感兴趣区域

摘要： 为实现纸质医药包装钢印字符的实时检测,设计一种基于图像处理和深度学习的钢印字符识别系统。系统首先采用多种图像处理的方法对原始打光下的图像进行预处理,从而自动提取图片中的感兴趣区域,并将其输入训练好的Mask-RCNN网络进行实例分割,得到每张图片中的不同字符的像素位置与其字符数值。实验结果表明,对比传统的字符识别方法,该方法可以很好地解决纸质医药包装钢印字符图片中灰度跳变不明显的问题,准确分割出纸质包装盒图片中的钢印字符并进行标记,其字符的识别准确率达到99%,为生产线上钢印字符的识别和记录提供了新的解决思路,具有较高的实用价值。

摘要： 发展了基于全内反射显微镜的荧光漂白后恢复(TIR/FRAP)的成像方法,该方法通过全内反射显微镜(TIRFM)和激光扫描共聚焦显微镜(LSCM)的联合使用,将全内反射荧光成像和荧光漂白后恢复技术相结合,可广泛用于研究质膜附近分子动力学特征。LSCM对任意感兴趣区域(ROI)执行光漂白,TIRFM特异性采集漂白前后细胞质膜附近的荧光信号,通过NIS-Elements软件程序实现显微镜模式间的自动快速切换。相比目前通用的基于全内反射的光漂白方法,这种方法具备灵活可变漂白区域的优势,可以满足大多数的基于全内反射的光漂白后恢复实验需求。同时,这种技术方法也为开发TIRFM或LSCM与其他设备的联用方法奠定了实践基础。

摘要： 针对传统模型图像边缘保持能力较差、计算量大且对弱边缘和角点的捕获能力不足等缺点,提出了一种改进的GVF snake模型。增加各向异性扩散机制,抑制传统GVF中各向同性扩散对图像边缘的模糊,并利用部分扩散、部分插值的方法进行GVF场求解,采用基于canny算子的初始轮廓线设置方法,极大地提高了图像感兴趣区域轮廓的提取效果。

摘要： 矿用带式输送机将大量煤炭不断从井底运输到地面的过程中,会发生各种各样的故障,其中输送带跑偏是最常见的故障之一。当发生输送带跑偏时,大量煤炭从输送带一侧掉落,直接会影响生产效率,甚至威胁矿工生命安全。机器视觉算法通过采集图像对感兴趣区域的像素进行研究,目前已应用在各行各业,技术日趋成熟。

摘要： 针对目前电力施工人员着装检测算法在实际作业场景中适应性差、误检率高等问题,文章提出一种结合Alphapose和ResNet的电力施工人员着装检测模型。该模型通过Alphapose人体姿态估计模型得到施工视频中人员的关键点坐标,然后采用合适的裁剪算法根据坐标裁剪出所需的身体区域,最后应用改进的ResNet分类模型进行着装检测,判断工作人员是否穿戴安全帽、工作服及工作靴。该文章使用构建的数据集进行测试,结果表明:该方法准确率高,误检率低,能够满足实时性的需求,适合应用在实际的作业现场中。

摘要： 目的 建立可靠的颈神经根感兴趣区(ROI)勾画方法,并对其临床相关性进行验证。方法 选取20例健康志愿者和20例单节段神经型颈椎病患者,由2名影像科医师应用4种ROI勾画方法,分别测量健康志愿者双侧颈5~8神经根的各向异性分数(FA)值和表观弥散系数(ADC)值,以及患者的患侧病变节段和健侧相应神经根FA值和ADC值,确定一致性最好的颈神经根ROI勾画方法,同时记录每位受试者的年龄、性别、BMI以及患者的VAS评分和ISNCSCI评分,然后采用最佳方法测量得到的弥散张量成像值,分析其临床特征相关性。结果 最大圆法的一致性最佳;健康者颈神经根FA值与ADC值与患者健侧颈神经根FA值和ADC值差异无统计学意义(P>0.05),与患侧颈神经根FA值和ADC值,差异有统计学意义(P<0.05);患者健康侧FA值和ADC值与患侧差异有统计学意义(P<0.05);对于健康志愿者,测得FA值与ADC值,与年龄有相关性(P<0.05),年龄越大,FA值越小,ADC值越大,但是与BMI无相关性;对于患者,VAS评分与患侧ADC值呈正相关(P<0.05),与患侧FA/患侧ADC比值呈负相关(P<0.05),ISNCSCI评分与患侧FA值呈正相关(P<0.05)。结论 最大圆ROI勾画方法是可靠的颈神经根弥散张量成像测量方法;患者神经根性痛越明显,则ADC值越大,FA/患侧ADC比值越小;颈椎神经功能越好,则FA值越大。

