为了避免图像配准精度对液晶显示屏(LCD)线路缺陷检测准确率的影响, 采用一种基于图像轮廓分析的新方法, 基于深度优先搜索寻找图像轮廓, 并根据格林公式计算轮廓面积, 将待检测LCD的线路轮廓面积与标准模板的轮廓面积比较, 从而判断是否存在短路、断路、孔洞和孤岛缺陷。该方法不需要图像配准, 降低了算法精度要求, 从而提高了检测的正确率。通过对200片小型LCD的测试, 检测准确率达99%。结果表明, 该方法可以快速正确地检测出图像上的所有轮廓, 并计算出轮廓面积, 用面积比较代替传统的图像像素比较, 检测短路、断路等缺陷的正确率有了较大提升。该算法在LCD线路缺陷检测方面具有很好的应用前景。

利用序列CT图像对骨组织做自动分割是计算机辅助骨科的重要技术。由于骨结构的不一致性、病理改变以及CT数据内在的模糊性，完全做到自动分割目前还面临着很大的困难。提供了一种有效的解决框架，既避免了传统分割中大量的人力介入，又避免了自动分割造成的错误。具体步骤是：设计合适的自动分割算法对序列CT图像中骨组织做自动分割；利用相邻CT图像上骨轮廓是渐进变化的特性，通过比较轮廓形状的一致性来自动验证分割的结果；对一致性较差的结果引入决策判别机制。