摘要：针对仅提取单一的图像特征,焊缝识别效率不高的问题,设计了基于感兴趣区域和过滤伪边缘的暖通空调供水管道焊接法兰焊缝识别方法。利用工业相机等设备对焊缝图像进行采集,并对采集到的图像进行降噪处理,基于过滤伪边缘去除焊缝图像的多余信息,通过计算焊缝图像的各项参数,在感兴趣区域的作用下,计算激光条纹的斜率和特征点的间距,完成焊缝图像的特征提取;通过构建的焊缝识别模型,对焊缝图像进行梯度计算,完成对焊缝的识别。在试验测试中,文中设计的基于感兴趣区域和过滤伪边缘的暖通空调供水管道焊接法兰焊缝识别方法识别时间为1.45 ms,识别效率更高。

摘要：通过图像预测PM_(2.5)浓度的准确性,在很大程度上取决于模型所选用的特征参数。为丰富特征参数的表达,设计了一种基于图像传统特征与深度特征充分融合的PM_(2.5)浓度预测方法。首先,根据不同PM_(2.5)浓度下的成像差异,选定图像感兴趣区域,解决图像尺寸过大导致的模型运算效率较低问题。然后,针对所选取的局部图像,利用传统图像处理方法手动设计并提取图像浅表视觉特征,同时利用卷积神经网络自动提取图像深层语义特征。最后,将两种特征融合,交由卷积神经网络的全连接层实现对PM_(2.5)浓度的回归预测。预测误差比对结果显示,相比使用单种特征,使用融合特征能够有效提高模型的预测性能。

摘要：针对甲状腺超声图像中背景干扰及数据集规模受限的问题,提出了基于注意力机制的甲状腺超声图像感兴趣区域定位方法。采用跨尺度注意力交互策略,改进定位模型的特征网络,提高不同尺度下各层级特征的融合效率;通过知识蒸馏实现特征网络特征提取能力的强化,解决数据规模不足引起的网络过拟合问题;依据解剖学甲状腺形态统计分布设计t掩码,联合注意力掩码计算特征损失,引导网络对甲状腺超声图像关键通道和像素信息的学习,实现对甲状腺超声图像感兴趣区域的定位。实验结果表明,当IoU阈值为0.5时,甲状腺超声图像感兴趣区域定位AP达到92.7%,对辅助医生进行甲状腺疾病的诊断具有临床意义和价值。

摘要：针对实际生产线上基于高光谱成像技术检测苹果内部品质时由于高亮区、果梗和果萼等区域光谱差异大导致的糖度误差问题,本研究提出了一种随机姿态下苹果高光谱图像感兴趣区域的选取方法,可实现感兴趣区域的自动选取。该方法首先将高光谱图像各像素点按照700 nm波长的光谱强度值进行直方图统计,获取各像素点光谱强度的大小关系,保留光谱强度前40%的区域,对其进行形态学腐蚀操作,去除其中700 nm光谱强度值大于3 900的过度曝光像素点,获得苹果原始感兴趣区域;然后基于原始感兴趣区域,建立不同大小感兴趣区域对应的平均光谱与苹果糖度的偏最小二乘回归(PLSR)模型,探究苹果感兴趣区域大小与预测精度的关系,进一步缩小感兴趣区域。最终选取原始感兴趣区域光谱强度前70%的区域作为感兴趣区域对任意姿态下的苹果糖度进行预测。基于该方法,建立了基于高光谱成像技术的苹果糖度无损检测模型,实测验证结果表明,经黑白校正、标准正态变换(SNV)预处理后建立的竞争性自适应重加权算法偏最小二乘回归模型(CARS-PLSR)的预测精度最高,其校正集决定系数(R_(er)^(2))为0.9206,校正集均方根误差(RMSECV)为0.3203°Brix,测试集决定系数(R_(p)^(2))为0.8664,测试集均方根误差(RMSEP)为0.4681°Brix,证明了该感兴趣区域选择方法的正确性和有效性。本研究结果可为基于高光谱成像技术的苹果在线分级系统的设计奠定理论基础,具有重要的实用价值。

摘要：为了解决现有的基于H.264的加密算法无法满足安全性和加密效率之间较好折衷的问题,提出两种基于感兴趣区域的H.264加密算法,将感兴趣区域的提取和基于熵编码的H.264加密算法相结合,只对提取出来的感兴趣区域进行加密.设计了一种基于人脸检测的加密算法,并通过修改模式选择算法,去掉了使得非人脸区域参考人脸区域的帧间宏块预测类型,解决了由帧间预测引起的人脸加密区域变形的问题.将运动对象的检测与提取和H.264的编码过程结合,设计了一种基于运动对象检测的H.264加密算法.实验结果表明,这两种加密算法能够在不降低算法安全性的情况下获得安全性和加密效率之间的较好折衷,可以满足实时应用的需求.

摘要：针对传统的运动检测算法不能很好地适应前景中物体运动的问题,设计了一种视频前景运动跟踪和感兴趣区域(ROI)捕获方法.视频预处理使用高斯模糊消除视频中的噪声,然后使用形态学处理操作结合基于Sobel边缘检测算法的优化轮廓搜索算法初步定位和跟踪ROI;随后平滑位置变换以识别目标的运动模式,选择有效的ROI;最后基于肤色状态获得更准确的ROI及其定位.实验结果表明:视频中的行为判断准确率和ROI捕获准确率分别达到77.5%和91.0%,能对ROI进行有效跟踪捕获;在单帧中最耗时模块的运行时间为0.006 s,满足实时性要求.

摘要：为降低特征提取的工作量同时提高识别的准确性,设计了一种指节纹图像感兴趣区域(ROI)提取方法。首先,对采集到的图像进行预处理操作,分离并旋转定位四指图像。其次,通过手指图像梯度分布关系,计算负梯度的极值,并统计图像中每一行的负梯度极值个数来确定近指节纹的ROI区域。最后,通过局部二值模式(LBP)直方图相似性来验证所提取的ROI区域的准确性。实验证明,在采用本文方法所建立的指节纹ROI数据库中,分类准确率达到了100%。

摘要：针对国产自主品牌机器人,基于感兴趣区域自适应获取方法设计开发了具有独立知识产权的机器人视觉焊缝跟踪系统,用于实时采集并处理焊缝图像,准确地获取焊缝特征值并进行了相关焊缝跟踪实验.结果表明,跟踪系统实时性好,纠偏准确,鲁棒性强.

摘要：人体运动自动检测与跟踪是人工智能系统的重要研究方向.提出了一种简单高效的人体感兴趣区域——ROI的自动检测方法.该方法运用帧差法和图像显著图算法模拟人眼视觉系统对运动人体注视点的形成过程,并通过联合显著区域的划定自动检测形成相应的运动人体ROI.实验结果表明,该方法检测出的人体ROI符合人眼观察运动目标时的视觉关注区域,可运用于后续基于颜色特征区域的运动人体跟踪.

摘要：超声分子影像声像图的定量分析对临床诊疗与研究具有重要意义。该文基于Visual Studio开发平台、C#语言设计了一套超声分子影像声像图感兴趣区域定量分析软件,可完成对超声图像的缩放处理、矩形及任意形状的感兴趣区域的截取、标记的保存与加载、灰度值定量分析等。该文详述了软件的功能并进行测试验证,证明了软件能对常规超声图像与超声造影图像进行对比定量分析,可为超声分子影像声像图灰度值定量分析的相关研究提供依据。