一种自适应小目标图像分割方法

将遗传算法用于小目标图像分割,提出了目标在图像中所占比例的可能范围参数,并结合P-tile法和直方图熵法得到一种新的适应目标分割方法,该方法克服了传统P-tile法要求己知目标所占确切比例的缺陷,并利用遗传算法能自动在搜索空间内快速寻优的特点,可以推广到包含任意大小目标的图像分割问题上,用户可选择目标占整个图像面积的不同的“最小百分比”和“最大百分比”参数进行反复操作,得到多个不同结果,然后对这些结果做后续分析（如数据融合分析）,从而得到更加准确的判断,试验结果表明,该方法具有良好的分割质量,运算速度提高21.5%。     

基于灰度直方图的快速K—MEAN图象分割算法

K-MEAN图象分割算法本质上是一种迭代运算,分割结果虽不受初始类中心的影响,但分割处理速度明显依赖于初始类中心的选择.对此,本文根据K-MEAN图象分割算法的原理,提出了基于灰度直方图的快速K-MEAN图象分割算法,该算法直接在灰度直方图上进行迭代运算,不仅减少了数据处理量,且无需人工确定初始类中心,图象分割只需简单的门限判别.理论分析和实验结果证实了该算法能明显加快迭代过程和提高处理速度.     

一种对空透水图像增强的快速算法

本文针对对空透水成像图像的对比度增强问题,提出一种改进的直方图均衡化快速算法。在较好地突出图像细节信息、消除块状效应的同时,避免了复杂的数学运算,取得较好的效果。     

面向中医望诊的人脸图像配准

对可疑病人脸色与病例库中标准病例脸色之间的配准进行了研究.从人脸检测、特征提取到人脸配准,提出一套解决方案和实现算法.将基于肤色模型和动态外观模型的人脸多特征点精确定位方法相结合,应用于面向中医望诊的人脸图像特征定位中,利用所得特征点对人脸划分区域,在各区域内提取颜色特征,实现了基于颜色的图像配准.     

Monte Carlo方法在放射治疗计划剂量计算中的应用

为了在放射治疗计划系统中的临床应用,探讨Monte Carlo剂量计算方法。应用已经建立Monte Carlo虚拟源模型,针对一例食道肿瘤病例,完成该食道癌患者放射治疗计划各个射野的剂量计算,并进行了计划设计。研究发现,高剂量区与计划靶区(PTV)保持了很好的适形,关键器官的照射量很小,得到了很好的保护。结果表明,用Monte Carlo虚拟源剂量计算模型生成的剂量分布符合临床放射治疗的实施原则,治疗计划靶区得到了高剂量照射,危险器官受照剂量远低于耐受剂量。由于该模型的精确性,完全可以替代现有的解析型剂量计算模型。     

基于灰度变换的图像隐藏方法探讨

随着信息技术的飞速发展,图像已成为人们传递信息的主要载体。介绍了基于灰度变换的图像隐藏算法,分析比较了几种常用的图像隐藏方法。     

一种改进的自动分割镜头的方法

对现有传统分割算法进行分析，提出了一种改进的自动分割镜头的算法．通过计算视频序列相邻帧之间的灰度差值及色彩差异，自适应进行视频镜头的边界检测和闪光检测．这种算法将帧差法和直方图法这两种传统算法相结合，有效地提高了检出率及精确率，是一种简便、快捷的算法．     

单目视觉引导下的无人艇局部避障方法

针对无人艇（unmanned surface vehicle,USV）在作业过程中,需要及时躲避未被标注在地图上的漂浮障碍,并及时返回规划航道的问题,提出一种基于单目视觉的无人艇局部避障方法。避障方法使用YOLO网络识别图像中的障碍物,结合针孔成像原理和水体自由断面特点,解决单目视觉尺度不确定问题,从图像中恢复出障碍物的宽度及深度信息;针对无人艇惯性大,机动性差的特点,引入虚拟水道宽度等信息素,提出了改进的向量场直方图算法（vector field histogram plus,VFH+）;算法参考当前障碍疏密,动态调整不同信息素对最佳航向角计算的影响,引导无人艇在兼顾全局导航信息情况下,应对未知漂浮障碍物快速自动局部避障。基于水动力模型和Gazebo仿真引擎搭建无人艇避障的仿真实验平台。在仿真中快速迭代研究算法的参数范围及控制效果,实现了无人艇在舱内空间和能量均有限的工况下,仅使用单目视觉传感器,兼顾全局路径规划和局部障碍信息,自动化高效躲避漂浮障碍,并在脱离障碍后回归原有规划路径的功能。     

Z区块测井曲线的标准化方法

为降低不同系列测井曲线的系统误差,提高储集层评价结果的可靠性,运用频率直方图法、趋势面分析法、频率直方图法与趋势面分析法相结合(结合法)的测井曲线标准化方法对扶余油田Z区块测井曲线进行标准化处理,并通过测井解释进行验证。结果表明,结合法所得深侧向电阻率校正系数为1.012;解释出的渗透率与岩芯分析的渗透率相关性更好;校正后的数据点明显集中,靠近趋势线。频率直方图法与趋势面分析法相结合的方法(结合法)更适用于研究区。     

基于局部对比度的局部直方图均衡算法

为了更好地增强图像,提出一种新的图像增强方法。首先,将图像分为若干子块,计算每个子块的对比度,根据子块的对比度确定局部点的密度,进而确定子块的个数,然后采用保持亮度的双直方图均衡算法对这些子图进行增强,最后融合各个子图得到最终增强的结果。实验测试结果表明,本算法能够保持均值亮度,提高处理速度,在减少过增强的基础上,增强局部细节,增强后的图像具有良好的视觉效果。