江苏理工学院机械工程学院,江苏 常州 213000
对视觉领域中全景视觉的不断研究表明, 采用鱼眼镜头获取的图像序列所研究的运动目标检测准确率低, 受到噪声干扰时鲁棒性不高, 针对该问题提出一种基于全景视觉的运动目标检测改进方法。该方法首先采用五帧差分法对图像进行处理, 利用相邻5帧之间进行差分来完成前景与背景的分离, 有效地减少目标空洞问题; 然后在混合高斯模型中提高自适应学习率和更新高斯分布数量, 有效克服了检测中出现的重影现象; 最后通过形态学处理, 得到目标检测结果。实验结果表明, 改进的方法提供了比传统的全景图像运动目标检测更可靠的检测结果, 目标检测率较高。
全景视觉 运动目标检测 混合高斯分布 五帧差分 panoramic vision moving target detection Gaussian mixture distribution five-frame difference
西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
荧光分子断层成像是一种高稳定性、低副作用的分子影像技术, 一直是生物光学领域的研究热点, 当激发平面位置与荧光目标位置接近时, 光源的重建结果会更好; 为了确定激发平面的位置, 提出了一种混合高斯方法, 该方法首先使用少量激发光源来获得发射光的生物体外表面分布, 再使用带剪枝策略的混合高斯模型对该分布进行拟合, 最后利用拟合后的峰值自动确定激发平面的个数和位置; 基于新激发平面的激发光源可以获得荧光分子断层成像逆问题, 进而利用该逆问题对荧光目标进行重建。实验结果表明：基于重新定位的激发平面的荧光分子断层成像光源重建结果在定位精度上显著优于原始激发平面对应的重建结果。
生物光学 激发平面定位 高斯混合分布 荧光分子断层成像 激光与光电子学进展
2018, 55(10): 101701
