ROI技术在车牌识别系统中图像存储方面的应用研究

ROI（region of interest，感兴趣区域）作为新一代图像压缩标准JPEG2000所增加的一个功能。利用该功能，我们能够针对图像内容进行不同级别压缩，从而提高图像的压缩比，在目前的车牌识别系统中，由于车牌识别精度不高，以及为了更好地查证车辆等原因，仍需存储图像数据，并且，为了减少图像的数据量，还需要对图像进行压缩处理，由于我们对车牌图像中的不同内容，精度要求不同，因此，可以利用ROI方法进行图像压缩，从而减少图像的数据量。     

基于感兴趣区域在区域层面上决策的SAR图像变化检测的方法研究

在现有的变化检测方法中,针对差分图像的方法得到了广泛的应用,但现有该框架下的技术都在在像素层面上决策产生的变化检测结果,这易使结果中存在诸如有噪声般散落的杂点、连通区域内有孔洞及边缘不平滑等缺陷。为此,本文给出一种在区域层面上决策生成变化检测结果的技术,其核心为抽取并处理感兴趣区域,而关键在于获取合适的抽取感兴趣区域的标签和如何在区域层面上生成变化检测结果。为使抽取的感兴趣区域包含几乎所有的变化类信息,我们用平稳小波变换和模糊C-均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法分两步获取抽取感兴趣区域的标签;为在区域层面上生成变化检测结果,我们依据标签搜索感兴趣区域内所有的连通区域,并把每个连通区域看作为一个数据点,再由阈值技术处理这些数据点生成最终的变化检测结果。对真实SAR图像数据集的变化检测结果表明,其主观效果和客观性能都优于其他相关技术的。     

基于矩形扩张的ROI区域标记算法

为了满足实时性的要求,在运动目标检测与跟踪领域引入感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的概念,提出了基于矩形扩张的ROI区域标记算法.通过与传统算法比较发现,矩形张算法具有较高的效率和准确度.实现结果表明:矩形扩张算法能够快速准确地对二值图像中的运动目标区域进行标记,实现运动目标与复杂背景的分离,进而提高运动目标跟踪的效率.     

图像ROI选择及其应用研究

在辐射成像应用中,DR及CT检测会产生大量的图像数据,对这些图像数据的处理涉及图像处理技术的方方面面。这些处理技术包括重建、可视化、图像增强、图像压缩和图像缺陷分析等。通常人们需要对图像中的特定区域（ROI）进行处理,并对图像上的ROI进行选择。ROI的确定,编辑是辐射成像图像处理的常用功能。本文介绍常用各种ROI,实现了这些ROI的勾画、编辑、选择等功能,并介绍了ROI与孔隙度计算及缺陷识别等应用的结合。     

基于FAST和BRIEF的密度聚类图像匹配算法改进

FAST(Features From Accelerated Segment Test)特征检测算法是通过邻域像素比较来确定特征点,运算简单,同时采用BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算子进行二值化特征描述,可有效降低数据复杂度,提高匹配速度。因此,结合FAST和BRIEF算法,对截取的图像感兴趣区域(ROI)进行特征点提取,在减少数据量的基础上保证了图像特征点的快速获取与匹配;同时,利用机器学习中的密度聚类(DBSCAN),将暴力匹配特征点对的角度和距离作为二维数据样本集进行簇分类,优化改进匹配结果,有效提高匹配精度。通过实验比对改进结果与RANSAC(Random Sample Consensus)错误剔除算法,表明该方法提取速度快、匹配精度高。     

潘晓川教授的反投影滤波(BPF)新型重建算法介绍

计算机断面成像(CT)的精确重建方法一直是现代CT成像领域中一个活跃的研究方向。近几年,关于平行束、扇束、锥束CT精确重建的研究取得了一系列重要的突破和创新成果。本文主要介绍了美国芝加哥大学潘晓川教授为首的课题组提出的一类基于反投影卷积(BackprojectionFiltration:BPF)的CT精确重建算法。BPF算法最重要的贡献在于它成功地解决了从沿探测器方向截断的投影数据进行CT精确重建的问题;因此,通过BPF算法能够设计出针对目标的感兴趣区域成像策略,减少成像扫描、重建时间,辐照剂量和散射光子。     

基于熵分割算法对CT肝脏兴趣区的提取

目的:在计算机辅助诊断(CAD)和未来治疗中,提取已分割好的CT肝脏组织中的兴趣区。方法:利用熵分割算法对CT肝脏组织的兴趣区进行自动分割,并和专业医生手工分割的兴趣区作比较。结果:分割的兴趣区与专业医生分割的兴趣区相比,该方法具有良好的获取兴趣区的能力。结论:在不同条件下对肝脏做相应预处理,然后分别对手工分割的兴趣区与熵分割的兴趣区相应数据作比较,得出熵分割算法是一种极为有效的图像自动分割方法。     

基于全局低分辨率CT扫描的合成层析成像技术

合成层析成像可由有限几个投影数据重建三维物体,与传统CT相比,该方法所需的射线剂量少得多.由于投影数据不完备,导致的重建图像伪影是合成层析成像的一个主要问题.本文提出一种对感兴趣区域进行合成层析成像方法,和其他方法相比可以得到更好的重建图像质量.该方法首先对目标进行低分辨率全局扫描,然后对感兴趣区域进行高分辨率局部扫描,最后,利用两次扫描的投影数据集合重建感兴趣区域的图像.数值仿真结果表明,用本方法重建感兴趣区域图像,要明显好于没有使用全局扫描信息的方法.     

遥感影像定标最佳样区的自动搜索方法

提出了在遥感影像定标过程中自动搜索样区的算法,以窗口内像元灰度值的标准差作为衡量该窗口内像元灰度均匀性的测度,并以此确定用于定标的最佳样区,实验验证了其实效性.     

合成孔径雷达对地观测应用中目标感兴趣区域的自动获取

在简要评述国内外对地观测应用中,利用SAR图像进行目标ROI的自动获取方面的研究成果及存在问题的基础上,提出了一种SAR图像目标ROI自动获取新方案,包括SAR图像自动目标检测方案和SAR图像自动目标鉴别方案并解决其中的关键技术。实测数据的实验结果证明了新方案具有稳健性强、适用性广、自动化程度高、计算量小、工程实现易等特点,说明了该方案对于空间对地观测具有广泛的应用前景。