基于分形理论和神经网络的红外图像分割算法

针对实现红外图像的分割,快速准确地检测出红外序列中的人造目标的需要,结合分形特征和Ko-honen神经网络的特点,提出了一种基于分形技术的图像分割算法。该算法利用自然背景和人造目标的不同分形特征检测目标,提出了包括分形维数在内的7个红外图像特征,结合神经网络的自组织学习能力来进行图像分割。给出了算法实现的具体步骤。仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外图像的分割。     

基于局部二元图的视频对象阴影检测方法

针对在视频对象分割时,运动投影常被误分为视频对象,给出一种新的视频阴影检测方法,该算法基于在灰度图像中阴影区域和背景相应位置具有相同纹理这一事实,其中利用自适应高斯混合模型进行背景建模,利用局部二元图(local binary patterns,LBP)来表征纹理。首先,进行基于自适应高斯混合模型的背景提取,获得包含运动投影的前景分割,分割时加入了LBP纹理相似性判断,减少了分割出的目标内的孔洞提高了分割的精确度。然后利用阴影区域和已获取背景相应位置的LBP纹理相似性,可较好的对视频阴影进行检测。通过实验,获得了不错的阴影检测实验结果,可较好地应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。     

考虑决策者心理行为特征的激励型变权决策方法研究

系统研究了激励型变权向量,首先定义了考虑决策者心理行为的激励型变权向量,提出了与之对应的状态变权向量,分别讨论了激励型变权向量的基本类型;其次深入研究了效用函数诱导出激励型变权特性;然后,定义了激励型变权的风险规避系数,分别研究了几类激励型变权向量与风险规避系数的关系.提出一种新的基于激励型变权向量的多属性决策方法;最后,通过实例说明了该理论是有效的和合理的.     

一种新的脑白质分割方法

基于扩散张量成像提出一种新的脑白质分割方法.首先,计算扩散张量成像的各向异性参数和扩散参数,并得到各个参数下的脑部图像;然后,通过期望值最大化（expectation maximization,EM）模型求得各个各向异性参数图像的脑白质和非脑白质区域;最后,通过STAPLE（simultaneous truth and performancel evel estimation）模型融合各个DTI参数图像分割结果,得到脑白质分割结果.实验结果表明,该方法具有较好的分割效果,能有效地从脑组织中分割出脑白质.     

基于重建图像全角度前投影的硬化校正方法

现有的硬化效应校正方法依赖于射线频谱等先验条件,校正过程较为复杂,因此提出一种基于重建图像全角度前投影的硬化校正方法.对重建后的图像进行区域分割,提取出杯状伪影主要影响的组织区域;然后进行基于像素点的全角度前投影,获得校正基算子;再将校正基算子及其高次方乘积进行线性组合获得校正算子,并将此校正算子应用于原图像从而达到校正的目的.水模、头模和西瓜的校正结果显示,本方法对单物质及近人体的物质重建图像的硬化效应均有较好的校正效果.     

玉米自交系数量性状遗传参数研究

用数量遗传学的原理和方法,对２０个常用自选和引入的玉米自交系进行数量性状遗传参数的田间试验研究。结果表明：穗粗、行粒数、百粒重与单株产量的遗传相关达到正向极显著吐丝期、株高、穗行数、单株叶片数、单株产量的传力较高,受环境影响小,宜早代选择;单株产量的遗传进度较其余性状高,获得的遗传增量大,直接选择效果较为理想;穗粗、行粒数、百粒重以及它们所构成的选择指数对单株产量的相关遗传进度都较高,通过这３个性     

字母词的全/半角形式对中文分词 的影响及对策初探

中文科技名词自动抽取的关键步骤是分词,文章首先讨论中文语料库中字母词的全/半角现象,然 后考察这种现象对自动分词结果当中字母词的一致性和准确性所产生的影响,并给出提高切分结果的一致 性和准确性的对策,最后阐述中国传媒大学的分词系统在这方面所做的工作。     

Chan-Vese模型下的复合多相水平集图像分割

Chan-Vese模型(C-V模型)能够实现图像的二区域分割,但在多区域分割上存在局限. 目前解决C-V模型多区域分割问题有两种方案：一是采用多水平集同时收敛的并行多相分割;另一种是采用多水平集依次收敛的串行多相分割. 文中将两种方案结合起来,利用并行多相算法表示区域量大和串行多相算法分割效率高的特点,提出基于C-V模型的复合多相水平集分割算法,增加了串行结构下的分割区域量,也提高了并行结构下各水平集的实际分割效率. 实验结果表明,该方法可实现多区域分割,并能检测由弱边缘构成的子目标.     

基于刻辞网络关联度的甲骨字考释难度量化方法

为了提高未解读甲骨字考释研究的效率,提出了一种未解读甲骨字考释难度量化方法,可帮助研究者优先选择出难度较低的甲骨字进行针对性研究,避免在考释难度极大的甲骨字上做大量无用功。先把所有甲骨刻辞构建为一个庞大的甲骨刻辞网络;再通过网络节点间的关联关系,计算出未解读甲骨字和已解读甲骨字之间关联关系;计算结果可以作为未解读甲骨字考释难度的量化数据;并通过实验验证了方法的有效性。     

体上带有和与差形式子块的分块矩阵的群逆

对于体上n阶方阵A,称满足方程AXA=A,XAX=X,AX=XA的n阶方阵X为矩阵A的群逆。分块矩阵的群逆的存在性和表达式的研究不仅有重要的理论意义,而且有广泛的应用价值。分块矩阵(CAB0)的群逆存在性和表达式是一个未解决的问题。主要给出体上分块矩阵(CAB0)(其中A,B群逆存在且C=±(A+B),或者A,B群逆存在且C=±(A-B))的群逆存在的充分必要条件和表达式。