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中国图象图形学报 2020年第2期25卷 354-365页

作者：钟映春祝玉杰李芳朱爽戚剑广东工业大学自动化学院广州510006 广东财经大学信息学院广州510320 南方医科大学珠江医院骨科广州510630 中山大学附属第一医院显微外科广州510080

目的采用不同染色方法获得的周围神经标本经过MicroCT扫描后,会获得不同效果的神经断层扫描图像。本文针对饱和氯化钙染色、无染色方法获得的两种周围神经MicroCT图像,提出一种通用的方法,实现不同染色方法获得的周围神经MicroCT图像在... 详细信息

目的采用不同染色方法获得的周围神经标本经过MicroCT扫描后,会获得不同效果的神经断层扫描图像。本文针对饱和氯化钙染色、无染色方法获得的两种周围神经MicroCT图像,提出一种通用的方法,实现不同染色方法获得的周围神经MicroCT图像在统一架构下的神经束轮廓获取。方法首先设计通用方法架构,构建图像数据集,完成图像标注、分组等关键性的准备环节。然后将迁移学习算法与蒙皮区域卷积神经网络(mask R-CNN)算法结合起来,设计通用方法中的识别模型。最后设计多组实验,采用不同分组的图像数据集对通用方法进行训练、测试,以验证通用方法的效果。结果通用方法对不同分组的图像数据集的神经束轮廓获取准确率均超过95%,交并比均在86%以上,检测时间均小于0.06 s。此外,对于神经束轮廓信息较复杂的图像数据集,迁移学习结合mask R-CNN的识别模型与纯mask R-CNN的识别模型相比较,准确率和交并比分别提高了5.5%9.8%和2.4%3.2%。结论实验结果表明,针对不同染色方法获得的周围神经MicroCT图像,采用本文方法可以准确、快速、全自动获取得到神经束轮廓。此外,经过迁移后的mask R-CNN能显著提高神经束轮廓获取的准确性和鲁棒性。

关键词：周围神经神经束轮廓获取迁移学习蒙皮区域卷积神经网络 MicroCT图像

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特定背景下的公章识别技术研究

特定背景下的公章识别技术研究

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作者：张栗北京化工大学

学位级别：硕士

互联网的快速普及给人们构筑起自由交互的平台,与此同时,也给了不法分子可乘之机。个别不法分子恶意伪造权威部门的公章、捏造盖有伪造公章的政府文件,并把这些文件利用网络肆意传播(比如发布在政府部门的官方网站上)。这种违法行为造... 详细信息

互联网的快速普及给人们构筑起自由交互的平台,与此同时,也给了不法分子可乘之机。个别不法分子恶意伪造权威部门的公章、捏造盖有伪造公章的政府文件,并把这些文件利用网络肆意传播(比如发布在政府部门的官方网站上)。这种违法行为造成了扰乱群众视听,破坏社会安定团结的严重后果。由于此类文件多以图片的形式出现,政府部门网站有必要限制上传可能含有公章的图片,本课题是在上述背景下产生的。本课题的研究对象是网络中上传的特定背景的彩色图片,本课题的研究目标是识别特定背景中是否包含刊有五角星(或国徽、党徽)图样的圆形公章。特定背景主要指普通公文、政府公文、许可证(证书)三类情况,只有在特定背景下公章才具有权威性和法律效力,而五角星、国徽、党徽是三种最常见的公章中心图样。本文把公章识别过程分为图像预处理和公章识别两大部分做研究。图像预处理的目标是提取公章轮廓,为下一步公章识别做准备,包括四部分内容:图像分割(公章图像与背景图案相分离)、去除标题和分割线噪声、图像增强和轮廓获取。由于上传到网络中的图片质量参差不齐(含有噪声干扰、色彩分布不均匀),图片种类(证书、公文等)各异,给公章的提取造成了很大困难。本文提出了一种基于RGB模型和HSI模型的分割方法,能够清晰完整的提取出公章图像,并且通过试验证明该方法在三种特定背景条件下均有效。在公章识别过程中,提出了一种公章识别的新方案。首先,分析提炼公章的基本特征,判断目标区域特征是否与之相符,然后,根据目标区域中心图样(五角星、国徽、党徽)的不同特点,分别设计了对应的识别方法,根据灰度阈值法进行国徽图样的识别,根据形态特征进行五角星图样和党徽图样的识别。若判断图像中含有公章,计算出公章的中心坐标、半径,并列出公章类型。

关键词：图像分割 HSI色彩模型轮廓获取公章识别

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