基于三维脉冲耦合神经网络模型的医学图像分割

该文将脉冲耦合神经网络模型从二维平面扩展到三维空间,同时提出一种新的乘积型互信息算法,将其作为脉冲耦合神经网络分割算法的最优分割准则,并将两者结合实现三维医学图像的整体自动分割. 利用该文提出的算法对三维CT肺部图像进行分割实验,结果表明,该算法在保证分割精度的基础上显著地减少了分割运行时间,提高了分割效率,具有应用于医学图像分割的潜在价值.     

基于Shearlet变换和Krawtchouk矩不变量的河流SAR图像分割

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及模糊局部信息C均值聚类的河流SAR图像分割方法.首先,对河流SAR图像进行Shearlet分解,提取其纹理特征,构成特征向量的前半部分;然后,计算河流SAR图像的Krawtchouk矩不变量,作为其形状特征,构成特征向量的后半部分;最后,利用模糊局部信息C均值算法依照上述特征向量进行聚类,由此得到河流SAR图像分割结果.大量实验结果表明,与近年来提出的脉冲耦合神经网络结合最大方差比准则分割法、Gabor小波变换结合模糊C均值聚类分割法、FLICM聚类分割法相比,所提出的方法在主观视觉效果以及客观定量评价指标误分割率上均有明显优势,且分割河流SAR图像更加准确.     

道路监控视频中运动目标分割算法的研究

运动目标分割是交通事件检测的基础,分割的质量直接影响道路事件检测的准确性.依次研究了平均法、连续帧差法、混合高斯建模及阴影消除等算法,并综合应用于道路监控视频的运动目标分割的各阶段.针对连续帧差法和混合高斯建模算法进行了仿真实验,结果表明,混合高斯建模算法更适合做运动目标的分割,但由此得到的前景运动目标常受到阴影干扰,所以在混合高斯建模算法中,加入了消除运动目标阴影的算法.通过实验仿真表明,优化的该算法能够更加清晰地分割出前景运动目标图像.     

预条件共轭梯度法在线天线阵列RCS分析中的应用

为计算线天线阵列的雷达散射截面,用脉冲函数为基函数的Galerkin法将线天线阵列的电场积分方程组转化为一个线性方程组,其系数矩阵是一个对称的二重复Toeplitz矩阵.用预条件共轭梯度法与快速傅里叶变换的组合算法求解该线性方程组,其中预条件器采用T.Chan的循环预条件器的分块形式.这样的处理方法降低了对计算机内存的需求,加快了迭代速度,并提高了算法的收敛性.     

四元数和脉冲耦合神经网络应用于足球检测

提出一种基于四元数傅里叶变换注意力选择和脉冲耦合神经网络在图像中跟踪足球的方法. 首先进行图像预处理以去除球场以外的区域,用四元数注意力选择算法提取感兴趣区域,基于颜色、形状、面积等多种特征检测足球. 若检测失败,则采用卡尔曼滤波器预测足球位置. 仿真结果表明,与基于速度控制的动态卡尔曼滤波和实时足球检测两种方法相比,检测成功率分别提高9.6%和14.9%.     

一种改进的细胞图像分割迭代算法

图像分割是图像轮廓提取,纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。它也直接影响着图像更高级别的处理质量。提出一种改进的图像分割迭代算法,通过在一般的迭代算法中添加第二门限,以达到更精确的将各像素划分到所属区域降低误判概率的目的。在分析的基础上,给出了该算法与一般迭代分割算法的对比图像。为了观察分割效果,还给出了应用分割图提取边缘与Canny算子的对比图像。其结果均表明,噪声干扰下,改进算法的分割过程更为准确。     

一种基于自适应高提升滤波的遥感影像的阴影处理方法

利用遥感影像的颜色特性,基于亮度的阈值检测方法,将阴影区和光照区进行分割;通过高提升滤波方法对阴影区域进行补偿处理.实验证明,对分割出的遥感影像的阴影区域进行补偿处理后,区域内形状信息更加明显.经如上方法预处理后,明显提高了遥感图像超块分割的精确度,进而提高目标物体提取的精度.     

一种微小表面缺陷的机器视觉检测方法

针对表面缺陷在线自动检测应用的特点,提出一种快速检测微小表面缺陷的新方法. 文中分析了Otsu 法分割表面梯度图像中微小缺陷的性能,结合分析结果提出利用梯度图像方差分布搜寻表面缺陷区域的算法,在有表面缺陷的局部区域应用Otsu 法分割图像. 算法性能分析和实验结果表明,该方法可从背景变化不剧烈的表面图像中快速自动检测微小表面缺陷.     

