参数p(x)为分段线性函数时斯图谟刘维尔问题的格林函数及其定性性质

研究了当参数p(x)是区间[0,1]上的分段线性函数时,非线性斯图谟刘维尔方程边值问题的格林函数及其性质,并证明了相应边值问题解的积分公式.     

一种高度自动化的三维CT数据腰椎分割方法

针对现有分割方法,分别存在无法完全分割、不能适应所有数据或过多的手动干预等局限性问题,提出了一种用于CT图像单节腰椎分割的新方法.首先从CT图像中分割整条脊椎,然后再分别断开单个椎体和椎小关节,从而使待分割的一节腰椎与其他部位分离.利用人造数据和真实数据对本方法进行了评估,结果显示本法可以高度自动化地分割任意单节腰椎.本方法是医生进行辅助诊断的重要方法,在相关领域的研究中具有广泛意义.     

一种基于视觉感知的复合医学图像分割算法

为提高医学图像分割的视觉效果,依据人类视觉感知的分层特性,提出了一种新的复合医学图像分割方法.该方法通过提取医学图像的底层特征,利用Fuzzy-ART神经网络作为像素的分类器,对医学图像进行连续两次分割.实验结果表明,该医学图像分割方法能有效地解决局部信息与整体分布边缘淡化等相关问题,达到良好的分割视觉效果.     

基于最大熵模型的词位标注汉语分词

近年来基于字的词位标注汉语分词方法极大地提高了分词的性能,该方法将汉语分词转化为字的词位标注问题,借助于优秀的序列标注模型,词位标注汉语分词逐渐成为汉语分词的主要技术路线.该方法中特征模板集设定和词位标注集的选择至关重要,采用不同的词位标注集,使用最大熵模型进一步研究了词位标注汉语分词技术.在国际汉语分词评测Bakeoff2005的语料上进行了封闭测试,并对比了不同词位标注集对分词性能的影响.实验表明所采用的六词位标注集配合相应的特征模板集TMPT-6较其他词位标注集分词性能要好.     

基于GMM和MRF的自适应阴影检测

运动目标阴影在很大程度上会影响运动目标跟踪、行为识别的正确性和有效性.为此,文中提出了一种基于混合高斯模型和马尔科夫随机场的自适应阴影检测方法.该方法首先对混合高斯模型进行改进,使其可以自适应调整参数学习率以消除浅阴影;然后采用马尔科夫随机场综合邻域的空间依赖性信息进行精确的阴影检测.为了提高基于马尔科夫随机场的阴影检...     

基于神经网络的茄子采摘机器人视觉识别方法

针对生长环境中茄子图像背景复杂的特点,提出了一种基于BP神经网络的图像分割方法。通过对茄子果实的分析,选取3×3邻域像素EXG灰度值作为图像特征。选取30幅图像作为训练样本,以人工借助Photoshop软件分割后的图像作为教师信号,采用改进的BP算法对神经网络的权值进行训练。经过120次循环后,获得有效的网络权值,误差为0．001。结果表明,利用BP神经网络能够较好地实现茄子与背景的分离,经过数学形态法结合中值滤波方法的进一步处理后完全能满足采摘机器人的要求。     

基于数据元的数据集成技术研究

针对当前数据集成方法只能精确到属性级映射的缺陷,提出了基于数据元的数据集成方法。用数据元语义树对实体属性概念的内涵进行语义描述,使实体属性的语义能被计算机理解。然后通过语义计算实现精确到实例级的语义映射,从而完成数据集成。     

基于Mean-Shift聚类的交互式图像分割

提出了一种基于Mean-shift聚类的交互式图像分割算法。首先利用Mean-shift聚类算法初步分割图像,然后用户只需简单地输入交互信息,大致标识出部分对象点和背景点,再根据区域间的最大相似性准则合并区域,分割出感兴趣区域。实验表明,此算法简单有效,能准确地从复杂背景中提取对象轮廓。     

基于几何形变模型的医学图像分割研究

基于形变模型的图像分割方法通常可以分为参数型(Parametric Deformable Models)和几何型(Geometric Deformable Models)两类。提出了一种基于几何形变理论的LBF模型。针对水平集level set模型不能处理灰度不均一图像的分割问题,采用了LBF模型,并且该模型引入了一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量,以获取图像的局部信息。通过理论分析与计算机仿真算例和其他算法的性能进行对比,表明改进算法LBF提高了图像分割的稳定性和精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用背景。     

一种快速手势识别算法的实现与验证

基于大多数的手势识别算法,需要提取高维度的特征,限制了手势识别在实时系统中的应用。文中针对这种问题,提出一种快速的手势识别算法。首先,在原始图像上提取轮廓块边缘对目标区域进行分割。其次,提取目标区域的形状特征。然后,在数据库中,对每种手势只记录一幅标准的参考图像。最后,通过比较参考图像与待检测图像中的手势特征,来匹配和标记手势的含义。实验结果表明,文中提出的快速算法能够准确地识别手势。