国家自然科学基金(61271155)
- 作品数：12 被引量：60H指数：5
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- 基于Zedboard的掌静脉采集认证系统设计被引量：1
- 2016年
- 针对普通摄像头难以获取掌静脉图像,提出一种基于OV7720传感芯片的USB红外摄像头静脉采集方案,通过合理配置传感器芯片参数可获取清晰掌静脉图像。针对基于纹理方向的掌静脉识别算法在现有嵌入式平台运算慢耗时长的问题,设计实现一种基于Zedboard的掌静脉快速识别认证系统。该系统由片上处理系统(Processing System,PS)完成掌静脉图像采集、预处理,可编程序逻辑阵列(Programable Logic,PL)实现特征提取算法。结果表明,静脉特征提取算法的FPGA实现可显著缩短识别时间,使整个识别认证过程降到0.1 s以内。
- 陈腾蛟刘娅琴叶林锋杨丰
- 关键词：FPGA
- 基于图像融合的去掌纹手掌静脉图像增强方法被引量：9
- 2016年
- 针对手掌静脉识别系统中预处理算法不能够很好地解决掌纹造成静脉网络"断裂",导致识别性能降低的问题,通过对手掌静脉图像的观察和分析,提出8个方向滤波器提取掌纹;并将掌纹提取图像与原掌脉图像加权融合,消除了掌纹对手掌静脉图像的干扰,使静脉网络更加连贯,增大了静脉与背景的对比度。实验结果表明,与目前已有的手掌静脉增强方法相比,去掌纹增强方法提高了图像质量,进而提高了手掌静脉识别系统的识别精度。
- 袁玲黄靖刘娅琴杨丰
- 关键词：图像增强图像融合
- 一种改进的增维型双边滤波的快速算法被引量：8
- 2013年
- 双边滤波算法是一种在去噪的同时能很好地保留图像边缘等细节信息的非线性滤波技术。针对双边滤波器计算耗时、难于用于实时系统,本文提出一种改进的增维双边滤波的快速算法。该算法通过对双边滤波器的线性化和图像矩阵的映射,由FFT完成线性卷积;然后将计算结果逆映射还原为图像矩阵;最后依据图像的原始坐标和灰度值的差异进行像素补值,达到双边滤波快速实现的目的。五幅测试图像在不同噪声水平下的实验表明:本方法避免了插值过程,提高了计算效率,改进的双边滤波器在滤波精度与传统双边滤波器相仿的同时,运算时间仅为传统双边滤波器的3.6%左右。
- 李俊峰杨丰黄靖
- 关键词：双边滤波去噪线性卷积
- 血管内超声图像斑点模拟与滤波方法被引量：3
- 2015年
- 目的:在血管内超声(Intravascular Ultrasound,IVUS)中存在的斑点,严重影响图像的质量、图像的细节,以及图像处理的后续工作。为了研究IVUS图像中斑点的特性,以及验证IVUS图像去噪算法的性能,需要对标准图进行模拟加噪。在此基础上,为了提高IVUS图像的质量,便于图像的后处理,需要对IVUS图像进行滤波,在降低噪声的同时保留图像边缘,图像细节等的诊断信息。方法:采用Rayleigh噪声斑点模拟法,对标准图加入Rayleigh噪声后进行下采样,再利用Lanczos核函数进行差值得到所需的模拟图像,通过比较加噪图像与原图的相关系数和互信息,获得最优的模拟参数。基于双边滤波器,本文引入了一种改进双边滤波器算法,通过修改像素邻近度权值,以及像素相似度权值衰减程度的参数,自适应滤除乘性噪声,并且结合迭代,进一步提高滤波效果。通过比较滤波前后的PSNR以及SSIM,确定算法中的最优参数。结果:利用Rayleigh噪声,采样间隔为1或2,插值函数选用Lanczo2或Lanczo3,所得到的模拟图像与原IVUS图像的相似度最佳。对于改进双边滤波器σr取0.6,掩模大小取9×9,迭代次数取5可以取得最佳的滤波效果。结论:本文提出的Rayleigh噪声斑点模拟法可以有效地模拟IVUS图像中的斑点噪声。与传统的非线性滤波器相比较,改进的双边滤波器可以有效去处斑点,保护图像中重要的细节,本文所提出的改进双边滤波器达到了更为理想的滤波效果。
- 黄雍珉杨丰林慕丹毛海群周宇佳
- 关键词：血管内超声双边滤波器
- 基于SVM模型参数优化的多模态MRI图像肿瘤分割方法被引量：7
- 2014年
- 目的：提出一种基于混合核函数SVM模型参数优化的多模态MRI图像肿瘤分割方法。方法对多模态MRI图像中单一模态的特征信息，分别使用混合核函数SVM方法训练出4个子分类器，对相应模态进行分割。由于不同模态图像选择的支持向量各有侧重，分割结果存在差异。通过迭代修改分割错误数据点的权值，优化选择SVM模型子分类器权重系数，得到多模态加权组合的SVM分类器模型，并应用于多模态MRI图像分割。结果34例MRI脑肿瘤病人图像数据，获得了90.59%的分割精度，与单一模态分类器方法、多模态高斯核函数SVM方法相比，平均分割精度提高5.76%-20.11%。结论本文方法结合多模态图像和SVM的优势，提高肿瘤分割准确率，分割性能好。
