基于SLIC和动态区域合并的岩屑图像分割

岩屑图像分割要求精度高、速度快和鲁棒性强。针对这些要求,提出了基于SLIC(simple linear iterative clustering)和动态区域合并的分割算法。SLIC算法能产生形状规则、大小均匀、排列紧凑的超像素区域。但是SLIC分割后的图像过分割问题严重,为了降低过分割率,提出了基于NNR的动态区域合并算法,将超像素区域进行相似性合并。实验结果表明,将该算法用于岩屑颗粒图像分割,能够取得较好的效果。     

不依赖基因序列和连接反应克隆（SLIC）方法的改进

SLIC（Sequence and Ligation Independent Cloning）是一种不依赖于基因序列和连接反应的高效基因克隆新方法. 为了进一步提高该方法的重组效率,将T4连接酶缓冲液改换成退火缓冲液,并使用相应的退火程序,可使重组效率提高至少10倍. 此外,参加重组的若干DNA片段在同一反应体系中用T4 DNA聚合酶处理,再使用相同的方法退火,其重组效率仍然可以提高至少10倍. 因此,利用本研究所建立的SLIC改进方法,不仅可以提高重组效率,而且还可以用于多DNA片段的高效重组, 减少研     

一种新的基因克隆方法SLIC的可靠性分析

Li & Elledge 最近报道了一种新的不依赖于基因序列和连接反应的高效基因克隆方法(Sequence and Ligation Independent Cloning,SLIC).这种方法以同源重组为基本原理,利用T4 DNA聚合酶在插入片段以及载体的末端产生单链突出末端,通过同源序列在体外完成交换重组,达到基因克隆的目的.本研究通过大肠杆菌蓝白菌落筛选和对重组子的酶切分析,证明SLIC是否能够使DNA片段在设计的位点处发生精确的重组,实验证实,SLIC的重组是非常可靠的.     

基于SLIC0超像素分割的阴影检测算法

对单幅阴影检测问题,提出了一种基于SLIC0（simple linear iterative clustering zero）超像素分割的阴影检测方法。首先采用SLIC0超像素分割算法对含阴影图像进行分割,生成超像素块检测出阴影轮廓,然后提出一种融合特征的支持向量机方法,将超像素块分类合并,检测出阴影区域。通过实验对比Otsu阈值法、传统SVM分类法与本文算法的检测效果,验证了本文算法的有效性,通过结构相似度（SSIM）与峰值信噪比（PSNR）指标对比表明,本文算法较参考算法的检测性能更优。     

一种用于用户线接口电路的输出电流放大器

提出了一种输出电流放大器电路。该电流放大器是用户线接口电路 ( SLIC)的关键部分 ,它由运算放大器和精密匹配的电阻组成 ,能较好地实现馈电和语音信号传输功能 ,易于 SL IC实现极性反转和用户线交流阻抗调整。运算放大器由两级组成 ,并进行了 HSPICE电路模拟验证。芯片用 90 V高压双极工艺制造 ,面积约为 2 mm2 ,其工作电压为 5V和 - 48V。经测试 ,馈电电压从 - 35V到 - 52 V,芯片都能正常工作 ,其馈电电流可达± 2 4 m A,语音信号传输性满足国内外标准 ,能满足 SL IC的应用     

融合边缘信息的合成孔径雷达图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类(simple linear iterative cluste, SLIC)对含有乘性相干斑噪声的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像边缘分割不理想的问题,本文在SLIC基础上提出了一种融合边缘信息的SAR图像超像素分割算法。首先,利用高斯方向平滑对SAR图像进行预处理,从而在抑制乘性相干斑噪声的同时有效保护边缘细节;其次,提出了一种基于指数加权平均比率(ratio of exponential weighted average, ROEWA)算子的改进相似度测量参量,以提高SAR图像的分割精度;最后,采用六边形初始化聚类中心与圆形区域的搜索方式进行局部区域聚类,从而保证了算法复杂度增加的同时,算法的运行时间不会明显变化。实验结果表明,与四种经典超像素算法相比,本文算法生成的超像素边缘更加贴合SAR图像的真实边缘且得到的超像素大小较为均匀。     

基于CT图像3D特征的肺结节检测

为了提高肺结节检测的性能,提出一种基于中心点连续性的肺结节检测算法.该算法使用基于简单线性迭代聚类超像素方法分割CT图像,并根据相似度合并超像素,进而得到肺部区域及疑似肺结节区域,降低了疑似肺结节的漏检率.根据各帧CT图像中疑似肺结节区域的中心点偏移程度评价其中心点连续性,最终判断出阳性肺结节.文中的实验数据来自于上海市胸科医院和LIDC数据库.实验结果表明,改进后算法的敏感度达到86.36%,假阳性率为1.76.