上海工程技术大学电子电气工程学院，上海 201620
随着医学影像的快速升级和人工智能的飞速发展，智慧医疗已成为医学研究领域的一大热点。超声影像技术在临床诊断中有着广泛应用，但大多数血管提取算法是手动或半自动的，提取结果有很强的主观性和易错性。基于此，本研究从颈动脉本身特性出发，采用多尺度Hessian协同滤波方法进行预处理，随后结合医学先验知识提取血管感兴趣区域（ROI），设计了一种遍历追踪搜索算法来检测血管，借助像素灰度差值分级来自动获取颈动脉血管壁，提取的准确率可达89.3%。本研究不仅可以减轻医生的负担，也可降低由于医生的主观性诊断所带来的误诊率，使医生能很好地对血管形态特征参数进行定量定性分析，从而使得临床诊断更加客观与准确。
医用光学 多尺度滤波 Hessian矩阵 血管特征提取 遍历搜索 激光与光电子学进展
2022, 59(10): 1017002
光学 精密工程
2021, 29(10): 2517
1 中国科学技术大学，安徽 合肥 230026
2 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 江苏省医用光学重点实验室，江苏 苏州 215163
3 苏州大学附属第二医院，江苏 苏州 215000
在皮肤反射式共聚焦显微成像过程中，针对MEMS振镜二维扫描引起的共聚焦图像畸变，开展了光束偏转理论分析，得出了投影面扫描图像的具体形状表征，理论畸变图像与真实畸变图像一致，明确了畸变机理，提出一种有效的畸变校正算法，实现对图像二维畸变的校正。首先记录原始光栅畸变图像，然后基于Hessian矩阵提取光栅中心线，拾取特征点并设置基准参考线，通过基于最小二乘法的7次多项式插值法标定二维方向像素畸变校正量，采用加权平均法填补间隙像素灰度值，最终实现图像畸变校正。利用网格畸变测试靶实验得出7次多项式插值后的校正决定系数最高、均方根误差值最低，整幅512行图像在7次多项式插值后最优行数占379行，比例为74%，通过残差分析，二维方向上残差最大为4个像素，最小为0个像素，平均为1.15个像素，校正结果较为精确。皮肤在体实时成像实验显示，图像畸变校正后组织结构特征更加真实准确，表明这种校正算法有效可行，有助于皮肤疾病的准确诊断。
图像二维畸变 机理分析 Hessian矩阵 光栅 多项式插值 two-dimensional distortions of images mechanism analysis Hessian matrix grating polynomial interpolation 红外与激光工程
2021, 50(2): 20200206
由于成像质量不高，光照强度不均匀，皮下脂肪较厚等因素，近红外手肘静脉图像对比度较低，不易提取到清晰的静脉结构。针对该问题，本文提出了一种基于 Hessian算子的多尺度自适应 静脉滤波提取方法。该方法通过改进的多尺度自适应滤波器从对比度限制自适应直方图均衡化（Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization，CLAHE）增强后的图像中提取静脉。新的滤波器结构能够根据输入图像自适应地确定滤波器参数，在提取静脉的同时抑制噪声。实验结果 表明该方法可以有效地获得清晰完整的静脉结构，具有更强的去噪和增强效果以及更高的准确率。
手肘静脉图像 Hessian矩阵 多尺度自适应滤波 静脉提取 elbow vein image, CLAHE, Hessian matrix, multi-sc CLAHE
1 三峡大学理学院, 湖北 宜昌 443002
2 三峡大学电气与新能源学院, 湖北 宜昌 443002
陶瓷瓦表面缺陷的自动检测是该产业升级中亟待解决的问题。陶瓷瓦表面为立体的形态结构且存在大量的花纹,这将导致陶瓷瓦表面光照不均匀,会对缺陷自动检测造成许多干扰。为此,本文提出基于多尺度Hessian矩阵滤波的陶瓷瓦表面裂纹检测算法。首先使用带通滤波抑制陶瓷瓦图像背景及噪声并突出陶瓷瓦裂纹特征;然后,利用多尺度Hessian矩阵的特征值构建陶瓷瓦裂纹相似性函数,实现陶瓷瓦裂纹特征增强;最后,采用二值化和形态学处理的方式,提取裂纹的参数信息。通过实验表明,该算法可以有效去除复杂背景的干扰,提取出完整的陶瓷瓦表面裂纹,且运算效率较高,准确率高达95%。
图像处理 陶瓷瓦 机器视觉 裂纹检测 多尺度滤波 Hessian矩阵 激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101022