- 王晓春黄靖杨丰罗蔓
- 关键词：多模态混合核函数支持向量机
- IVUS融合冠状动脉CAG三维重建模型的角度校正研究被引量：1
- 2015年
- 针对冠状动脉三维重建中IVUS采集角度偏差导致模型结果失真,提出一种在融合过程中校正IVUS融合角度的新方法。首先,分析CAG和IVUS图像中冠状动脉血管的径向信息差异计算出IVUS帧在成像过程中超声机械探头的偏移角度。其次,应用Active Demons算法判断IVUS帧在融合三维模型中的朝向。最后,将角度校正后的IVUS图像数据融合至三维骨架模型当中,完成两种数据的融合。实验表明,本文方法能大幅度改善因IVUS角度偏差而导致的IVUS图像在三维模型中的失真情况,使冠状动脉三维重建结果满足临床应用的需要。
- 赵海升杨丰林慕丹梁淑君
- 关键词：角度校正ACTIVEDEMONS
- 基于IVUS图像序列的关键帧提取和分析在临床上的应用被引量：3
- 2015年
- 本文提出一种基于图像灰度的关键帧提取的门控方法,用于减少血管内超声(IVUS)图像序列纵切方向上的运动伪影。首先将IVUS图像换到极坐标下,通过频谱分析和滤波技术,提取反映心脏运动的一维信号簇,检索滤波后信号的极值,寻找关键帧,组成门控序列。实验结果分析表明本文算法快,平均每帧处理时间为17ms。从IVUS图像序列的纵向可视图上观察,门控序列和原始序列趋势一致,减少了锯齿形状,具有良好的连续性。采集12组临床IVUS序列[图像(876±65)帧,血管长度(14.61±1.08)mm],计算门控前后序列的血管容积、管腔容积和平均斑块负荷。统计实验结果发现,门控序列血管容积、管腔容积显著小于原始序列,平均斑块负荷差异性不显著,符合临床诊断需要。血管面积方差和管腔面积方差显著小于原始序列,表明门控序列较原始序列稳定。
- 毛海群杨丰黄铮崔凯王欣昕
- 关键词：血管内超声成像门控关键帧
- 基于流形学习的血管内超声图像序列关键帧的提取及应用被引量：1
- 2015年
- 目的以流形学习为基础,提出一种基于血管内超声(IVUS)图像序列的关键帧门控方法,抑制IVUS序列纵切方向上的运动伪影。方法应用流形学习方法中的拉普拉斯特征映射算法,将高维IVUS图像序列降到低维流形中,利用低维特征向量,构建一个距离函数来反映心脏运动规律,将IVUS图像分为心脏舒张末期和非心脏舒张末期两类,从而提取关键帧,组成门控序列。结果临床采集13组IVUS序列(图像915±142帧,血管长度15.24±2.37 mm),计算门控前后图像序列的血管容积、管腔容积和平均斑块负荷。统计实验结果,表明门控序列血管容积、管腔容积显著小于原始序列,门控前后序列的平均斑块负荷差异性不显著,满足临床诊断要求。血管面积方差和管腔面积的方差显著小于原始序列,表明门控序列较原始序列稳定。在IVUS图像序列的纵切图像上,门控序列减少了锯齿形状的运动伪影,与原始序列形状一致,且具有良好的连续性。并将本文方法与已有的提取门控序列方法进行对比。结论本文方法算法简单稳定,抑制了IVUS图像序列的纵向运动伪影。
- 毛海群杨丰林慕丹黄铮崔凯王欣昕
- 关键词：血管内超声成像门控关键帧流形学习
- 基于自适应加权混合核函数的3D脑肿瘤分割被引量：2
- 2015年
- 针对目前支持向量机(SVM)中混合核函数的不足,提出一种自适应加权混合核函数。该核函数能自适应调节新映射空间样本点的距离,改变序列最小优化(SMO)过程中的修正因子,以削弱惩罚因子的影响,改变拉格朗日乘子的取值,优化支持向量的选取,进而获得更优的分类界面,提高SVM的分类能力,并首次提出将混合核函数SVM应用于脑肿瘤分割。实验结果表明,该方法能更高效准确地分割脑肿瘤。
- 罗蔓黄靖杨丰王晓春
- 关键词：混合核函数序列最小优化修正因子
- 基于多模态3D-CNNs特征提取的MRI脑肿瘤分割方法被引量：13
- 2014年
- 针对目前MRI脑肿瘤分割中的无监督特征提取方法无法适应脑肿瘤图像的差异性,提出一种基于多模态3D卷积神经网络(CNNs)特征提取的MRI脑肿瘤分割方法。将2D的多模态MRI图像组合成3D原始特征,通过3D-CNNs提取特征,更有利于提取各模态之间的差异信息,去除各模态之间的冗余干扰信息,同时缩小原始特征邻域大小,以适应同一病人不同图像层肿瘤大小的差异变化,进一步提高MRI脑肿瘤的分割精度。实验结果证明,能适应不同病人各模态之间的差异性和多变性,以提高脑肿瘤的分割精度。
- 罗蔓黄靖杨丰
- 关键词：卷积神经网络特征提取