摘要： 目的:解决目前红枣检测过程中果梗/花萼容易被误识别为缺陷枣的问题。方法:提出一种基于深度学习和图像处理的干制哈密大枣果梗/花萼及缺陷识别方法。通过改进深度残差网络ResNeXt-50,采用感兴趣区域提取方法和迁移学习技术提出一种TL-ROI-X-ResNext-50分类模型,实现干制哈密大枣果梗/花萼及缺陷分类。结果:通过模型试验对比,感兴趣区域提取方法和迁移学习技术可以减少模型计算成本,提高准确率,模型识别准确率可达94.17%。结论:该方法可初步满足干制哈密大枣果梗/花萼及缺陷在线检测装备的生产需求。

摘要： 道路交通标志在指导安全出行方面起了重要作用,随着智能交通的发展,交通标志识别越来越受到重视。不同光照、雾气下的复杂自然场景(如树林、建筑物)对交通标志识别干扰较大,为减少这些无关干扰因素所带来的识别率不高的问题,提出了一种语义分割网络与分类网络级联的交通标志识别方法。语义分割网络由UNet改进得到,利用了交通标志与背景颜色、形状特征的差异实现对交通图像感兴趣区域的准确提取;而分类网络则是借鉴LeNet5设计的网络结构,在交通标志感兴趣区域的基础上进行特征提取并分类。实验过程中选取三角形和圆形标志构建数据集,实验结果表明,文中方法与其他较好的交通标志分类方法如HOG-SVM、ResNet50相比,在识别时间较短的同时,其识别精度达到了98.96%。

摘要： 为快速准确检测管材表面缺陷,设计一种基于特征点的管材表面缺陷视觉检测方法。采集典型管材表面缺陷图像,构建图像样本集;指定图像感兴趣区域,减少干扰背景对缺陷检测的影响;采用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法检测图像中的点缺陷,使用FAST算子搜寻缺陷图像的特征点,将检测到的特征点设为圆心,以圆心与取点区域的形心连接线为横坐标构建特征点描述子;选取典型管材缺陷图像对所提方法进行仿真验证。结果表明,设计的检测方法检测准确率高、检测速度快,具备较高的工程实用价值,可为管材表面缺陷的自动检测提供预研基础。

摘要： 针对视障人士出行辅助中可通行区域地面障碍物实时检测问题,提出一种基于RGB-D和惯性传感器融合的地面障碍物检测技术.首先建立地面障碍物空间模型,并融合惯性传感器参数计算相机倾角以校正地面障碍物世界坐标;其次针对视障人士实际使用场景和需求,使用阈值分割算法将深度图像中距离较远的检测像素去除,并将深度图划分4个区域,通过融合惯性传感器数据实现ROI的动态划分;最后通过改进RANSAC算法设计了基于地面区域生长的障碍物检测算法,并采集真实数据进行实验验证.实验结果表明,所提技术的准确率和召回率分别达到90.87%和89.33%,并在执行时间效率上优于已有地面障碍物检测算法,满足了视障人士对算法的实时性要求.

摘要： 本文针对水声通信中图像传输易受网络环境影响,将图像分为感兴趣区域及背景区域,并将两者的数据包重新排列.本算法利用EBCOT编码提供多个截断点,保证接收端快速得到图像感兴趣区域,并通过Matlab实验平台进行了仿真,论证算法的可行性和有效性,经比较此算法恢复图像感兴趣区域恢复速度及质量都有优势明显.

摘要： 讨论了基于视觉注意机制的图像感兴趣区域(ROI)提取算法,提出了ROI提取算法要点,实例表明该算法在迷彩设计中具有应用价值.

