本文目录一览：

• 1、ORB图像特征提取算法详述
• 2、图像分割技术论文
• 3、论文阅读-LSN-图像篡改检测
• 4、OPENCV中的图像处理(十六)交互式前景提取使用GrabCut算法
• 5、提取论文中图片数据
• 6、陈骥发表的主要科研论文

ORB图像特征提取算法详述

ORB图像特征提取算法详述如下： ORB算法原理 ORB全称是Oriented FAST and Rotated BRIEF，是一种图像特征提取算法。 它结合了FAST角点检测和BRIEF描述符，以增强特征点的尺度和旋转不变性。 特征点提取与初步筛选 特征点提取：通过FAST算法在图像中寻找角点。

ORB算法原理ORB全称是Oriented FAST and Rotated BRIEF，它结合了FAST角点检测和BRIEF描述符，增强特征点的尺度和旋转不变性。 特征点提取与初步筛选通过FAST算法寻找角点，利用决策树或特定阈值快速筛选可能的特征点。为了提高效率，通过非最大值抑制和Harris响应减少密集特征点。

FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法基于中心像素与周围像素的灰度对比，高效快速地识别关键点。通过设定阈值，判断像素是否为角点，FAST算法在每个像素点上执行，产生大量角点，再经过非极大值抑制处理以去除冗余点。第三步：计算角度。

图像分割技术论文

图像分割技术论文篇一 图像分割技术研究 摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状；最后总结出图像分割的发展趋势。

论文的主要贡献包括在ResUNet++模型中集成CRF和TTA。CRF是一种有效的后处理技术，通过考虑像素值与邻近像素值之间的相互影响，优化了分割结果的连贯性。TTA则在测试阶段对输入进行增强，增加了模型的泛化能力。

本文深入研究了基于ResUNet++架构的结肠息肉分割技术，结合条件随机场（CRF）和测试时增强（TTA）方法，以期提升整体预测性能。肠镜检查在检测结肠癌及其前驱病变中被视为金标准，然而，现有检查方法普遍存在整体遗漏率高，许多异常未能被发现的问题。

在深度学习领域，语义图像分割是计算机视觉中的一个重要任务，旨在将图像分割为多个类别，从而实现对物体的精确识别。本文介绍的DeepLab v2是针对这一任务的突破性研究，通过引入空洞卷积、转置卷积、空洞空间金字塔池化以及全连接条件随机场等创新技术，显著提升了语义分割的性能。

U-Net结构是一种深度卷积网络，由Masonic@NAIS在2015年提出，其设计用于解决生物医学图像分割问题。U-Net的特点是数据量要求小，效率高，精确度高，且不含有全连接层。

论文阅读-LSN-图像篡改检测

1、摘要：图像篡改检测与传统目标检测不同，更侧重于识别被人工篡改的部分，因此需要学习更丰富的特征。本文提出了一种双流Faster R-CNN网络，端到端训练以检测给定图像中的篡改区域。RGB流旨在从RGB图像中提取特征，发现被篡改的部分，如强烈的对比度差异、不自然的篡改边界等。

OPENCV中的图像处理(十六)交互式前景提取使用GrabCut算法

1、在本节教程中，我们将探索OpenCV中的GrabCut算法，这是一种交互式方法，用于精确地从图像中提取前景区域。首先，我们来了解其工作原理。GrabCut算法，由Carsten Rother等人在微软研究院提出，论文名为《使用迭代图割的交互式前景提取》。

2、在OpenCV中实现GrabCut算法，使用cv.grabCut()函数。参数包括矩形模式，初始化时使用矩形。运行5次迭代。生成蒙版图像，像素标记为背景/前景，通过修改蒙版图像，将特定像素设置为背景/前景，得到最终面罩。进行精细修饰时，标记确定的前景和背景，调整生成的蒙版图像以获得更准确的分割结果。

