基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

SAR图像并行拼接方法研究与实现* 〖HT4K〗——基于改进完全二叉树模型

随着SAR成像技术的快速发展，SAR图像覆盖的地域范围与成像精度也在迅速增长，这对SAR图像拼接工作的实时性提出了挑战;文章对SAR图像序列特征进行深入分析，提出了采用基于分割的完全二叉树模型进行SAR图像的并行拼接，并使用MPI点对点通信方式对之进行了不同数量机群规模下的实现；对比实验证明，基于该方法的并行拼接工作比传统并行拼接方法在降低拼接时耗上更加有效，且并行拼接后的完整图像效果良好.     

大孔径毛细管气相色谱法快速测定食品中毒鼠强

以邻苯二甲酸二丁酯为内标，采用FID检测器，建立了一种测定食品中的毒鼠强的大孔径毛细管气相色谱新方法。测定结果表明毒鼠强的线性范围为0.02g/L-0.12g/L，其最低检测浓度为0.02g/L，相对标准偏差为2.6%，平均回收率为84.6%，该法简便、准确、重现性好。     

大孔径毛细管气相色谱法测定野生果汁中的氨基酸

建立了一种以正丁醇和七氟丁酸酐为衍生化试剂的氨基酸气相色谱分析法。优选了衍生化条件，对野生果汁中的氨基酸进行了分离及定量分析，经多种样品测定，均获得满意的分析结果。     

基于SOC的视频图像画面分割技术研究（常州市科技攻关计划项目）

河海大学计算机及信息工程学院（常州）齐本胜博士主持的科研项目“基于SOC的视频图像画面分割技术研究”，于2006年4月经常州市科技局批准立项（项目编号CE2006077）．     

象质评价中光学孔径与波象差的最佳匹配

导出了光学孔径与波象差共同决定成象质量的一些关系式，并从理论和实践两方面找出上述两参数的最佳匹配范围。文中得出的结果与以往传统的象质评价判据有明显的区别。     

基于图像分割应用于临床上检测HP的一种快速算法

研究了利用图像分割技术,去辨别染色后的胃部切片是否有HP(Helicobacter Pylori幽门螺旋菌),并给出了一种二维直方图与FCM(Fuzzy Clustering模糊聚类)相混合的图像分割方法.运用色彩特征抽取技术,可以更加精确和快捷地识别HP.     

制备介孔复合环境材料的酸洗刻蚀工艺

探索了一种制备介孔复合环境材料的方法--破坏式造孔与有机复合相结合,使最终产品可大量吸附污染水体中的各种污染物并具有一定的杀菌功能.该方法通过酸洗刻蚀,达到了去除原材料中的杂质和刻蚀孔径的目的,所制备的中间产品24h吸湿率为原材料的2倍,染料吸附量为原材料的1.6倍.     

基于小波变换的运动汽车阴影分割

利用在阴影区域内的点所接受环境光强与汽车的相对位置关系，结合多分辨率小波分析，提出了一种新的基于小波变换的运动汽车阴影分割方法．该方法不需要知道光源的方向，也不需要车体的彩色信息；对背景的纹理也没有要求，适用于复杂纹理背景下任何颜色的汽车阴影分割．实验表明，该方法定位准确、速度快、抗噪能力强．