PSO与K-means混合聚类的PCB图像分割算法

图像分割技术在PCB自动光学检测中应用广泛。 K-means聚类算法简单有效,能实现PCB灰度图像的自动分割。然而,随机选取的初始聚类中心易导致K-means算法最终找到的是局部最优值,对PCB图像分割效果有一定影响。引入PSO算法的群智能搜索策略,提出一种新的寻找聚类中心的算法。实验表明,在PCB图像分割中使用该算法可防止陷入局部最优值。     

基于差分进化的二维熵图像分割

二维熵图像分割方法利用图像的局部空间信息,分割结果优于一维熵分割法,但计算效率较低.遗传算法和粒子群算法等最优化算法能提高二维熵图像分割方法的效率,却不能保证获得全局最优阈值.为此,提出一种基于差分进化算法的二维熵图像阈值分割法,用局部搜索策略提高搜索最优阈值的精度.实验表明,所提出的方法有良好的鲁棒性,能保证获得最优阈值.与基本的二维熵图像分割法相比,分割速度有很大的提高.     

小波变换与PCNN在图像处理中的比较与结合

主要介绍了小波变换和PCNN的基本原理,结合它们在图像处理中的应用,比较说明了小波变换和PCNN各自的优缺点.通过分析表明,将小波变换和PCNN技术相结合在图像处理中会产生更好的效果.     

跟踪式尖顶型聚光光伏发电的研究

采取主动和被动相结合的方式分别控制方位角和仰角的自动跟踪,结合不需解决散热问题的尖顶型聚光方式,设计制造低成本和高可靠性的跟踪式尖顶型聚光光伏发电装置,使光伏发电量理论上增加1．9倍,较大地降低光伏发电成本,是实用的能够产业化推广的跟踪式聚光光伏发电技术．同时,通过分析实测发电数据,得出跟踪式聚光发电更适合建在直射光成分含量较多的地方．     

自然光照条件下硅光电池组件伏安特性

本文给出了利用DS—125型光电池(阵)户外特性测试仪测得的自然光照条件下硅光电池组件的伏安特性。对同类产品在自然光照下和人工模拟光照下测得的电性能进行了比较。同时也对单晶硅和多晶硅两类不同晶体硅组件在两种不同测试条件下获得的结果进行了比较。 作者认为,由于模拟光下测得的光电池组件输出比自然光照下的输出值为大,因此,若以模拟光照条件下的峰瓦值来确定光电系统的容量时,应考虑1.10—1.20的修正系数。     

基于二维主成分分析的高光谱遥感图像降维

提出一种以高光谱图像分析为目标的基于二维主成分分析的高光谱遥感图像的降维方法。通过多变量线性变换对高光谱数据进行特征提取,应用二维主成分分析的方法对高光谱遥感图像进行降维。对AVIRIS图像应用二维主成分分析的方法,可将能量主要集中在少数几个特征值中,这就为降维提供了可能。计算机仿真结果表明,该算法计算量小,方差小,峰值信噪比(PSNR)、分类准确性均显著提高,MSE有所下降。     

高光谱图像分块压缩感知采样及谱间预测重构

压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路. 基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据. 在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构. 对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法: 先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像. 该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度. 实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法.     

各向异性图像扩散的多重网格格子波尔兹曼方法

为提高基于格子波尔兹曼(Lattice Boltzmann,LB) 模型图像降噪方法的计算效率和精度,提出了一种多重网格LB (multigrid LB,M-LB) 模型的降噪方法,即通过不同尺度网格的LB 模型实现各向异性图像扩散,在图像变化剧烈的区域采用较细尺度的网格,而在图像变化缓慢的区域采用较粗尺度的网格. 为验证M-LB 方法针
对斑点噪声抑制的效果与效率,对自然图像、合成图像、医学超声图像进行降噪处理,分别与现有的一种多重网格扩散方法和两种LB方法进行对比．实验结果显示,M-LB 方法较其他3 种方法抑制斑点噪声效果更好,降噪处理效率更高．     

基于YOLOv3与分水岭的直升机桨叶欠曝光图像圆形标记点检测

针对现有的直升机桨叶欠曝光图像中圆形标记点检测方法存在自适应能力不强、速度慢、精度不高的问题，提出了基于YOLOv3（you only look once）与分水岭的直升机桨叶欠曝光图像圆形标记点检测方法.首先，将采集的真实桨叶欠曝光图像中的圆形标记点进行标注后，制作成数据集，并训练YOLOv3网络；其次，用训练好的YOLOv3网络检测出圆形标记点区域；再次，改进传统分水岭标记提取方式，采用多线程技术并行在各圆形标记点区域内进行分水岭变换，得到圆形标记点边缘检测结果；最后，采用最小二乘圆拟合和奇异点去除法实现圆形标记点的精确定位.研究者通过对多幅欠曝光桨叶图像中圆形标记点进行检测实验，验证了该方法具有自适应能力强、速度快、精度高的优点，并已将其用于直升机桨叶欠曝光图像圆形标记点的检测.     

一种自适应遥感图象小目标检测新方法

针对遥感图象普遍存在的小目标,提出了一种新的自适应检测方法.该方法基于图象局部扭曲度和峭度所具有的非对称性和拖尾特性,自适应地确定具有小目标的感兴趣区域(ROI),并在该区域内,结合能量特征实现图象目标的分割.针对分割分的二值图象仍具有的干扰噪声和虚假目标问题,进行了二值数学形态滤波,并结合目标的面积特征实现了小目标的精确检测.计算机模拟仿真结果证明了所提出方法的有效性.