基于灰度共生矩阵的模糊神经网络FuCMAC在图像分割中的应用

文中提出了一种改进的CMAC神经网络(FuCMAC),与经典的FCMAC相比,其逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点.在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量,将该特征向量作为神经网络的输入,结果表明其具有较高的分割准确性.     

基于红外图像处理的埋地石油管道自动探测技术

埋地石油管道的辅助巡线以及对偷油支管的快速定位与排查是目前油田亟待解决的问题．为此，根据输油管道加温后辐射红外能量的特点，提出了应用红外热成像技术探测埋地输油管道的方法．介绍了基于非制冷红外焦平面阵列的，具有便携、实时成像特点的红外管道探测仪的硬件设计；在对原始红外图像进行去噪和增强的基础上，采用基于最大类内距离比准则的递归带通分割法对输油管道的红外图像进行自动阈值分割，并结合Freeman直线链码方法对细化后的图像进行骨架跟踪处理，提取管道主干，标记管道走向并定位偷油支管分支．实验证明，本算法自适应性好，执行效率高，管道定位准确，实现了埋地输油管道的自动检测．     

基于斜面模型图像分割的改进JPEG图像压缩算法

基于Haralick斜面模型进行图像分割,提出了一种改进JPEG图像压缩算法.该算法考虑了图像中存在不同的区域,针对图像分割后得到的不同区域进行程度不同的压缩.实验结果表明,在相同的编码比特率下,重构图像质量要优于传统的JPEG压缩算法.     

科技资源图像检索技术研究与实现

科技资源具有海量、复杂、异构、地理分布广的特点。为了高效查找和使用科技资源的图像,综合运用TB IR(基于文本的图像检索)和CB IR(基于内容的图像检索)共同检索科技资源图像,设计了科技资源图像检索系统,并对系统中的图像分割、特征提取和相似度度量3种关键技术进行了研究。     

基于细胞图像肺癌诊断系统的设计与实现

基于细胞图像的肺癌诊断系统主要是利用数字图像处理和模式识别的技术对肺癌细胞的图像处理，并根据提取出的细胞特征对肺癌进行早期的病理诊断．不同于以往的细胞诊断系统，文中提出了新的细胞分割和重叠细胞重构的方法．首先把彩色肺癌细胞图像转化为灰度图像，对其进行平滑、去噪，然后用一种新的基于强化学习的方法寻找合适的灰度阈值，把细胞区域分割出来，形成二值图像，并对图像进行基于形态学的二值滤波，再针对此时分割出的重叠细胞，利用一种改进的deBoor—Cox方法分离与重构，最后进行特征提取，根据提取出来的多种特征对细胞分类，诊断出肺癌细胞．     

基于法向力活动轮廓模型的医学图像分割

提出法向力活动轮廓模型并应用到医学图像分割中，实验结果表明该模型能扩大初始轮廓曲线收敛范围，正确分割侧脑室图像．而且，初始轮廓曲线愈接近目标真实边界，迭代次数愈少，分割速度愈快．     

一种面向网店商品搜索的中文分词系统设计

文章设计新的数据结构对网店商品的原始数据进行加工处理,形成一个存储所有商品信息的词条字典。结合全切分算法,实现对用户输入关键词的完全切分,并通过和词条字典的匹配得到所有候选的词条组合。为了消除分词过程中的歧义和不合理的词条组合,系统结合商品类目树的存储结构,通过算法和引入权值计算的方法对词条组合进行排序,得到最佳结果。     

一种基于图像分割的绣花针法生成算法

该针法生成算法是在对embird绣花软件进行分析并仿制的过程中提出的。该算法解决了将一幅灰度图像由单一绣钱来绣成的问题，在国内绣花软件领域中具有一定的创造性及领先性，同时具有较高的推广价值。     

Chinese Word Boundary Ambiguity and Unknown Word Resolution Using Unsupervised Methods

An unsupervised framework to partially resolve the four issues, namely ambiguity, unknown word, knowledge acquisition and efficient algorithm, in developing a robust Chinese segmentation system is described.It first proposes a statistical segmentation model integrating the simplified character juncture model (SCJM) with word formation power.The advantage of this model is that it can employ the affinity of characters inside or outside a word and word formation power simultaneously to process disambiguation and all the parameters can be estimated in an unsupervised way.After investigating the differences between real and theoretical size of segmentation space, we apply A* algorithm to perform segmentation without exhaustively searching all the potential segmentations.Finally, an unsupervised version of Chinese word-formation patterns to detect unknown words is presented.Experiments show that the proposed methods are efficient.     

基于人类视觉系统的物体提取方案

提出了一种物体提取方案，根据人类视觉系统（ＨＶＳ）具有形状和运动两个并行通道的特点以及两者交互作用的原理，采用相对简单的图像分割和运动分割技术，将两者结合在一起，来增强对运动物体的分割处理