【摘 要】
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本文提出一种三维心腔标测图与CT图像三维心腔分割表面配准的新方法,该方法以为配准目标施加随机扰动的方式挣脱局部极值的束缚,从而得到最接近全局最优的结果,有效地解决了现有基于迭代最近点(ICP)的算法易陷入局部极值的缺点,提高了三维心腔标测图与CT图像三维心腔分割表面的配准精度和配准成功率。实验结果表明,本文方法最终配准成功率及配准的精度明显优于现有基于ICP的算法,实现了三维心腔标测图和CT图像三
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本文提出一种三维心腔标测图与CT图像三维心腔分割表面配准的新方法,该方法以为配准目标施加随机扰动的方式挣脱局部极值的束缚,从而得到最接近全局最优的结果,有效地解决了现有基于迭代最近点(ICP)的算法易陷入局部极值的缺点,提高了三维心腔标测图与CT图像三维心腔分割表面的配准精度和配准成功率。实验结果表明,本文方法最终配准成功率及配准的精度明显优于现有基于ICP的算法,实现了三维心腔标测图和CT图像三维心腔分割表面在大范围初始偏移情况下的配准。
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对基于光电准直和针孔成像原理的姿态角测量系统,提出一种虚拟扩展成像面技术,对图像传感器成像面进行复用,虚拟扩大系统的测量视场.基于反射不对称的针孔光阑设计,实现一种光斑模式识别方法,对光斑质心和正反射模式进行识别,并进行虚拟成像面坐标扩展.通过计算机仿真,对识别结果进行了分析验证,表明这种方法对各种光斑模式都能准确识别,成倍扩大了测量视场.
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如何在海量的肺部高分辨率CT(HRCT)序列图片中准确识别微小结节(直径为5～10 mm)一直是肺结节计算机辅助检测(CAD)系统的研究重点和难点。本文提出了一种新的微小肺结节识别算法——多特征融合跟踪算法。该算法在处理一个HRCT序列图片时,首先结合大津法和形态学方法获取每一张CT图的肺实质,再通过基于灰度阈值和改进的模板匹配算法提取感兴趣区域(ROI),接着计算ROI的多个有效特征,然后在整个