摘要： 提出了一种基于视觉注意机制的红外小目标检测算法.通过形态学Top-hat算子对图像背景进行抑制,并根据目标与周围背景的对比度不同生成显著图后分割出目标感兴趣区,在感兴趣区域内对每帧图片在尺度空间采用Dog算子处理提高图像信杂比,获得具有较大信杂比的点.为避免目标在帧中消失,采用PID算法跟踪目标点,在可疑目标点周围小区域内采用视网膜皮层理论(Retinex)算法对图像局部区域增强再重新分割出目标.实验证明:该算法能有效对红外小目标进行检测,算法在不同背景的图像检测性能都趋于稳定,当目标融于背景时,能很好地将红外目标检测出来.

摘要： 提出了一种基于视觉注意机制的分层阈值化红外小目标检测算法.在采用形态学处理和Gamma校正对图像进行预处理的基础上,通过分层阈值化和连通域分析提取感兴趣区域(ROI),利用高斯滤波提高ROI的信杂比并确定候选目标,最后通过移动式管道滤波剔除伪目标,实现运动小目标的准确定位.实验表明该算法能有效地检测出小目标,且对于低信噪比的图片具有良好的适应性.

摘要： 主要利用遥感图像的解译.首先建立居民地,林地,水体,耕地等ROI(感兴趣区域),使用适当的监督分类方法,根据不同的影像特征对遥感图像分类;最后应用可视化技术,制作统计图及相应的地图.得出结论：①土地得到了充分的利用。②从人口的密度可知成都人口多，恰好说明这里是“天府之国”。③成都处于四川盆地，在南方是少见的平原，因此耕地面积也较多。④随着经济的发展，成都的人口将越来越多。⑤由于数据精度的影响以及一些误差的存在，分类类型并不够完善，最后的结果相对于真实的情况有点偏差。最后本研究只是针对1990年的情况，并不能说明现在的情况，旨在提供一种土地利用分类的方法。

摘要： 针对传统图像检索方法中对整幅图像进行特征的提取,而与图像内容无关,容易导致语义鸿沟且计算复杂冗余的问题,提出了一种基于感兴趣区域(Regions of Interest)区域检测的图像检索技术.首先采用SURF算法进行局部特征的提取,定位图像的特征点,然后利用动态规划求得最大子矩阵和,以此确定ROI,并在此基础上,对ROI提取颜色、纹理以及形状三种底层特征,并将三者归一化融合后,利用非线性高斯距离函数进行相似度匹配,实现图像检索.

摘要： 小卫星以其技术集成化,发射灵活,便于组网等特点,成为毁伤评估的重要平台.本文主要讨论了基于小卫星的毁伤评估平台的特点.综述了基于小卫星的毁伤评估关键技术,讨论了小卫星三维立体图像毁伤评估技术、小卫星毁伤信息提取技术和感兴趣区域(ROI)目标提取和编码技术.最后探讨了小卫星作为毁伤评估平台的未来发展趋势及其相关技术.

摘要： 针对铝合金填丝脉冲TIG焊的熔池图像,提出了一种基于感兴趣区域(ROI)的熔池图像处理方法。采用退化恢复进行图像预处理,以模板匹配的方法进行感兴趣区域检测,进而运用边缘检测、阈值分割、曲线拟合等算法提取局部边缘信息,最后扫描得到熔池参数。实验结果证明,该图像处理方法适用于各种熔透状态的熔池图像,平均单帧处理时间为20.17 ms,为实现基于被动视觉的焊接质量在线控制奠定了基础.

摘要： 目的:本实验的主要目的是评估第三方治疗计划系统验证放疗计划精度的可行性.rn 方法:实验选取雷泰公司的Linatech计划系统作为第三方验证工具,首先验证导入导出过程中ROI体积的变化,研究基于已有的ROI体积评估设计实验.在确保ROI体积变化极其微小的情况下,进行计划验算.Linatech计划系统通过验算从Eclipse计划系统导入的TG-119模体和病例计划,与报告中模体的点剂量测量值(电离室Famer 2571进行点剂量测量)以及Eclipse计划系统中模体及病例的计算值比较,评估计划剂量的精确性.原计划与验算计划以距离偏差小于5mm且剂量偏差小于3％作为通过标准,采用PTW verisoft软件在中心层面进行γ通过率验证.rn 结果:在ROI体积评估中发现ROI体积改变极其微小,差异主要表现在小体积区域或者直角模型中.在TG-119几何模体验证中,原计划、验算计划与测量值基本一致.在病例计算中,原计划与验算计划在乳腺癌中的差异较小,而在鼻咽癌中的差异相对较大.在中心层面剂量的γ通过率评估中,所有病例的γ通过率均在90％以上.乳腺癌通过率相对较高,AAA原计划和Acuros XB原计划分别为95.6％和97.53％.鼻咽癌的为94.67％和96.83％.rn 结论:利用已有的他方治疗计划系统验证剂量的精确性方法可行,但一些功能仍需完善,差异的具体范围仍需数量较多的病例验算才能确定.

