用OpenGL实现CT图像三维重建系统的设计

在二维图像中提取三维信息研究的基础上,介绍了用OpenGL开发工具对人体CT图像进行三维重构,为CT图像从二维到三维的立体还原理显提供了一种高效率,高质量和高性能的解决方法,其效果十分显著,并研究了坐标转换,旋转及投影等功能实现的方法,为都助医生精确定位病变物体提供强了强有力的依据。     

基于图像纹理分析的目标物体识别方法

介绍了用图象纹理分析的方法,对目标物体进行识别。采用直方图法求出阈值,利用该阈值分割目标物体,对目标物体进行采样,分析纹理,在另外一幅图中进行边界匹配和纹理比较,来确定两个目标物体的一致性。     

基于猫群算法的图像分类研究

针对传统进化算法在图像分类中存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,本文提出用猫群算法求解图像分类问题,将求解组合优化问题转化为猫群的位置寻优过程,并分析了猫群算法及其两种行为模式下的算法模型.讨论了不同模式下猫群的速度、位置更新公式,并阐述了利用该算法求解图像分类问题的具体步骤.通过实验,验证了猫群算法在图像分类中的准确性和有效性.     

基于粒子滤波优化的滚动式时间序列多步预测

针对复杂的应用环境下,时间序列建模不易准确,多步预测精度不高的问题,提出基于粒子滤波（particle filter, PF）优化的滚动式时间序列（roll time series, RTS）多步预测算法(PF_RTS)。采用Box-Jenkins方法对时间序列滚动自适应建模,所建模型作为粒子的状态转移方程,利用粒子滤波算法实时动态修正预测数据,逼近状态的最优估计。本文算法具有自学习能力,适合实时应用。仿真结果表明,本文算法需要的先验知识少,提高了预测的精度。     

一种粒子群优化扩展卡尔曼粒子滤波算法

本文提出一种采用粒子群（PSO）优化扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）的新算法．由于上一时刻的目标解对当前时刻目标的影响最大,提出粒子群中的粒子不考虑其自身最佳经历和群体最佳经历,而只考虑前一时刻的全局最优解;取上一时刻的目标解代表粒子集中全局最优解．采用粒子群优化扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）的状态转移方程,使得粒子集在权值更新前趋向于高似然区域,从而更加逼近真实状态的后验概率密度分布,克服了粒子退化问题,提高了预估精度,并极大地降低了所需的粒子数．仿真实验结果表明,该算法预估性能优于传统的粒子滤波方法．     

基于差分进化算法的图像聚类研究

将差分进化算法应用于图像聚类问题,对问题进行实数编码,采用群体智能模式实现问题解的搜索.利用差分进化算法的差分变异操作和群体分布特性有效提高算法的搜索能力,采用贪婪选择操作和竞争生存策略实现群体内个体之间的相互合作与竞争,降低了进化操作的复杂性,并通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

用FOXPRO数据库管理数据采集系统

本文以温度采集为例, 论述了开发ＦＯＸＰＲＯ 应用编程接口ＡＰＩ, 建立Ｃ 语言的外部函数库的方法, 将所采集的温度值送入ＦＯＸＰＲＯ 的数据库中, 完成一系列数据库管理功能, 使Ｃ 语言和ＦＯＸＰＲＯ 达到无缝结合．     

基于HMAX模型的仿生人脸识别算法

为了提高人脸识别效率,减小特征提取的时间消耗,本文提出一种基于改进HMAX模型的类脑识别算法,通过模拟生物视觉皮层的信息处理机制,构建了一个五层结构的分层网络用以提取目标图像的不变特征并进行识别.在S1层应用小波分解模拟视皮层V1简单细胞对目标图像进行滤波;在C1层进行特征提取,采用SVDP算法代替标准HMAX模型中的最大值操作,得到对光照、表情、姿态不变性的代表特征;最后,在VTU层对人脸图像进行分类.实验表明,改进后的算法在对样本进行识别时,能够有效降低特征提取的时间开销,同时也提升了识别效率.     

基于进化规划算法的图像聚类研究

将进化规划算法应用于图像聚类问题,对问题的解进行符号编码,采用群体智能模式实现问题解的搜索.利用进化规划算法的变异算子和选择算子可以有效提高算法的全局搜索能力,采用高斯变异算子保证了优秀解的多样性,降低了进化操作的复杂性.仿真实验证明基于进化规划算法的图像聚类算法具有可行性和准确性.     

基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法

信号的特征提取和模式识别方法,在实现准确的电子鼻气体定性分析中尤为关键,本文提出了基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法．将传感器信号分为：上升期和稳定期两部分,对上升期信号提取斜率作为特征;对稳定期信号,进行AR建模来提取特征．在电子鼻的模式识别算法上,利用KII模型对气味信号进行分类．该方法充分利用了AR信号处理在信号表示方面的有效性及降维优势、KII模型在模式识别方面的优越性．仿真将该方法与BP网络、AR—BP算法及单KII网络进行了比较,结果表明,AR信号处理技术可以很好的提取特征,并与KII建立相关的数学模型,将AR信号处理技术应用到电子鼻系统中是可行的,且具有更高的识别率．