分布式数据库辅设计工具SUNDDBA

本文较详细地介绍了ＳＵＮＤＤＢＡ的设计与实现，并以此为例，对分布式数据库设计中的一些主要问题诸如水平分割，垂直分割、代价估算及数据分布等进行了讨论。     

一种检测分布式数据库中不一致性的方法

分布式数据库管理系统（ＤＤＢＭＳ）应保证系统中所有场地上的数据库的一致性，特别是数据库进行复制后，应保证一个数据项的所有副本之间的相互一致。网络分割是一种较难处理的失败，当出现网络分割时，各场地的数据库往往出现不一致。这就要求系统能够检测了不一致并以加以处理，就网络分割所引起的不一致性进行分析，提出检测方法，详述思想及算法。     

一种基于自适应阈值的图像分割算法

为提高目标检测概率，针对复杂的地面目标红外亚图像，提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法。用分割出的目标和背景区域的灰度统计量，设计了一个判断是否得到正确分割的准则．理论分析和实验结果表明，对于复杂背景下低对比度、低信噪比的地面目标，不论目标在图像中所占面积大小，利用该方法均可得到正确的分割结果．通过设置阈值运算的灰度取值范围，可大大减少计算量，节省处理时间．     

一种室内彩色图像的分割方法

讨论室内彩色图像的区域增长法分割技术，直接使用彩色图像作分割，效果并不理想。可以利用室内图像中非金属目标界面反射较弱的特点，简化反射模型，使用规一化彩色，然后再作区域增长，这样分割的效果令人满意，实验结果表明了这一点。     

基于多尺度特征和反向注意力的肝脏肿瘤自动分割方法

肝脏肿瘤分割旨在定位肝脏肿瘤区域，以辅助医生进行精准诊治。鉴于深度学习能自动学习医学图像中复杂的特征和结构，已成为肝脏肿瘤分割的主流方法之一。但肝脏肿瘤的大小、形态存在显著差异及边缘模糊等问题，限制了深度学习模型的分割性能。基于此，该文提出了一种融合多尺度特征和反向注意力机制的深度网络，并用于肝脏肿瘤的自动分割。具体地，基于U-Net模型的框架，分别设计了多尺度特征提取模块和基于深度监督的反向注意力模块，使得网络能根据分割目标的大小自适应地选择不同尺度的特征，并引导网络关注分割目标的边缘特征，进而提高网络的边缘分割能力。此外，设计了一种新的混合损失，以解决医学图像分割中的类别不平衡问题。最后，在MICCAI2017 LiTS挑战赛数据集的数值实验结果表明，所提方法的Dice系数、平均对称表面距离ASSD分别为76.12%和3.25 mm。     

基于显著性的OTSU局部递归分割算法

针对OTSU方法的局限性，提出了一种基于显著性的OTSU局部递归分割算法。该算法的思路是把一次OTSU分割得到的目标区域作为新的图像进行下一次OTSU分割，依次递归下去，直到满足一定条件为止，然后把每次分割得到的目标区域按照一定加权原则累加起来，得到分割结果图像。实验结果表明，在不同的冷背景下，基于显著性的OTSU局部递归分割算法能够稳定地实现目标分割提取，具有较好的鲁棒性。     

基于自适应阈值的循环增长地面点云分割算法

在坡度、路面起伏不平的场景中,针对单一阈值敏感性不足,多阈值简单组合存在冗余计算,且影响分割精度和鲁棒性的问题,提出了一种基于阈值自适应选取的点云分割方法。该方法在栅格分割中引入循环增长判断,以兼顾局部特征与全局特征,设计了一种触发式双特征判断机制,并通过拟合地面波动幅度自适应确定分割的高度阈值提高算法的分割效率和分割精度。最后基于开源数据集进行了仿真测试,验证了所提算法在地面点云分割中的精确性和时效性。     

基于玻耳兹曼原理的图像分割算法

针对图像分割算法中存在的难以自动处理和范化能力差等问题，基于热力学的玻耳原理和Metropolis准则，设计了一种新颖的图像分割算法．该算法在无需预先设定阈值的情况下，可高速地获得单像素、连续轮廓边界的分割图像，并通过调节温度系数，实现图像由概略到细节的分割，因此避免了过分割现象．该算法的分割时间随温度系数的减小而增加，而温度系数的减小造成分割类数增多所导致的像素点重复计算问题，可通过并行计算来改进．由对比实验证明，该算法在快速性、自动处理程度和范化能力性能指标上，明显优于常用的K聚类和可控竞争惩罚学习等图像分割算法．     

0603贴片电阻自动分割设备的研制

设计了一种用于0603贴片电阻从板状分割成条状的自动分割设备.详细阐述该分割设备主要结构的工作原理、关键机构的设计、控制系统和气路的设计.该设备可将贴片电阻生产中的分割工序从手动操作变成半自动化操作,生产效率提高4倍.     

