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结合模糊C均值聚类和曲线演化的心脏MRI图像分割 总被引:8,自引:2,他引:8
提出了结合模糊C均值聚类和曲线演化的MRI图像分割算法。由于心脏的变形和血液的流动,MRI图像中出现了弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象。分析了使用水平集方法分割此类图像时出现的问题,提出了两阶段分割算法:结合先验知识和直方图,对心脏MRI图像进行模糊C均值聚类,再根据聚类的结果定义窄带中像素点的速度函数,通过曲线演化获取左心室的粗边界;然后使用梯度向量流构造另一速度函数对边界进行细化。心脏MRI图像的分割实验证明了算法的有效性。 相似文献
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根据贝叶斯分类准则提出了一种改进的基于局部与全局信息的水平集图像分割模型。首先,利用图像的局部信息建立了局部能量项,引导目标附近的演化曲线停在目标边缘上;然后,利用图像的全局信息建立了全局能量项,加速远离目标边缘处演化曲线的演化;最后,提出了一种联合局部能量项和全局能量项的统一的水平集模型架构,提高了分割效率和分割灰度不均匀图像的能力。分割实验结果表明,该改进模型不但提高了对初始轮廓位置的鲁棒性,而且在分割灰度不均匀的图像时也取得了令人满意的分割结果。 相似文献
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基于图像局部熵提出了一种改进的结合边界信息和区域信息的水平集图像分割模型。利用局部熵构造自适应权重系数,使其能够根据图像性质自适应的决定演化方向,准确引导演化曲线向目标方向移动;然后,根据自适应权重系数定义新的边界指示函数,提高了模型检测弱边界能力,加快了曲线的演化速度;引入Chan Vese (C V)模型作为外部能量项,提高了模型的抗噪性,增强了模型分割灰度不均匀图像的能力。通过图像分割实验,验证模型对初始轮廓以及噪声的鲁棒性、分割灰度不均匀图像的能力,并采用客观数值指标,将所提模型与另外三种模型在分割效率和分割准确性方面进行比较。结果表明,提出的模型增强了对噪声的鲁棒性,提高了分割弱边界图像的能力,而且分割灰度不均匀的图像时也取得了比较满意的效果。 相似文献
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水平集方法中窄带构造技术 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了距离模板方法并从时间复杂度、窄带宽度以及零水平集点数对窄带生成的影响等方面与快进方法、快速扫描方法进行了比较;在分析快进方法的基础上,给出了一种窄带构造算法;改进了全局快速扫描算法,以用于生成窄带。2D图像分割与3D表面重建的仿真实验表明,距离模板方法能够较快地分割图像;快进和快速扫描方法适合于表面重建等3D应用。 相似文献
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针对高空间分辨率全极化数据的特点,基于分形网络演化分割算法框架,本文提出了一种综合K分布统计特征、Pauli分解特征和空间形状特征的高分辨率全极化SAR图像分割方法。该方法采用对数似然函数定义K分布统计特征异质度,对Pauli分解特征加权定义极化分解特征异质度。在此基础上,综合统计、极化分解和形状特征构建对象相似性准则,建立高分辨率全极化SAR图像多特征综合分割流程。通过模拟数据和ESAR全极化数据实验并与其他分割方法比较,验证了本文分割方法的有效性。 相似文献
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基于优化水平集方法的CT图像肺结节检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
对Chan-Vese水平集图像分割方法进行分析和改进,提出了结合全局区域均值和局部边界信息的水平集改进算法,应用于肺部CT图像分割和肺结节检测。在图像分割的目标函数中,在Chan-Vese方法基础上,引入局部边界统计特性能量项,以利于提高肺部医学图像分割的准确率和分割速度。实验表明,该方法可以很好地分割出肺实质轮廓和肺结节病灶区域,在分割速度上比Chan-Vese方法有了明显的提高,检测结果不依赖于初始设置,将人工交互降至最低,有利于实现CT图像肺结节自动检测。 相似文献
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以三维激光扫描仪为获取数据平台,针对扫描过程中存在的数据配准问题,提出了利用轮廓特征的大规模三维场景多视点几何数据自动配准算法。首先采用自适应曲线拟合技术提取三维轮廓特征,在此基础上建立八叉树数据检索结构。引入马氏距离,以八叉树叶结点为匹配单元计算初始转换矩阵,并经ICRP算法逐步优化直至获得两视点的最佳配准。最后,采用就近原则,给出大规模三维场景多视点全局配准策略。并通过对室内、室外和古建等场景的三维配准实验,证明算法的鲁棒性。 相似文献
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用镜像映射方法求非稳定过程的鲁棒控制器 总被引:9,自引:1,他引:8
非稳定过程在开右半平面的零极点关于虚轴的对称值称为该零极点的镜像映射。通过镜像映射将非稳定过程转换成最小相位系统 ,然后用闭环增益成形算法求解鲁棒控制器。由于非稳定过程在镜像映射前后的奇异值曲线相同 ,而闭环增益成形方法直接根据鲁棒性能指标的奇异值曲线形状用闭环系统具有工程意义的参数构造出鲁棒控制器 ,故该控制器对非稳定过程同样具有鲁棒性。该方法求解过程异常简单 ,工程意义明确。 相似文献
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基于粗糙集与神经网络的电力负荷新型预测模型 总被引:12,自引:0,他引:12
针对电力系统多因素负荷预测问题的复杂性,融合粗糙集方法与神经网络方法各自的优势,提出一种新型的负荷预测模型——粗糙集径向基函数神经网络模型(RSRBFN).运用粗糙集方法和信息熵概念,在不改变样本分类质量的条件下约简负荷影响因素,简化了网络输入变量.通过消去冗余信息,提炼学习样本,获得典型样本.用典型样本约简隐含层神经元和训练网络,并将网络连接权值学习的非线性极值问题转化为线性规划问题,使网络结构得到优化,提高径向基神经网络的计算效率和预测精度,增强实用性.数值实验结果说明RSRBFN模型是可行、有效、实用的. 相似文献
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针对一类带有界范数不确定性的仿射非线性系统,研究它的鲁棒无源性综舍问题.首先,基于非线性矩阵不等式方法得到系统是鲁棒无源的充分条件;然后在此基础上,获得存在状态反馈控制器使得该系统鲁棒无源控制问题可解的充分条件,并给出所需控制器的参数化表达.最后,简单阐述了利用凸优化方法通过求解一系列相应的线性矩阵不等式来得到非线性矩阵不等式局部解的思想. 相似文献
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两种简化标准Marching Cubes算法拓扑构形的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过沿插值边移动等值点,提出了两种方法来简化标准MarchingCubes算法的拓扑构形。其一是将等值点移动到高于阈值的立方体顶点位置,其二是将等值点移动到低于阈值的立方体顶点位置。结果发现,这两种移动方式均可简化等值面的拓扑构形,明显减少重建三角片的数量,避免对等值点位置和法向量的插值计算,显著缩短重建时间。由于等值点的移动量不超过体素立方体的1个边长,这对于高分辨率图像数据集是可以忽略的。 相似文献
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为了在低运算量下提高均匀圆阵中二维测角的精度,提出一种基于圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的二维波达方向估计算法。首先利用模式空间算法将均匀圆阵等效为虚拟均匀线阵,并利用贝塞尔函数的递推性质推导此种情况下阵列的旋转不变特性。然后根据虚拟线阵的结构提出一种简便有效的子阵划分办法,在此基础上得出阵列的多重旋转不变方程,并利用多重最小二乘准则得出其完备解,从而完成对信号二维到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献