3、在OpenCV中，实现交互式前景提取的函数是cvgrabCut().【例18】在GrabCut算法中使用模板提取图像的前景，并观察提取的效果。需要注意，在上述步骤中，使用画笔标记的模板图像m0不能直接作为模板（即参数mask）使用。

4、GrabCut是Graph Cut的改进版，是迭代的Graph Cut。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"；GrabCut"； - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果。

5、此种算法是对图像进行分割操作，其将一幅图像转换成图形结构来描述，通过找到图中的最小割，从而将图像中的前景与背景进行分割。GraphCut 如上图所示，将图中的像素点作为图中的点集，相邻像素通过边相连，另外多出的两个点S，T分别代表的是归于前景的点和归于背景的点。

6、图像分割是图像处理中的关键问题，可以分为全自动图像分割和用户互动式图像分割两大类。GraphCut和GrabCut属于后者，它们要求用户提供前景和背景的种子，然后建立概率分布模型。

提取论文中图片数据

步骤一：导入 Python 库 首先导入必要的 Python 库。步骤二：读取图片 使用 PIL 库读取图片，并将其转换为灰度模式。存储每个像素的灰度值到数组。步骤三：建立坐标关系 确定具有特征的行或列，以此来设定像素坐标与数据坐标的关系。通过分析边框处的灰度值特征，找到边框的像素坐标。

以下是几个从别人论文曲线图中提取数据的轻量软件：GetData Graph Digitizer 简介：适用于Windows多个版本，是一款功能强大的数据提取软件。用途：专门用于从图表、曲线图中提取数据点。Graphixy Image Data Extraction 简介：专为Windows系统设计的数据提取工具。

解决论文中数据获取难题的利器——Web Plot Digitizer，让数据可视化图像逆向工程变得简单。以下是对这款工具的详细介绍。当寻找参考文献中的数据图表时，Web Plot Digitizer就像一把救星。

打开软件后，系统会自动展示预设的几种图片格式，便于用户导入图片进行后续操作。 **设置坐标系 点击并调整蓝色十字架，定义X、Y轴的最小与最大值，实现精确的数据定位。 **数据点捕获 通过点击捕捉数据点，软件会在右上角实时显示数据，便于后续分析与利用。

使用文件菜单下的“导入”功能，将需要提取数据的图片加载到软件中。 设置坐标轴。点击软件界面中的红色图标，光标会变成十字形。在这个过程中，我们需要在坐标轴的原点、X轴的最大值以及Y轴的最大值处分别点击，输入坐标值。为了使操作更便捷，我将横坐标由1500-2200变换为0-700。 描点。

Web Plot Digitizer是一款图形数据获取工具，由美国University of Notre Dame大学化学与生物分子专业的博士生Ankit Rohatgi开发，用于从图像中的图表提取数据。它是一个开源、免费的半自动化工具，适用于各种图表，包括二维XY图、条形图、极坐标图、三元图、地图等。该工具界面直观，使用简便。

陈骥发表的主要科研论文

陈骥发表的主要科研论文涵盖了多个领域，其中包含图像处理、传感器设计、医学设备开发以及人工智能应用。以下是对这些论文的概述： **视网膜图像处理**：陈骥在《重庆大学学报》（2011年，第34卷第8期）中提出了一种利用脊线检测技术来精确提取视网膜图像中的血管中心线的方法。

重庆大学校级精品课程《生物医学传感器原理与应用》项目负责人，主讲本科生课程《生物医学传感器原理与应用》、《新型电子元器件及其在医学仪器中的应用》，研究生课程《人工神经网络与模式识别》。

陈教授在学术领域贡献卓著，他作为《生物医学传感器原理与应用》校级精品课程的负责人，为本科生讲授了《生物医学传感器原理与应用》和《新型电子元器件及其在医学仪器中的应用》等课程。同时，他也主讲了研究生课程《人工神经网络与模式识别》，为培养高级生物医学工程人才贡献力量。