摘要：毛发、光照不均、皱纹、油分及痤疮等皮肤的复杂背景限制了毛孔数量和大小准确检测,为此提出一种滤波器组结合改进最大熵的面部皮肤毛孔检测算法。针对面部皮肤图像构建ICA-Homo滤波器组,该滤波器组在HSV空间下对S空间同态滤波后进行低通和高通滤波,对图像进行独立成分分析,分离出黑色素层;通过改进的最大熵值法分割上述分离图像,以逻辑运算获取最终毛孔检测结果。该方法在面部皮肤数据集中得到验证,其毛孔有效检测率达到96%,毛孔大小误差范围为0.0304,验证了毛孔检测算法的有效性。

摘要：近年来,计算机视觉已成为各类学科领域研究的重点,逐渐被应用于各类科研场景。医务工作者在临床上做血常规检验时,经常会采用血细胞图像分析系统对镜下白细胞图像进行自动计数与分类。其中,白细胞图像质量影响着血细胞分析系统计数分类的效果。针对镜下白细胞图像细节模糊的问题,文中尝试引入超分辨率方法对图片进行优化,以达到使白细胞图像更清晰的目的。所提出的方法在现有生成对抗网络的超分辨率方法(Super-Resolution Generative Adversarial Network,SRGAN)的基础上,设计引入嵌套型残差密集块(Residual-in-Residual Dense Block,RRDB)来改进网络结构,并对原有标准残差块中的批量规范化层进行删减,以提升网络性能,另外还对判别器的损失函数进行了改进。实验结果表明,该方法(SRGAN+)与3种插值法以及4种基于学习的超分辨率方法相比,在提高分辨率的同时,获得了图片细节更丰富、人眼视觉更优的图像。与SRGAN方法相比,改进算法在峰值信噪比(Peak Signal-to-noise Ratio,PSNR)和结构相似度(Structural SIMilarity,SSIM)上分别有1.008 dB和1.07%的提高。

摘要：为解决血细胞涂片染色多样性造成卷积神经网络在细胞形态识别时准确率较低的问题,提出了一种新的细胞形态分类算法。通过最优传输算法预训练颜色均衡网络与图像分类网络,保存网络权重,将二者网络结构级联,使用冻结层方法搭载网络参数并进行精细调节。实验结果表明,传统迁移方法的平均识别准确率为92.05%,而该文提出的颜色均衡分类网络U-RNET的平均识别准确率达到95.5%且图像处理速度更快。

摘要：目的:设计基于计算机视觉和人体关键点检测神经网络模型的人体下肢运动检测系统,以非接触的方式实现三维空间中的人体下肢运动情况检测。方法:首先,搭建运动数据采集平台,获取人体下肢运动图像,并基于OpenPose神经网络模型提取每一帧图像中下肢关键点的二维图像坐标。其次,结合运动数据采集平台中的视觉传感器的位姿信息,基于计算机视觉算法解算关键点的空间坐标,解析三维空间中的下肢运动情况。最后,以骑行运动为例、以动作捕捉系统同时采集的运动数据为标准,分析该系统在不同运动速度时的数据解算情况。结果:骑行速度为0.8、1.3、2.1 m/s时,该系统解算的数据和动作捕捉系统获得的数据的皮尔逊相关系数分别为0.950、0.917、0.828,均在强相关范围内。结论:该系统解算的数据可反映下肢运动情况,对三维空间的下肢运动检测有一定效果。