视网膜血管分割是构建眼底图像分析和计算机辅助疾病诊断系统的关键环节。提出了一种基于Hessian的方向自适应Gabor小波的视网膜血管分割方法,根据Hessian矩阵的本征向量获得血管走向,并将其作为Gabor小波变换的方向角;提取出4个尺度的方向自适应Gabor小波特征,结合Hessian矩阵的大本征值构建5维的视网膜血管特征;采用支持向量机进行眼底图像像素分类实现血管分割。所提方法能准确感知血管方向,只需计算此方向下Gabor小波的滤波响应,减小了特征提取的计算量,实现了Hessian矩阵大本征值与Gabor小波特征较好的互补性。利用所提方法在DRIVE数据库进行实验,获得较好的分割性能,所提方法对细小血管的提取和对分叉、交叉处血管点的检测表现出良好的效果。
图像处理 视网膜血管分割 方向自适应 Hessian矩阵 Gabor小波变换 支持向量机 激光与光电子学进展
2020, 57(8): 081023
河南理工大学 计算机科学与技术学院, 河南 焦作 454000
为提高图像的可视化效果, 增强图像的局部细节信息, 提出一种结合引导滤波和非线性二阶特征的色调映射方法, 首先提取输入图像的亮度信息, 利用引导滤波器对亮度图像进行多尺度分解, 得到基本层和细节层图像, 其次, 通过引导滤波方法构造细节层的权重图, 对基本层利用Hessian矩阵构造一种非线性二阶特征, 再通过引导滤波方法构造基本层的权重图, 最后, 根据权重图对分解后的基本层和细节层图像实现亮度图像的重构, 然后恢复亮度图像的色彩信息, 获得最终的结果图像。实验结果表明, 该方法较为完整的保留源图像的局部细节信息, 具有良好的视觉效果。本文将Hessian矩阵用于提取基本层图像的高频信息, 可以更好地突出图像的边缘信息, 丰富图像的细节特征。与对比算法的客观指标相比, 该方法的质量分数提高了11.28%, 结构保真度提高了10.82%, 自然相似性提高了186.46%。
高动态范围图像 色调映射 引导滤波 Hessian矩阵 image processing high dynamic range image tone mapping guide filter
1 湘潭大学 信息工程学院, 湖南 湘潭 411105
2 湘潭大学 控制工程研究所, 湖南 湘潭 411105
视网膜血管分割在眼底图像分析中具有重要作用。结合多尺度Hessian矩阵滤波和线检测算子, 提出了一种有效的血管检测方法。首先利用多尺度Hessian矩阵的特征值构建血管相似性函数, 实现血管增强; 然后采用改进的线检测算子, 提取反映血管测度的特征;最后采用SVM实现血管检测。实验结果表明, 该方法只需要较少的训练样本即可达到与其他方法相当的准确率, 且在灵敏性上具有更好的性能。
视网膜血管 Hessian矩阵 多尺度增强滤波 血管分割 retinal blood vessel Hessian matrix multi-scale enhancement filtering vessel segmentation
1 国防科学技术大学航天科学与工程学院， 湖南 长沙 410073
2 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室， 湖南 长沙 410073
基于点对应的相机姿态估计算法缺少科学的性能评价方法，增加了工程应用中算法选择的难度。针对该问题，提出了在特定代价函数下的相机姿态估计算法性能评价方法，主要包括3个性能评价参数：精度、效率和存在区域最优解成功率。其中，区域最优解不同于局部最优解，若给定区域为代价函数定义域，则区域最优解等价于全局最优解。着重阐述了存在区域最优解的判断方法，以角度残差为基础建立代价函数，利用姿态矩阵计算代价函数的Hessian矩阵下界，若Hessian矩阵下界半正定，则代价函数在以该姿态矩阵为中心、大小由像点噪声模型确定的邻域内为凸函数，即存在区域最优解。借助仿真实验平台，对9种经典相机姿态估计算法进行了性能评价。结果表明，RPnP+LHM算法的综合性能最优。
机器视觉 相机姿态估计 性能评价 区域最优解 Hessian矩阵下界
北京航空航天大学精密光机电一体化技术教育部重点实验室, 北京 100191
在线结构光测量系统中, 激光光条图像中心准确提取是影响整个测量系统精度的关键因素之一。针对高反光等复杂环境下光学测量中激光光条图像中心提取问题，提出了一种基于多尺度分析的激光光条图像中心高精度定位方法。该方法利用骨骼化图像处理方法确定激光光条图像中心的初值，根据每一个光条中心初值处的光条宽度确定该位置处对应的高斯核均方差σ的初值。对图像进行多尺度卷积，确定最优的σ值，并求得光条亚像素级中心点,最后完成光条链接。结果表明该算法抗噪声能力强，可实现光条宽度变化较大的激光光条图像中心的高精度提取。
图像处理 光条中心 Hessian矩阵 亚像素 多尺度 光学学报
2014, 34(11): 1110002
