系统的曲率相关有向主动轮廓模型

主动轮廓模型广泛应用于很多领域,但这个框架下的模型都有两个关键的难点.针对这一问题,通过对已有方法失败原因的分析,本文提出了一种新颖的外力大小与曲率相关的主动轮廓模型（CDM模型）.任何粗分割方法都能为该模型预测方向提供灵活有效的线索,并且模型外力的大小定义为曲线曲率的相关方程.这使得该模型具有许多与众不同的优点,并能够有效避免自相交现象的发生.在不同的收敛过程和不同的主动轮廓模型中,评价模块的出现能够有效地度量模型结果与真实目标轮廓之间的相似度.实验结果显示,CDM模型在其他模型失败的例子中能够得到正确、鲁棒的结果,并且能够在医学图像中精确地拟合目标轮廓.     

基于数字图像技术的汽车行驶轨迹状态识别

为获取驾驶员行驶状态信息与监控行车状况,通过车载CCD图像传感器获得序列图像,应用数字图像理解和计算机视觉技术,建立摄像机的透视投影模型和汽车行驶轨迹状态模型,根据平面图像上的点推导出车辆在空间道路上的实际位置,对车辆行驶过程中相对道路标线的行驶轨迹进行研究。该方法获得的行驶轨迹曲线能够正确判断驾驶员压线行驶、越线行驶与逆向行驶等违章行为,是判别驾驶员行驶状态的有效方法。     

图像增强在机械工件表面处理中的应用

为了滤除噪声影响,增强工件表面图像的细节特征,提出了运用MATLAB对工件表面缺陷进行图像处理的方法.首先运用中值滤波方法对工件表面图像中高斯和椒盐噪声干扰处理,然后对工件表面图像灰度变换增强处理,最后对机械工件图像进行锐化增强处理.结果表明：通过MATLAB图像处理技术使工件表面图像在主观视觉和客观标准评价上均取得良好效果,为后续工件质量检测提供了基础.     

Technique based on image pyramid and bayes rule for noise reduction in unsupervised change detection

In this paper, a technique based on image pyramid and Bayes rule for reducing noise effects in unsupervised change detection is proposed. By using Gaussian pyramid to process two multitemporal images respectively, two image pyramids are constructed. The difference pyramid images are obtained by point-by-point subtraction between the same level images of the two image pyramids. By resizing all difference pyramid images to the size of the original multitemporal image and then making product operator among them, a map being similar to the difference image is obtained. The difference image is generated by point-by-point subtraction between the two multitemporal images directly. At last, the Bayes rule is used to distinguish the changed pixels. Both synthetic and real data sets are used to evaluate the performance of the proposed technique. Experimental results show that the map from the proposed technique is more robust to noise than the difference image.