乳腺X线图像肿块分类方法研究

乳腺X线图像肿块的良恶性分类是计算机辅助诊断的研究内容之一,本文对乳腺X线图像肿块边缘分割及不同特征的肿块良恶性分类进行研究.基于最大化分割后图像类间方差的思想,提出了一种改进控制标记分水岭方法完成粗分割,然后采用无边缘活动轮廓(CV)模型对粗分割结果进行修正.为了验证不同特征在肿块良恶性分类中的性能,对现有形状特征、纹理特征在不同分类器下的分类性能进行测试.实验在开源数据库DDSM上验证,结果表明,在通过自动分割方法得到肿块边缘的情况下,纹理特征的分类性能更好.     

基于多重网格法的相位解缠算法

指出了最小二乘相位解缠算法是求解二维相位解缠问题最稳健的方法之一,并可等效为求解一大型的稀疏线性方程系统.求解大型线性方程组通常采用迭代法,然而其收敛速度非常慢.为了改善收敛特性,提出了一种新的相位解缠算法——多重网格法,该方法通过在疏密不同的网格层上进行迭代,以平滑不同频率的误差分量,从而加快系统的收敛速度.仿真实验表明:该方法能够很好地恢复真实相位,具有解缠精度高,收敛速度快等优点.     

基于高斯混合模型的视频对象分割算法

针对应用高斯混合模型（GMM）进行视频建模与分割时的模型选择及参数估计初值选择的难点，提出了一种基于GMM的视频对象分割算法．首先进行特征提取，在特征矢量中引入加权运动信息，可根据不同需要选择合理的加权系数，然后通过分割投影进行模型选择及期望最大化（EM）算法的参数初始化并估计参数，这种初值选择方案使得EM算法的初值和真实值较接近，加快了迭代运算的收敛速度，从而提高了视频对象的分割速度，最后对特征矢量进行聚类分割．仿真实验表明，在保持良好分割效果的同时，所提算法的运算速度约为常规方案的76％，并且具有良好的稳定性．     

高效整流电路控制方式分析

提出一种零电压、零电流软切换的控制方法,在半个工频周期中,把控制环节切换成五个不同的工作方式,通过充电、放电及谐振模式使整流电路的输入电流趋近于正弦波变化规律,从而减少高次谐波分量,有效地提高了输入功率因数。     

交互标记控制的快速网格分割

提出一种快速的三维网格分割算法。与大多数针对顶点集合的分割不同,此算法是一种面集分割,对网格的曲率估计位于相邻两个面之间。在分水岭算法的基础上,由用户交互提供分割的指示标记,完成网格曲面分割。因此不存在过度分割、噪音干扰等问题。同时利用极小值原理,使得分割结果更接近人的主观视觉原理。实验证明分割过程是快速的,能够满足交互的需要。     

膜生物反应器处理市政污水中试研究

相对于传统活性污泥法，膜生物反应器处理生活污水具有显著的优势。通过在自行设计、加工的浸没式中空纤维微滤膜生物反应器中试装置上连续处理两种生活污水，旨在研究中空纤维微滤膜组件的性能及其影响因素，膜水通量随膜组件内真空度的变化，膜水通量随运行时间的变化和膜污染产生的原因及防治措施。了解膜生物反应器对生活污水的净化效果，出水COD、NH3-N、表色色度和浊度随运行时间的变化，膜生物反应器内污泥浓度随运行时间的变化情况等。为下一步中空纤维微滤幞生物反应器商业化应用提供基础设计数据和运行参数。     

基于最小二乘谐波拟合的置信水平计算方法

结合Lomb最小二乘谐波拟合的方法和Scargle归一化功率谱的置信水平的解析公式,给出了一种计算谐波拟合置信水平的方法.该方法的优势在于:直接计算拟合量的振幅,并给出拟合振幅的置信水平,物理意义明确;能够对多个频率进行扫描和拟合并给出各频率对应振幅的置信水平;通过对置信水平最大的频率进行拟合,获得时间序列的周期性变化规律.最后,通过数值试验说明了本方法的优势和实用性.     

