数字眼底荧光造影分析软件设计

以眼底图像为研究对象,从中获得信息:拱环(黄斑)、灌注区、亮点、血管芽及它们的属性,然后根据这些信息帮助眼科医生做出初步诊断。结合临床实际,对这些关键问题展开深入的研究,并将成果应用于医学临床分析和诊断。     

融合ResNet结构的U-Net眼底视盘分割方法

由于亮度的相似性,带病灶眼底图像的视盘分割通常会受到亮病灶干扰.现有的视盘分割方法对正常的视网膜眼底图像具有较好的分割效果,但是在带病灶的眼底图像中表现不佳.在医学图像数据样本有限的情况下,U-Net网络能实现少样本训练生成较好的分割结果.提出一种将残差结构与U-Net网络融合的视盘分割方法.残差模块的跳跃连接能将浅层...     

基于稀疏表示的视网膜眼底图像血管检测

一般情况下,通过在血管中注入造影剂在X光下所显示的影像来检测血管会受背景噪声、血管形态模糊和目标混杂等影响,鉴于此,提出一种基于过完备字典的图像稀疏表示的血管检测方法。该方法先建立一个关于血管图像的背景图像的过完备字典,然后用SRC算法会得到一个系数矩阵,并利用系数矩阵与字典矩阵相乘,便能重构出一个底板图像。为了突出血管,只需将重构的底板图像与原图像做相减,这样得到的新图像就能去除噪声,使血管能在视网膜眼底图像中更清晰地显示出来。实验结果表明,该方法对于视网膜眼底图像处理效果良好,使视网膜眼底图像中的血管能更容易被检测到。     

基于EfficientNet的视网膜OCT图像分类方法研究

视网膜OCT图像能够观察到眼底视网膜各层组织及其厚度，为早期眼底疾病筛查提供准确的临床依据，但现有标注样本少导致分类精度较低.针对此问题提出一种基于迁移学习的EfficientNet视网膜OCT图像分类算法.首先，对视网膜OCT图像进行数据增强与预处理操作；其次，将预训练好的EfficientNet-B3模型进行训练，再通过部分过采样和类权重的方法进行微调训练.最终分类准确率可达99.2%,表明该模型具有较高的分类识别准确率，具有一定的临床指导意义.     

基于Hessian矩阵和区域生长的脉络膜血管自动检测

脉络膜血管自动检测在临床上具有重要意义,可通过观察分析脉络膜血管的形态、厚度等信息对多种眼底疾病进行诊断。为辅助临床诊断,提出了一种新的基于SD-OCT图像的脉络膜血管自动检测方法。首先检测出色素上皮层下边界,确定感兴趣区域（Volume of Interest,VOI）,然后对图像进行基于灰度线性变换的增强以及三维块匹配滤波等预处理,随后采用Hessian矩阵对血管进行初步提取,提取结果作为目标区域的种子点,进一步用三维区域生长方法检测完整的血管区域,并通过形状信息排除误检以及形态学滤波对检测结果进行后处理。测试结果表明,该方法是一种有效的脉络膜血管自动检测方法。     

眼底图像光照不均匀校正

针对眼底图像中因光照不均对后续图像处理造成影响的问题,结合图像内与图像间的光照校正方法加以解决。图像内校正是指处理图像内部光照差异,图像间校正是指处理不同图像间的光照差异性。首先通过单幅图像光照校正方法消除图像内的光照不均,然后通过多幅图像间的光照校正方法进一步将不同图像的亮度及对比度调成一致。通过实验比较,选取IRHSF作为图像内光照校正方法,将图像间的亮度配准一致后达到最终要求。     

基于GDI+的医学图像分析系统设计

描述了一种基于GDI+的医学图像分析系统的设计原理,实现了眼底图像的缩放、移动、分析、保存与图像增强。系统采用双缓冲技术解决绘图过程中屏幕的闪烁问题,基于颜色矩阵以及GDI+与GDI混合编程的方法,完成了二维医学图像的处理与分析。最后针对医疗诊断报告单的要求,完成了基于Word的文档自动生成与保存。测试表明,该系统运行稳定,效果良好。     

基于分割与增强方法的红外与微光图像融合

为更好地保留原始红外图像的目标信息,挖掘更多微光图像的细节信息,提出一种结合分割红外图像与增强微光图像的融合方法。首先对原始红外图像进行二维最大熵法分割以提取红外目标信息,对原始微光图像进行Zadeh变换以增强其细节信息,依据红外分割图,将增强后的微光图像与原始红外图像进行一次融合;然后,在非下采样contourlet变换(NSCT)域,对原始红外图像、微光图像和一次融合后的图像进行二次融合,得到最终融合图像。通过试验对比,所提出的二次融合方法得到的融合图像视觉效果明显优于其它方法。最后,利用多个指标进行客观评价。结果显示,该方法可有效突出目标信息,提高图像清晰度与对比度,挖掘更多细节信息。     

