结合区域特性的交互式图像分割

针对现有的交互式分割算法对用户标记的数量与位置敏感的问题,提出了一种与图像区域特性结合的分割算法.首先将均值漂移分割的小块区域作为虚拟像素,参与有权图构建,从而为信息向远方同质区域的像素传播提供路径;然后设计一个基于像素归属于各类用户标记的概率代价函数,并采用微粒群算法进行全局寻优,最后将获得的归属概率作为判据实现分割.实验结果表明,即使采用少量用户标记也可以获得满意的分割结果,说明该算法对标记的数量与位置具有很高的鲁棒性.     

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。     

基于投影法的文档图像分割算法

提出了一种基于投影法的中文文档图像分割算法,从文档图像的投影出发,根据文档图像水平投影的统计特性,进行灰度值累加,找到每行文字所在坐标;根据文字的竖直投影形状特征,进行竖直方向上的分割,通过对字符图像的分割,实现对整篇文档的分割;对各种字体的文档图像的灰度图进行了试验.结果表明,该算法能够准确地对文档图像进行分割.     

基于SLIC超像素的茶叶嫩芽图像分割方法研究

准确识别茶叶嫩芽是实现茶叶智能采摘的前提。针对自然环境下的茶叶嫩芽图像分割受天气、光照等因素影响较大,提出基于SLIC超像素的嫩芽分割方法。提取R、G、B、H、S、V、Y、Cb、Cr、超红、超绿、Cg、R-B、G-B共14个颜色分量,分析发现以超红、Cg和G-B三分量合成彩图中嫩芽与背景对比度较大,作为待分割对象图;利用SLIC超像素分割算法获取超像素块,并对每个超像素块提取平均横坐标、平均纵坐标、平均超红、平均Cg、平均G-B 5个特征作为分割依据;利用阈值分割、小目标去除、填充和"逻辑与"等操作,得到茶叶嫩芽彩色分割图。对不同地域、不同环境下嫩芽图像进行实验表明,基于SLIC超像素的嫩芽分割平均分割精度达75.6%,较传统G-B阈值分割平均精确度高16.6%。该方法不仅能抑制光照等因素对茶叶图像的影响,还能有效分割茶叶嫩芽,鲁棒性较强。     

用具有零权的平差方法求解秩亏自由网的研究

以秩亏自由网平差的法方程系数阵的特征根作为虚拟权 ,构造两组虚拟误差方程 ,其中一组具有零权 ,从而用具有零权的平差思想 ,导出求解秩亏自由网待估参数平差值及其协因数的公式 ,并指出 ,此结果与用主成分估计法求解秩亏自由网的结果完全一致。     

非晶硅氢薄膜材料光稳定性的研究

研究a Si:H薄膜样品在长时间强光照后会引起光、暗电导率的降低 (S W效应 )及薄膜的光转换效率 实验表明 ,随着光照时间增加 ,薄膜的光接受灵敏度下降 ,光电转换效率也相应降低 ,就此提出了S W效应发生的微观模型     

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．     

多梯度流域变换算法与传统算法比较

流域变换是图像分割的有力工具，流域分割方法的性能主要依赖于图像梯度。文中利用传统单尺度梯度算子流域分割算法和多尺度形态梯度流域变换算法，分别作用于计算机视觉细胞图像和水果图像，结果显示传统分割算法和多尺度算子流域分割算法在不同的图像中显示出各自的优越性，第一种算法更适合于交叠区域不是很多，但质地不必十分均匀的图像；第二种则更适合于交叠区域较多，质地较均匀的图像。     

铸铁平板像素检测法中的图像均匀化方法

在铸铁平板像素检测法中，针对图像的不均匀特点，建立了铸铁平板图像的数学模型，并在此基础上提出了以二维插值为基础的铸铁平板图像均匀化方法．结果表明，该方法的均匀化效果良好，均匀化后的平板图像可直接用Otsu方法对其讲行分割．分割效果满足应用要求．     

含有缺陷的二维光子晶体能带特性

为进一步研究有缺陷光子晶体的能带特性，并以此作为光子晶体器件的设计理论依据，利用倒易空间的概念，得到了正方晶格的最小布里渊区的分布、采用时域有限差分加Bloch边界方法得到了二维光子晶体的能带特性．结合超元胞的方法计算了含有点缺陷和线缺陷的光子晶体的特性，并且得到了缺陷模式的场分布，通过对能带特性的分析，将对光子晶体的研究从量子阱结构发展到了量子点结构．