基于免疫遗传算法的道路交通标志图像分割

针对道路交通标志图像分割的问题,提出了一种基于免疫遗传算法的实现方法。该算法利用免疫遗传机制,将图像的最佳阈值作为要求的解,设计了适合问题求解的抗体编码方式、克隆算子和免疫选择算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效地求得道路交通标志问题的最佳阈值。通过与传统遗传算法、改进遗传算法进行对比实验,更好地说明了本算法能够对图像分割得到较为满意的结果。     

改进的局部扩展拟合图像分割方法

局部扩展拟合(RSF)模型可以有效解决灰度不均匀的图像分割问题,但传统的局部拓展拟合模型只考虑了图像上一点在其局部拓展区域内与零水平集相交的情况,易导致过分割现象.为此, 提出了一种改进的局部拓展拟合方法,即在RSF模型的基础上考虑图像上每一点在其扩展邻域内与零水平集不相交的情况,并重新定义了此情况下灰度能量的取值,使该点的内部灰度能量与外部灰度能量严格相等.实验结果表明所提方法有效解决了由初始化问题导致的过分割现象.     

基于全卷积网络的左心室射血分数自动检测

提出了一种基于全卷积网络(fully convolutional networks, FCN)的左心室射血分数自动估测的方法.利用全卷积网络对心脏磁共振图像中的左心室进行内轮廓分割,计算心脏左心室在一个心动周期中各时间点的容积,提取左心室舒张末期与收缩末期的容积,最后推导出左心室的射血分数.使用700组图片对全卷积网络进行训练以及440组图片进行测试,并将最后计算结果与美国国立卫生研究院和儿童国家医疗中心提供的射血分数(ejection fraction, EF)金标准进行了对比,计算准确率为89.8%,结果处在合理的误差范围内.     

一种改进型静止彩色图像压缩方案研究

采用一种高效的空频分割法(SFS)作为一种图像分割方案,然后选择一个合适的的熵编码算法与开发的分割方案一起来改善图像压缩性能。建议的压缩系统主要涉及自适应小波编码技术与空间编码的创新方案。实验结果表明建议的空间熵编码器比基本的算术编码能产生更好的效果,空间-频率分割比基本的算术编码实现了更佳的率失真优化。研究了建议的压缩系统包含的编码控制参数的大小范围。用于SFS部分的参数值(比例因子和阈值)对压缩图像质量变化影响较大,应该正确选择。     

产品结构视角下的市场分割和定价策略

从产品结构的视角研究了两种具有替代效应且质量水平不同产品的最优定价策略及质量水平的变化给供应商和生产商带来的影响,分析了产品结构不同时利润以及市场份额的变化,探讨了消费者福利随质量水平变化的趋势. 研究结果表明: 虽然集中供应链的利润最大,但却牺牲了集成式产品的市场份额; 分散供应链背景下增大一种产品的模块化程度会减小该产品的市场份额,而提高一种产品的集成化程度可以使得产品线设计具有更大的灵活性,但会牺牲产品线中另一产品的市场份额. 最后通过算例分析了质量水平变化时供应商及生产商利润变化的情况,并发现消费者福利并不随质量水平单调增加,其变化趋势取决于消费者对质量的感知程度与价格变化之间的差值.     

河南大学学报(自然科学版)2014年1～6期总目录

正~~     

利用多特征融合的面向对象的高分辨率遥感影像变化检测

针对高分辨率遥感影像变化检测中的一些难点和传统基于像元的变化检测方法的局限性,提出了一种多特征融合的面向对象变化的检测方法。为保证图斑的空间位置对应,首先利用改进的图像分割算法对两幅影像进行联合分割,然后统计图斑的多种特征,依据该特征进行变化向量分析,得到图斑的变化和非变化类型。最后,利用Quick Bird影像验证了该算法的可行性,检测结果明显优于传统基于像素的检测方法。     

基于M-S模型的三种图像分割算法的比较

M-S模型的水平集图像分割方法依赖于图像同质区域的全局信息,因而分割过程时间效率较低。为了提高计算效率,该方法在图像处理领域得到很多改进。本文在简化的M-S模型即C-V模型的基础上,讨论了现有3种改进分割演化算法,即:去掉C-V模型中的正则项;用||??取代狄拉克函数,使得方法具有更好的全局优化性;加入梯度局部项,使之适合处理弱边缘和边缘断裂的图像。最后,通过3个实例进一步验证了各算法的优劣性以及适用性范围。     

基于图像天空区域分割的去雾算法

为了提升图像去雾效果，提出了基于天空区域分割的透射率合成图像去雾算法，通过雾霾图像构造的概率分布函数，结合迭代阈值分割及天空区域的暗、亮通道以及最大连通性确定出粗分割阈值。利用引导滤波加强天空与非天空区域像素灰度的差异性，实现了精准分割。利用对数自适应变换估计了天空区域透射率，利用改进的暗通道先验算法估计了非天空区域透射率，通过合成对应像素的透射率实现了图像的去雾。实验结果表明，相比其他去雾算法，所提算法在各客观指标上均有所提高，对天空与非天空区域分割准确，去雾图像整体视觉效果良好。     

基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块图像分割方法

在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中，乳腺肿块的精确分割至关重要.然而，乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则，使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能，提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方法.首先，提出可分离卷积U-Net模型作为对抗网络中的生成器，以减少参数量和计算量；然后，在判别网络中添加空间自适应归一化层来获取分割掩码中蕴含的语义信息；最后，综合考虑类别不平衡、语义一致性等因素的影响，提出一种融合对抗损失、分割损失和感知损失的混合损失函数以提升模型学习效果.实验结果表明，新方法在INbreast和CBIS-DDSM两个乳腺分割公开数据集中分别取得99.35%和99.72%的准确率，以及81.27%和82.01%的集合相似度，获得优于现有方法的分割性能.