无链表SPIHT图像提升小波编码的硬件算法

为了解决小波零树编码算法中,SPIHT(分级树的集合分裂)算法占用大量存储空间的问题,给出了一种无链表SPIHT图像压缩算法.在这种算法中,小波系数按照SPIHT的顺序输入到编码器中,编码器按照NLS算法编码,小波变换采用9/7提升分解算法,量化算法为均匀标量量化,图像边界延拓采用了补零延拓方法.实验结果表明,该算法图像压缩比与JPEG2000的EBCOT(基于优化截断的嵌入式块编码)算法几乎相同,编码速度大约是后者的2倍,一幅512×512的图像仅需要17.875KB额外内存.     

骨康宁治疗实验性大鼠骨质疏松的影像与病理对照研究

目的探讨中药骨康宁治疗骨质疏松大鼠的效果。方法5-6月龄雌性SD大鼠,维甲酸复制骨质疏松模型后,给予中药骨康宁治疗。用影像学、骨病理组织学、形态计量学、骨生物力学等实验技术,观察骨康宁的治疗效果。结果经骨康宁治疗后,骨质疏松大鼠的平均骨小梁数、平均骨小梁宽、骨皮质指数、股骨骨密度、股骨的最大变形能力等增加,并明显高于骨质疏松组(P<0.05)。结论骨康宁对维甲酸诱导的大鼠骨质疏松有一定的治疗作用。     

磁电弹双材料中的螺位错

研究无限大磁电双材料中的螺位错问题。使用镜像位错法,得到了位错产生的弹性场、电场和磁场以及作用在位错上的像力。结果表明,两相之间的相互作用使得位错可以引起电场和磁场,这种现象对于单相磁电弹材料是不存在的。详细分析了压电-压磁双材料中应力场、电位移和磁感应强度的特性以及位错与界面的相互作用。     

基于混沌遗传算法的基元提取

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法．与传统基元提取方法相比，该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理，而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向，直接在灰度图像上提取基元．同时，该方法也避免了Hough变换高的时空开销问题．仿真表明该方法方便、有效并具有较高稳定性．     

细胞图像自动分割方法研究

提出一种细胞图像的自动分割与定位方法．首先将直方图分割所得二值图像的距离变换作为边缘提取的指导知识，进行细胞图像的精确分割；然后利用分割边缘点的梯度方向和几何知识确定细胞的中心．该方法既能对非重叠细胞也能对重叠细胞进行细胞的分割与定位．     

基于小波变换的图像融合算法研究

提出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法；总结出基于小波分解子图像面积比和低频系数均方根误差2个标准，来确定最佳小波分解层数的方法。通过仿真实验，对分解层数、区域大小对该融合方法的性能影响进行了比较分析，并得出融合结果，将其与金字塔算法融合结果进行了比较。实验结果表明，该融合方法是十分有效的。     

用于车身材料力学试验的非接触测量系统开发

基于静、动态试验平台分别搭建了相应的非接触测量系统,采用数字图像相关法(DICM)提取变形信息,实施了车身材料和点焊构件试验的变形测量。静态试验的引伸计和非接触变形测量对比以及LY12cz铝合金材料的静动态试验对比显示,非接触测量是准确可靠的。与传统变形测量方法相比,非接触测量在全场变形获取、平台兼容和结果可靠性等方面都表现出优势。     

基于小波和SVR的红外弱小目标检测方法

在分析红外图像弱小目标特征和背景特征的基础上,提出了基于小波变换和支持向量回归（SVR）的自适应滤波的检测方法．该方法首先采用小波变换抑制大部分背景杂波;然后用基于SVR的自适应滤波器（SVRBAF）对高频小波系数进行处理,大大提高了图像的信噪比;最后,基于目标的连续性和运动轨迹的一致性,采用流水线结构的序列处理方法进一步提高检测性能．仿真结果表明：该方法可显著提高红外目标的检测概率,实现较远距离弱小目标的检测．     

Hepatic CT image query based on threshold-based classification scheme with gabor features

Hepatic computed tomography(CT) images with Gabor function were analyzed.Then a threshold-based classification scheme was proposed using Gabor features and proceeded with the retrieval of the hepatic CT images.In our experiments, a batch of hepatic CT images containing several types of CT findings was used and compared with the Zhao's image classification scheme, support vector machines(SVM) scheme and threshold-based scheme.     

Image series segmentation and improved MC algorithm

A semiautomatic segmentation method based on active contour is proposed for computed tomography （CT） image series. First, to get initial contour, one image slice was segmented exactly by C-V method based on Mumford-Shah model. Next, the computer will segment the nearby slice automatically using the snake model one by one. During segmenting of image slices, former slice boundary, as next slice initial contour, may cross over next slice real boundary and never return to right position. To avoid contour skipping over, the distance variance between two slices is evaluated by an threshold, which decides whether to initiate again. Moreover, a new improved marching cubes （MC） algorithm based on 2D images series segmentation boundary is given for 3D image reconstruction. Compared with the standard method, the proposed algorithm reduces detecting time and needs less storing memory. The effectiveness and capabilities of the algorithm were illustrated by ,experimental results.