摘要： 目的:本实验的主要目的是评估第三方治疗计划系统验证放疗计划精度的可行性.rn 方法:实验选取雷泰公司的Linatech计划系统作为第三方验证工具,首先验证导入导出过程中ROI体积的变化,研究基于已有的ROI体积评估设计实验.在确保ROI体积变化极其微小的情况下,进行计划验算.Linatech计划系统通过验算从Eclipse计划系统导入的TG-119模体和病例计划,与报告中模体的点剂量测量值(电离室Famer 2571进行点剂量测量)以及Eclipse计划系统中模体及病例的计算值比较,评估计划剂量的精确性.原计划与验算计划以距离偏差小于5mm且剂量偏差小于3％作为通过标准,采用PTW verisoft软件在中心层面进行γ通过率验证.rn 结果:在ROI体积评估中发现ROI体积改变极其微小,差异主要表现在小体积区域或者直角模型中.在TG-119几何模体验证中,原计划、验算计划与测量值基本一致.在病例计算中,原计划与验算计划在乳腺癌中的差异较小,而在鼻咽癌中的差异相对较大.在中心层面剂量的γ通过率评估中,所有病例的γ通过率均在90％以上.乳腺癌通过率相对较高,AAA原计划和Acuros XB原计划分别为95.6％和97.53％.鼻咽癌的为94.67％和96.83％.rn 结论:利用已有的他方治疗计划系统验证剂量的精确性方法可行,但一些功能仍需完善,差异的具体范围仍需数量较多的病例验算才能确定.

摘要： 本发明公开了一种用于筛查和帮助筛查生物样品的系统。获得生物样品的图像，然后从图像中产生图像数据。从图像数据中识别感兴趣对象(OOI)。至少部分地基于到其它FOI的OOI分配，将OOI分配给多个感兴趣域(FOI)中的每个。例如，以前没有分配给其它FOI的OOI可以分配给所选FOI。OOI可在FOI内分组，以最大化在FOI内包括的OOI的数量，或者可选地，以最小化所需的包括所有OOI的FOI的数量。一旦完成OOI的分配，就可以相对于每个FOI来扫描视场(FOV)，以将OOI呈现给技术人员用于检查。

摘要： 公开了用于确定包括在诸如静态图像或动态视频之类的显示元素中的一个或多个感兴趣的区域的兴趣度分数的示例。在某些示例中，可以基于当观察者查看显示元素时收集到的眼动跟踪或注视信息来确定兴趣度分数。

摘要： 本发明提供了产生如在感兴趣的植物的农作物中观察到的定量、定性和时间相关的结果增强作用的基于叶酸杂质10的生物刺激素和感兴趣的农用化学品物质的混合物，以农业领域的创造性解决方案为代表，在感兴趣的农业植物的培养中具有作为助剂的广泛用途，其更大的目标是促进感兴趣的农用化学品物质的功效增强，从而改善对昆虫、病害和杂草的防治，并且/或者改善感兴趣的农作物收割时的生产率，并且为此目的设计了一种混合物，所述混合物可以是固体混合物(Ms)或液体混合物(M1)，其中主要成分是叶酸杂质10(X)，优选地来源于生物刺激素，以及感兴趣的农用化学品物质(Y)，所述农用化学品物质可以是除草剂(Y1)、杀真菌剂(Y2)或杀昆虫剂(Y3)。

