基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区，感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象，而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换，使边缘定位更准确；其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则，有效抑制过分割现象，同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效，能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果，边缘定位精确度较高。     

非限定手写汉字的分割研究

分析目前手写汉字分割研究的几种有效方法，在此基础之上提出了针对非限定手写汉字分割的多层投影算法。通过对经典投影方法的补充和扩展，建立算法的基本模型，编写相应的程序，应用于支票校验系统当中。实际的金融支票大写汉字识别实验结果证实所提出的算法的有效性。     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．     

最大距离分割码误比特率的精确计算

基于最大距离分割(MDS)码的码重分布，得到了不完全译码器中发生译码错误和译码失败的概率．根据译码错误和译码失败对MDS码误比特率的影响，推导出精确的误比特率公式．利用该公式可计算出不同长度的MDS码在加性白高斯噪声(AWGN)信道中的误比特率．仿真结果表明，该公式比传统的误比特率上限公式具有更高的精度．     

改进的FCM在人脑MR图像分割中的应用

为解决模糊C-均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法。利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,减少FCM算法收敛所需的迭代次数;优化参与迭代运算的数据集,减少每次迭代过程的运算时间。该方法使FCM算法的运算速度提高了将近10倍,而且不会影响算法的分割效果。     

基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法

基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。     

基于直方图指数平滑的模糊散度图像分割

当图像灰度直方图具有多峰时,模糊散度图像分割方法的参数初始化有困难。针对这一问题,基于直方图指数平滑峰点自动检测原理,提出了一种自适应的模糊散度图像分割算法。该算法首先利用直方图指数平滑峰点自动检测原理,检测出直方图合理的波峰点和波谷点,并统计波峰的个数。然后利用检测到的波谷值初始化目标平均灰度等级搜索区间,利用波峰值初始化散度函数搜索区间,分类数由检测到的峰点个数来确定。实验结果表明,该方法更具有普遍性和适应性。     

基于平面多边形的不规则三角网分割

判断平面多边形与不规则三角网(TIN)中的三角形的相离、相交和包含3种位置关系，确定与多边形相离、包含的三角形应分别归入原TIN和新形成的TIN中，与多边形相交的三角形重新进行三角剖分，剖分后的三角形归入相应的TIN中，从而实现了基于平面多边形的不规则三角网的分割。     

应用连续小波变换提取对流云团

准确地从卫星云图背景中划分出对流云团的边界十分困难。提出了一种应用连续小波变换从红外卫星云图中提取对流云团的处理方法。将正弦波经过Gauss函数调制后，得到一组满足允许条件的连续小波基函数，利用这组小波基实现了对流云团小波提取算法，得到了强对流云团边界的分割。与提取对流云团的常规处理手段相比，这种方法具有物理意义明确、分割结果准确的优点，是提取卫星云图中对流云团的有效方法。     

CDN内容路由的负载均衡及网络分割算法的研究

CDN(Content Distribution／Delivery Network)技术的产生，是为了给客户提供最佳的内容服务，CDN的实现需要依赖多种网络技术的支持，其中很重要的一项就是负载均衡技术，在两种实现内容重定向功能算法的基础上，对服务器进行负载均衡，分析均衡前后服务器负载情况，并再次对两种算法进行性能比较，详细讨论了网络树的概念，给出了具体的网络分割的算法。