为了在按摩、针灸等中医相关诊疗过程中, 高效率定位中医按诊所需腧穴。结合单目视觉标定与定位原理, 提出了一种基于三维坐标系之间转换矩阵求取的中医诊疗机械手坐标定位和转换方法。通过进行相机标定得到相机内参数并建立相机三维世界坐标系, 再基于可粘贴于机械手任意固定位置的自定义标签图像建立相机三维世界坐标系与机械手坐标系的转换关系, 通过三维坐标点建立齐次方程, 求解出最优齐次旋转矩阵(R)以及平移向量(T)。将RT齐次矩阵作为两坐标系的关键转换矩阵, 通过数学运算点坐标数据和最优转换矩阵即可得到坐标点在基于标签平面所约定坐标系中的三维坐标, 有助于完成机械手按诊位置的空间坐标转换和精准定位。以六芒星图为标签图, 基于所提出的方法, 通过仿真实验验证了本文所提方法有效性和准确性。

为解决当前人脸超分辨率算法细节处理不足和过度平滑等问题, 基于对抗网络技术提出一种针对单一面部图像的超分辨率重建算法。在生成网络中并联边缘检测网络, 提取丰富的人脸轮廓细节以辅助特征提取, 通过Ranger优化器优化网络训练过程, 最终结合客观评价和主观评价指标, 建立数学模型综合评价重建效果。实验结果表明, 算法较三次样条法、SRGAN、FSRCNN等方法具有更优的主观和客观评价结果。提升了面部的细节复原能力, 具有更好的重建效果。

远程光电容积描记法（rPPG）可用于从人脸视频中计算得到心率, 但目前提出的rPPG算法大多对受试者要求和限制较多, 不利于日常条件下心率的稳定测量。提出了一种肤色正交平面算法（POS）的改进算法, 针对在实际环境下由于被测者头部运动导致心率测量结果精确度较低的问题, 利用基于颜色畸变的频域滤波器和POS算法, 首先对信号在频率域上进行频域滤波处理, 再送入POS算法进行时域滤波, 以此减少不同噪声对信号质量的影响。结果表明, 本算法各项评价指标相较于其它算法均有所提升, 适用于人脸运动状态下心率的稳定检测。

青光眼是不可逆性视力损害的主要原因, 对前房角进行分类可以方便医生诊断。提出了基于Spaeth分级法的房角分类算法。在超声生物显微镜图像中, 利用边界搜索的方法确定房角粗定位点, 并在灰度图像中完成房角细定位。计算出分类所需的各项参数, 最后基于Spaeth分级法将前房角分为开、闭、窄三类。所提方法与现有方法相比具有两个主要特征: 第一, 自动完成房角顶点的定位, 且对于不同类型的房角结构都有效。第二, 解决房角多分类问题, 分类依据与临床分级方法相似。实验表明, 方法具有较高的准确性和效率, 具有较大的实用性和应用参考价值。

提出了基于单位扇环灰度的虹膜定位算法。利用投影法分割出一个包含瞳孔的矩形区域, 通过最大类间方差法确定该矩形区域的阈值, 完成瞳孔的分割。对于虹膜外边界的定位, 需要基于瞳孔中心分割出某一方向上的扇形区域, 以5个像素作为扇形区域的步长, 计算每个扇环的平均灰度值, 根据灰度变化情况就可以确定该方向上的虹膜外边界点。其他方向上的边界点也通过此方法确定。对这些边界点进行筛选并进行圆的拟合, 最终实现虹膜的定位。实验结果表明, 采用该方法所分割的虹膜图像可以获得良好的效果, 具有良好的应用和参考价值。

角膜曲率测量一般是采用视标成像的方法得到角膜的反射像后, 通过对反射像的再成像间接得到角膜的曲率半径。为了实现对角膜曲率测量图像的对焦判断, 在简化角膜曲率测量系统的基础上, 对获取的图像对焦算法进行研究。对角膜曲率测量图像的六个测试光标分别进行像素统计, 初步判别过度离焦的状态。对角膜曲率测量图像进行四方向Sobel算子的卷积运算, 对得到的边缘增强图像进行对数灰度级像素统计, 得到对焦评价值。将该算法与Tenengrad函数、方差函数和单一对数灰度级像素统计评价函数算法做对比实验, 评价该算法的可行性。实验结果表明, 该对焦评价函数具有良好的精确度、单峰性、灵敏度和无偏性, 对细节信息较少、结构简单的图像的对焦评价方面有应用前景。

利用前期搭建的声分辨光声系统对小鼠耳朵进行扫描成像，获取的光声图像存在部分血管不连续、分辨率较低且边界不够清晰等问题。为了有效提高声分辨光声图像质量，采用连接断点、插值、小波去噪等方法进行预处理; 针对插值带来的模糊边界、损失细节等问题提出一种模糊集与分数阶微分小波增强相结合的图像增强方法，设计对比实验，结合信息熵、对比度改善指数和平均梯度等评价指标进行评价。实验结果表明增强后的图像血管连接性好、分辨率更高、高频信息表现更丰富，所提增强方法对光声图像的优化处理有应用潜力。

在考察多种二值图像连通区域标记方法的基础上, 提出了一种新的基于图像填充和游程码的二值图像孔洞连通域的标记和表达方法。对二值图像进行一次扫描, 得到所有可能构成孔洞的游程码, 并将游程对应的区域基于特定标记值进行填充。通过判断每个游程与图像上一行像素点标记值的对应关系完成新连通域的建立、游程数据存储和连通区域的合并, 判断每个游程与图像下一行像素点标记值的对应关系完成孔洞的筛选。由于仅需扫描图像一次, 且对每个游程只须进行单独处理, 标记算法的效率较高、复杂度较低。结果表明, 可以快速有效地完成二值图像孔洞连通域的标记。同时, 它还给出孔洞之间的包含关系, 能够有效地实现二值图像的拓扑结构表达。

激光线扫方式获取的点云数据量庞大, 不利于点云数据的存储、处理与分析。为了对激光线扫点云数据进行有效精简, 提出了一种基于OTSU多阈值分割算法的激光线扫点云数据表达及精简方法。基于点云数据坐标与图像灰度值的映射, 采用OTSU多阈值分割算法进行区域分割, 并将分割后的各区域进行边缘提取及细化处理。根据原映射关系将细化的二值图像重新以点云方式表示, 即得到精简的点云数据。在保持原有点云数据关键信息完整度的基础上, 可有效地精简点云数据。实验结果表明: 基于OTSU多阈值分割算法可有效地精简点云数据, 同时能够有效地去除扫描过程中的背景干扰数据, 具有较大的适用性和实际应用参考价值。

在研究传统摄像机标定原理及方法的基础上, 提出了一种新的基于同心圆环点模板的双目摄像机标定方法。该方法仅要求摄像机摄取任一方位包含所有25个同心圆环点的所设计模板的一幅图像, 即可根据射影几何内秉的约束条件和左右图像的视差完成对双目摄像机焦距、基线距离和光心位置等参数的标定, 且不需要进行图像的畸变校正与匹配。实验表明, 该双目摄像机的标定方法具有较高的精度和效率, 可以方便、迅速地实现双目摄像机的标定。