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值分割算法进行了探讨,并且结合实际ＣＴ片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和可用性强的结果,实验表明：瓶值分割对于ＣＴ切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面积不大的区域进行分割分割效果了;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果,几种算法的评估为其在ＣＴ图像分割上的实际应用提供了科学依据。     

基于条件分割对抗网络的超声甲状腺结节分割

提出一种基于条件分割对抗网络(conditional segmentation adversarial network, cSegAN)的超声甲状腺结节分割模型。模型由分割器网络和判别器网络两个部分组成，其中分割器网络设计使用一种多扩张率卷积块联合对结节区域进行准确定位，通过学习提取结节深度和浅层特征信息，获得结节区域二值掩膜；判别器网络对比分割结果与金标准之间的差距对分割结果进行评估。经多次对抗训练，实验结果表明，本文所提模型像素精度达到0.953 1,优于其他分割模型，可以更加准确地实现超声甲状腺结节分割。     

基于改进自适应图像分割算法的车牌识别技术研究

基于CV(Chan-Vese)模型图像分割方法的不足,提出了一种改进的自适应图像分割方法,用于汽车车牌的字符识别.在这一方法中,为了避免初始位置差异对于分割效率的影响,设计了更为合理的分割流程.水平集合理论配合优化迭代算法,给出多个局部初值,大大增强了分割算法的自适应性能.实验结果表明,相比于CV模型图像分割方法,改进自适应图像分割方法的准确率更高,适用于汽车车牌图像的分割.     

效果良好的舌像自动分割算法

为客观、科学地模拟中医舌诊诊断过程，首先需要进行有效的舌像分割。利用舌体在HSV和RGB两个色彩空间中六个色彩分量的特点，设计出锐化公式并利用自适应闲值分割算法思想，从而实现分割目的。由1000多幅不同舌像的分割效果可知，该种算法分割良好，健壮性好。此结果为实现舌体分析奠定了基础。     

基于二维灰度直方图的最小模糊熵分割方法

本文在一维最大模糊熵分割方法的基础上，根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性，提出了一种新的图像分割隶属度函数，从而得到最小模糊熵分割方法．本文还针对传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差的缺点，提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．本实验结果证明，最小模糊熵分割方法对于某些图像的分割效果要好于最大模糊熵分割效果，而二维分割方法对于绝大多数图像，都具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且方便地推广到其他的一维熵分割方法中。     

采用时分割乘法器的电能测量系统

针对当前电能参数测量系统精度低、受器件和温度影响较大的现状，采用时分割乘法器设计了电能参数测量系统。该系统主要由时分割乘法器、低通滤波器、电压频率转换器组成，能够完成电流、电压真有效值以及无功功率、有功功率、视在功率、功率因数等的测量和显示。误差分析表明：该系统对有功功率的测量精度可达0．1级，其测量范围广且设计灵活，适合于设计高精确度、高准确度的电能测量仪器。     

基于深度学习的图像全景分割改进算法模型

图像语义分割和实例分割是计算机视觉领域基础挑战性工作,图像全景分割统一解决两者的任务,其核心为图像中每一个像素分配相应的类别标签以及为类别中每一个实例分配ID。经典UPSNet已经取得了较好的全景分割效果,但是使用了一种单向信息流动的特征金字塔网络,将存在实例分支的目标实例定位不够准确的问题,并且语义分支的语义分割能力还需进一步提升。本文通过考虑两个任务的差异性以及共性,重新设计特征金字塔网络结构以提取出更适合全景分割的特征图,从而提高了实例分支的AP评价指标。在语义分支中引入了克罗内克卷积,与可变形卷积进行融合使得特征图的感受野更大并且捕获了局部信息,使语义分支的mIoU评价指标得到了提高。此模型在Cityscapes数据集上进行实验,验证了所设计的每个模块及整个模型的有效性。     

多边形面积分割的几何作图法

利用同底等高（或等底同高）的三角形面积相等的原理，通过几何作图方法，把不规则平面条边形面积分割问题转换为三角形面积分割问题，从而实现分割点在周边任意位置处的不规则多边形的面积分割。     

基于OpenCV的图像分割

图像分割是图像处理中的一个经典难题,也是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术。虽然已有上百种分割方法,但至今没有一种通用的分割方法。OpenCV是近年来推出的开源、免费的计算机视觉库,利用其所包含的函数可以很方便地实现数字图像和视频处理。本文主要介绍了用OpenCV实现的图像分割的三种算法:分水岭分割算法、金字塔分割算法和均值漂移分割算法。     

数学形态学在细胞分离中的应用

针对实际细胞图像中存在的细胞之间粘连或重叠现象，为消除因细胞粘连或重叠造成的细胞图像分析困难，利用数学形态学中开运算和流域分割的方法，根据细胞的形态特征进行分割处理，将粘连的细胞群分离为单个的细胞，便于对细胞的分析和识别。给出了细胞分离方法的设计思想及实现，实验结果表明此方法是可行的。     

图像二值化算法研究及其实现

基于阈值选取对图像分割的基础性，对当前流行的阈值选取算法进行了探讨．并对其算法实现和分割效果进行了比较。