基于相似度滤波算法的视网膜血管分割

在计算机辅助眼底图像视网膜血管分割中,基于匹配滤波算法的应用非常广泛.而传统匹配滤波器算法存在分割细小血管效果较差、噪声多以及视盘干扰等问题.本文提出一种相似度滤波算法的眼底图像视网膜血管分割方法.首先用多层阈值和水平集算法提取视盘干扰区域,利用高斯模糊去除视盘干扰区域.然后采用相似度滤波运算对去除视盘干扰的彩色眼底图像进行处理.最后,将余弦相似度图进行二值化后与余弦相似度加强图进行区域连通性判断,实现眼底图像视网膜血管分割.结果 表明,该算法能较好地分割细小血管以及去除视盘干扰,能更为准确地提取眼底图像视网膜血管.     

基于GA-BP神经网络的柴油喷雾贯穿距预测

为解决柴油喷雾贯穿距测量的问题,提出一种基于GA-BP神经网络的预测方法。首先通过实验得到30组柴油在定容弹中不同环境背压、喷油压力和喷油脉宽等条件下的喷雾贯穿距,然后将前20组数据作为训练样本,后10组数据作为测试样本,最后分别通过BP神经网络和GA-BP神经网络建立喷雾贯穿距的预测模型。研究结果表明:GA-BP神经网络预测模型的平均相对误差和相对误差方差均比BP神经网络预测模型的低,并且其达到收敛时所需的迭代次数比BP神经网络预测模型的少。基于GA-BP神经网络的柴油喷雾贯穿距预测模型具有较高精度和适用性,为喷雾贯穿距的测量提供了一种低成本、高效率的方法。