摘要： 本发明公开了一种用于筛查和帮助筛查生物样品的系统。获得生物样品的图像，然后从图像中产生图像数据。从图像数据中识别感兴趣对象(OOI)。至少部分地基于到其它FOI的OOI分配，将OOI分配给多个感兴趣域(FOI)中的每个。例如，以前没有分配给其它FOI的OOI可以分配给所选FOI。OOI可在FOI内分组，以最大化在FOI内包括的OOI的数量，或者可选地，以最小化所需的包括所有OOI的FOI的数量。一旦完成OOI的分配，就可以相对于每个FOI来扫描视场(FOV)，以将OOI呈现给技术人员用于检查。

摘要： 公开了用于确定包括在诸如静态图像或动态视频之类的显示元素中的一个或多个感兴趣的区域的兴趣度分数的示例。在某些示例中，可以基于当观察者查看显示元素时收集到的眼动跟踪或注视信息来确定兴趣度分数。

摘要： 本公开提供了一种动态感兴趣区域调整的方法和一种提供动态感兴趣区域调整的图像捕捉设备。在一个实施例中，存在一种操作图像捕捉设备的方法。实时图像内的一个或多个区域可以用于设置实时图像内的用于应用一个或多个第一图像获取参数的一个或多个用户定义的感兴趣区域(ROI)。当图像捕捉设备的位置已经改变了超过阈值量的量时，取消一个或多个用户定义的ROI，并且设置实时图像内的用于应用一个或多个第二图像获取参数的一个或多个默认ROI。数字图像传感器根据一个或多个用户定义的ROI和一个或多个默认ROI中的一个来获取数字图像数据。

摘要： 本发明实施例公开了一种对感兴趣区域的重叠区域进行处理的系统及装置。该系统包括处理器，处理器被配置成：接收目标对象包含第一感兴趣区域和第二感兴趣区域的图像，且感兴趣区域相互交叠形成重叠区域；第一感兴趣区域的第一剂量体积目标和第二感兴趣区域的第二剂量体积目标将重叠区域进行划分确定第一目标区域和第二目标区域；根据第一剂量体积目标和第二剂量体积目标设置第一目标区域和第二目标区域的剂量目标。本发明实施例的技术方案，以实现用户能够更方便、直观的处理具有器官交叠的放疗计划设计，提高用户使用放疗的效率和计划质量。

摘要： 本公开涉及指示感兴趣区域的标签和查找图像中的感兴趣区域的方法。具体地，一种用于指示感兴趣区域ROI的标签具有预定义格式并且对ROI信息进行编码，该ROI信息通过对标签进行成像而可读并且包括尺寸指示和相对位置指示，相应的指示允许相对于标签的尺寸和位置来确定ROI的尺寸和位置。一种定位图像中的ROI的方法，包括：获取图像；在图像中搜索具有预定义格式的标签；以及基于图像中的标签的尺寸和位置和ROI信息来确定ROI。一种用于生成标签的方法包括：获取图像，该图像包括具有与将被生成的标签相同的物理尺寸的可见临时标签；获取操作员输入，该操作员输入在图像中识别ROI；得出尺寸指示和相对位置指示；以及打印标签。

摘要： 本公开提供了一种动态感兴趣区域调整的方法和一种提供动态感兴趣区域调整的图像捕捉设备。在一个实施例中，存在一种操作图像捕捉设备的方法。实时图像内的一个或多个区域可以用于设置实时图像内的用于应用一个或多个第一图像获取参数的一个或多个用户定义的感兴趣区域(ROI)。当图像捕捉设备的位置已经改变了超过阈值量的量时，取消一个或多个用户定义的ROI，并且设置实时图像内的用于应用一个或多个第二图像获取参数的一个或多个默认ROI。数字图像传感器根据一个或多个用户定义的ROI和一个或多个默认ROI中的一个来获取数字图像数据。

摘要： 本发明实施例公开了一种对感兴趣区域的重叠区域进行处理的系统及装置。该系统包括处理器，处理器被配置成：接收目标对象包含第一感兴趣区域和第二感兴趣区域的图像，且感兴趣区域相互交叠形成重叠区域；第一感兴趣区域的第一剂量体积目标和第二感兴趣区域的第二剂量体积目标将重叠区域进行划分确定第一目标区域和第二目标区域；根据第一剂量体积目标和第二剂量体积目标设置第一目标区域和第二目标区域的剂量目标。本发明实施例的技术方案，以实现用户能够更方便、直观的处理具有器官交叠的放疗计划设计，提高用户使用放疗的效率和计划质量。