一个基于内容的多层次敏感图像过滤框架

互联网中存在大量的敏感信息,特别是敏感图像信息,其毒害远远甚于敏感文本信息。本文探索性地给出了一个基于内容的多层次敏感图像过滤框架,该框架结合黑白名单、图像文本内容过滤、图像内容过滤及相关反馈技术,并采取分流并行方法来解决图像过滤普遍存在的速度问题。     

基于四叉树和特征融合的图像特征提取的研究

图像特征提取作为图像处理中的一项基本技术,仅依靠单一的图像特征很难准确、可靠地描述图像信息.利用四叉树分裂合并和局部特征SIFT算法的特点,本文提出了一种基于四叉树和特征融合的图像特征提取方法,首先利用四叉树对图像进行区域分割,然后对分割图像提取颜色直方图信息,接着使用局部特征SIFT算法进行特征精提取,达到特征信息的融合,从而更好识别图像特征信息.最后对此方法进行实例仿真,所提特征能够较完整地表示图像的特征信息,冗余度比较小,具有良好的尺度不变性.     

图表信息题的归类解答

图表信息题常以实际生活为背景,将数学知识隐含在图像、图表中．图表信息包括生活图景、表格信息、图像信息、统计图表、几何图形等．     

一个基于内容的多层次敏感图像过滤框架

互联网中存在大量的敏感信息,特别是敏感图像信息,其毒害远远甚于敏感文本信息。本文探索性地给出了一个基于内容的多层次敏感图像过滤框架,该框架结合黑白名单、图像文本内容过滤、图像内容过滤及相关反馈技术,并采取分流并行方法来解决图像过滤普遍存在的速度问题。     

基于Android移动终端的作物图像采集系统

作物图像蕴含着丰富的作物状态信息.随着嵌入式技术和无线传输技术的发展,Android移动智能终端已深入到人们的生活.而便携式的智能终端大多安装有图像采集设备,为作物图像的采集提供了有力工具.为此本文提出了基于Android移动终端的作物图像采集与传输方法.首先智能终端通过Android平台调用相关函数采集作物图像、GPS数据、时间以及作物种类信息;智能终端以图片形式存放作物图像,而GPS数据、时间和作物种类信息存储到Android的SQLite数据库中.然后智能终端与服务器通过Socket通信将作物图像及其相关信息从智能终端传输到服务器.服务器接收到这些信息后,将GPS信息、采集时间以及作物种类保存到SQLServer数据库中,而将图像作为文件保存.提出的作物图像采集与传输方法,构建了农户、农业专家和农业管理部门之间的桥梁.终端用户可随时随地地采集作物图像及其相关信息并传递到信息中心,并获得农业专家和管理部门的智力支持.农业管理部门和农业专家可以从农业信息中心获得各地的作物状态信息,为科学的决策提供依据.     

化学图像、图表类计算题解读

图表、图像包含着丰富的信息资源,如何通过观察图像、图表获取信息,并提炼信息,然后利用信息分析和解决问题,或将科学探究过程中所获得的客观事物变化规律用图像、图表的形式表现出来,这是中考图像、图表类试题命题的主要形式。本文以典型的中考图像、图表类计     

基于C语言的图像信息隐藏技术的实现

对图像的信息隐藏技术进行了可行性分析,在此基础上介绍了使用LSB算法实现图像信息隐藏的思想,同时使用C语言对LSB算法进行了祥细实现．通过图像信息隐藏软件的实施,设计实例对该图像信息软件进行测试,说明了如何在载体图像中隐藏重要的信息以及把该信息成功提取出来的方法．     

基于混沌序列的LSB技术在图像信息隐藏中应用

图像信息隐藏技术很多,基于混沌序列的LSB技术可以使得图像0、1低位随机均匀分布,去除统计的不对称性,并且载有秘密信息的图像和原始图像的直方图异常得到较好的改善,可以更好地实现盲提取.     

使用不同频率域残差和K-SVD模型的图像消噪方法

图像消噪前后的残差信息包含图像的高频信息。为了提高消噪图像的质量,在轮廓波变换域内,根据噪声图像及其K-SVD消噪后不同频率子带图像的残差信息,对残差子图像块再次进行K-SVD消噪,并将其结果与消噪图像的子带图像进行融合,得到包含残差信息的消噪子带图像,最后通过轮廓波逆变换得到消噪图像。仿真实验结果证明了所提出的基于不同频率子带内残差信息和K-SVD的图像消噪方法优于轮廓波变换和K-SVD模型,具有较好的消噪性能。     

5E学习环对初中生生物图像信息处理能力的影响

随着中学生物学课程教材不断地改革,图片、图像已经成为教材中非常重要的教学资源,对图像进行有效的整理和抓住图像中的信息进行分析归纳是学生必备的科学素养,这就要求教师更加重视和提高学生对图像信息的处理能力。结合5E学习环浅谈如何在初中生物教学中提高图像信息处理能力。     

图表信息题的归类解答

图表信息题常以实际生活为背景,将数学知识隐含在图像、图表中.图表信息包括生活图景、表格信息、图像信息、统计图表、几何图形等.     

生活中一次函数题的解法

一次函数的图像含有大量的有价值的信息.为考查我们获取和利用图像信息的能力,一次函数图像信息题便成了近年来各地中考