乳腺图像的感兴趣区域(region of interest,ROI)检测是计算机辅助诊断乳腺疾病的第一步,检测效果的提升对减小误诊率有重要的作用.传统方法往往提取单独的视觉特征来描述乳腺图像,通过分类的方法找出包含肿块的区域.然而由于乳腺图像内...乳腺图像的感兴趣区域(region of interest,ROI)检测是计算机辅助诊断乳腺疾病的第一步,检测效果的提升对减小误诊率有重要的作用.传统方法往往提取单独的视觉特征来描述乳腺图像,通过分类的方法找出包含肿块的区域.然而由于乳腺图像内容丰富结构复杂,使用单一的底层视觉容易忽视特征间的相互联系.提出基于相关性特征融合的乳腺图像ROI检测框架(multi-cue integration detection,MCID),通过引入乳腺图像的相关性特征,并与乳腺图像局部视觉特征相融合,辅助乳腺图像ROI的检测,以提高检测准确性.乳腺图像ROI检测实验表明,MCID可提高肿块检测的准确性.展开更多
针对车载智能监控的要求,设计一种嵌入式车体移动报警安全监控系统。系统以TMS320DM642芯片为核心,采用简化的Itti模型来提取监控画面的颜色和亮度特征,并检测和分割出感兴趣区域(Regions of Interest)。根据ROI质心相似度的变化来判断...针对车载智能监控的要求,设计一种嵌入式车体移动报警安全监控系统。系统以TMS320DM642芯片为核心,采用简化的Itti模型来提取监控画面的颜色和亮度特征,并检测和分割出感兴趣区域(Regions of Interest)。根据ROI质心相似度的变化来判断车辆状态。实验结果表明:该系统较为准确地检测和分割感兴趣区域,并能对其进行实时地监控;系统对车辆状态的判断和报警可靠性较高。展开更多
文摘乳腺图像的感兴趣区域(region of interest,ROI)检测是计算机辅助诊断乳腺疾病的第一步,检测效果的提升对减小误诊率有重要的作用.传统方法往往提取单独的视觉特征来描述乳腺图像,通过分类的方法找出包含肿块的区域.然而由于乳腺图像内容丰富结构复杂,使用单一的底层视觉容易忽视特征间的相互联系.提出基于相关性特征融合的乳腺图像ROI检测框架(multi-cue integration detection,MCID),通过引入乳腺图像的相关性特征,并与乳腺图像局部视觉特征相融合,辅助乳腺图像ROI的检测,以提高检测准确性.乳腺图像ROI检测实验表明,MCID可提高肿块检测的准确性.
文摘针对车载智能监控的要求,设计一种嵌入式车体移动报警安全监控系统。系统以TMS320DM642芯片为核心,采用简化的Itti模型来提取监控画面的颜色和亮度特征,并检测和分割出感兴趣区域(Regions of Interest)。根据ROI质心相似度的变化来判断车辆状态。实验结果表明:该系统较为准确地检测和分割感兴趣区域,并能对其进行实时地监控;系统对车辆状态的判断和报警可靠性较高。