科学与工程应用中自适应网格方法进展

 自适应网格方法是科学与工程应用中的关键技术之一。基于拉格朗日方法计算过程中网格的处理方式,论述了耦合型和后处理型两种自适应网格类型。在耦合型自适应网格方法下,论述了网格细化技术、移动网格和自适应坐标法。在后处理型自适应网格方法下,描述了网格重分、邻域重连、邻域可变和邻域优化等自适应网格技术。对各种自适应网格方法的基本理论、效果、适应物理特征能力和特色等优缺点进行了分析与对比,为使自适应网格技术真正走向科学与工程领域提供了参考。     

基于分割理论的三维模型检索算法

提出了基于分割理论的三维模型检索算法,在利用分割算法获取模型部件集合的基础上,提取表征模型部件全局分布和表征模型局部形状的两类特征,并综合计算不同模型间的相似性,从而获得模型间总的相似程度.实验结果表明该检索算法能够获得更精确的检索效果.     

基于2D Gabor小波与组合线检测算子的视网膜血管分割

单一的2D Gabor小波血管分割算法只考虑了图像滤波信息,忽略了血管形状和结构信息。为了更加精确快速地实现视网膜分割血管,提出了一种基于2D Gabor小波变换和组合线检测算子的视网膜血管分割方法。首先通过像素灰度值、4个尺度下的2D Gabor小波变换和组合线检测算子构造一个六维像素特征向量,然后使用贝叶斯高斯混合模型实现视网膜图像像素分类,最终实现血管分割。通过对通用的DRIVE眼底图像库中所有视网膜图像的实验仿真,结果表明算法获得了0.963 6的受试者特征工作曲线面积和0.948 6的准确率,优于单一的2D Gabor小波血管分割算法。     

基于高阶相关聚类的脱机手写文本行分割

从手写文档图像中提取出文本行是文档分析的一个重要预处理步骤,但是由于手写文本行之间通常行方向不平行,甚至存在着交叠和弯曲,所以它仍然是一个具有挑战性的问题. 针对该问题,提出了一种基于高阶相关聚类的脱机中文手写文本行的分割算法.首先,使用连通部件构成一个文档超图,然后,在学习所得的相似性度量准则的约束下,通过高阶相关聚类算法将连通部件对标记为属于或者不属于同一文本行;最后,使用union­find算法将连通部件连接成为不同的文本行.该算法在HIT­MW脱机手写数据库上的803幅文档上取得了较好的效果,召回率99.05%,错误率为1.96%.     

消解中文三字长交集型分词歧义的算法

汉语自动分词在中文信息处理现实应用中占据着十分重要的位置。三字长交集型分词歧义是分词歧义的主要类型之一,在真实文本中的出现频率相当高。提出了一种针对这种分词歧义的消解算法,回避了训练代价比较高昂的词性信息而仅仅利用了词的概率信息及某些具有特定性质的常用字集合。从一个６０万字的汉语语料库中抽取出全部不同的三字长交集型分词歧义共５３６７个作为测试样本。实验结果表明,该算法的消解正确率达到了９２．０７％,基本可以满足实用型中文信息处理系统的需要。     

一种人机交互语音切分系统

对于大规模的语音语料,语音切分方法主要有传统的人工切分和机器自动化切分2种方式.人工切分大规模语音语料的切分质量易控制,但效率低、成本高;机器自动化切分效率高,但后期查找切分错误时任务极其繁重.因而提出一种人机交互语音切分系统,切分人员可选择自动切分算法,设置切分参数,修改有问题的自动切分结果,同时可自动生成用于HTK训练的标注文件.以课题组采集的1 000个普米语语音文件为研究对象,以普米语孤立词为切分基元,机器自动化切分存在难以避免的切分错误,后期检查时工作量巨大;然而使用本文提出的人机交互语言切分系统进行切分,切分人员在无需高认知度的情况下也可做到近100%的切分正确率.     

基于连续最大流的三维肺实质快速分割算法

肺结节是肺癌的表征形式,形状结构多样且易与正常组织产生粘连,使分割存在困难.提出了一种基于空间约束的三维肺实质分割算法,实现对肺实质组织的分割及目标区域的获取.首先使用SLIC方法将二维CT序列图像构建成超像素图像矩阵,并对矩阵进行稀疏化处理,降低矩阵维度.然后连接相邻切片间的超像素构造肺实质组织的三维结构.最后采用连续最大流方法对构造的三维肺部结构进行分割.实验结果表明,所提算法能够快速准确地分割三维肺实质组织,对不同类型肺结节的分割均取得较好结果,具有一定的临床应用价值.     

基于改进小波变换法的风电场谐波检测

为了提高风电并网电力系统谐波检测的快速性与准确性,提出一种改进小波变换的谐波检测方法。首先,把风电并网系统电压信号的频域空间分割成低频区段与高频区段,针对低频区段信号采用小波多尺度算法分解,针对高频区段信号采用小波包进行分解,得到信号中的基波和各次谐波分量;然后,通过有效地提取出特定频率段的谐波分量进行重构来检测风电并网电力系统谐波;最后,利用MATLAB进行了仿真实验。实验结果表明:该方法能快速有效检测出谐波分量,提高了谐波检测准确度和快速性。     

基于3D活动轮廓模型的缺陷点云分割方法

提出一种基于3D活动轮廓模型的缺陷点云自动分割方法,通过扩展数学形态学方法构造符号距离函数估算点云的平均曲率,并应用中值滤波方法去除点云噪声对曲率估算精度的影响,避免了点云的一致性法矢估算和三角网格重构,在保证点云分割精度的同时有效提高了计算效率.应用结果表明本文方法能够有效处理点云缺陷并实现大规模散乱点云的快速分割.     

具有3D边缘保持的网面简化算法

研究用于计算机视觉领域的三维物体模型网面简化算法。该算法可物体形状和拓扑关系及物体表面法线、纹理、颜色和边缘等特征,是一种基于边操作（收缩,分裂）的网面模型的简化算法。该算法将网面不对称最大距离作为形状改变测度,在大量简化模型数据的同时,能有效地保持模型几何形状,拓扑关系、3D边缘点和边的特征,并能合理分布网面特点。     

基于多模态3D-CNNs特征提取的MRI脑肿瘤分割方法

针对目前MRI脑肿瘤分割中的无监督特征提取方法无法适应脑肿瘤图像的差异性,提出一种基于多模态3D卷积神经网络(CNNs)特征提取的MRI脑肿瘤分割方法。将2D的多模态MRI图像组合成3D原始特征,通过3D-CNNs提取特征,更有利于提取各模态之间的差异信息,去除各模态之间的冗余干扰信息,同时缩小原始特征邻域大小,以适应同一病人不同图像层肿瘤大小的差异变化,进一步提高MRI脑肿瘤的分割精度。实验结果证明,能适应不同病人各模态之间的差异性和多变性,以提高脑肿瘤的分割精度。     

形状优化中控制网格变动的一种新方法

针对形状优化软件设计中用设计变量控制网格变动的困难，提供了一种二级控制方法，在第一级控制，自然设计变量通过边界形状函数（由函数识别器解释）来决定关键点的坐标。在第二级控制，关键点通过网格节点在设计单元中的参数坐标来决定网格节点的坐标。由此建立了控制网格变动的一种新方法，方便了用户使用。     

基于点云数据的杂乱场景分割算法研究

目前处理桌面上单个对象已经被解决,然而处理复杂的场景时由于杂乱和遮挡而引起相当多的问题。虽然当前最先进的方法在基准性能上继续逐渐提高,但是它们也变得越来越复杂。针对杂乱场景中多个物体的分割问题,提出了一种基于RGB-D点云数据的分割方法。该方法先将场景点云超体聚类分解为基于体素网格的邻接图,然后对邻接图的边缘进行分类创建凸度图,再通过区域生长合并具有凸关系的分块从而得到未知物体。此外,提出用欧几里得算法对区域生长进行改进,发现对于碗和杯子这类具有内部凹面的物体有较好地分割效果。我们在对象分割数据库和手动提取场景中的实验结果,表明该方法可以在杂乱的桌面场景中分割各种形状的对象。