MPEG-21数字项适配技术研究

研究了MPEG-21数字项适配DlA（Digital Item Adaptation）框架及媒体格式独立（format-independent）的资源适配机制，结合H.264／AVC视频感知运动能量模型PME（Perceived Motion Energy），提出了一套基于MPEG-21 DIA的H.264／AVC视频适配模型和系统，并设计了多媒体资源适配引擎，提出了相应的资源适配决策算法，即在满足网络可用带宽的约束条件下，丢弃低感知质量层的视频帧，而尽可能多地保留高感知质量层的视频帧．实验结果表明，大部分测试视频序列在丢帧率平均达到50％～60％的时候，其用户主观感受质量评分仍可以达到可接受的程度（一般），而视频传输速率平均有24％的减少．该系统不仅保证了视频适配后较高的用户视觉主观感知质量，而且实现了独立于媒体编码格式的视频适配机制，提高了多媒体适配系统的灵活性和可扩展性．     

局域网上动态视频实时传输技术的研究

介绍了一种在局域网上实时传输视频的策略,并给出实现方法,该方法可成功地应用于远程视频集散监控系统中.     

基于扫描线种子填充的二值图像聚类算法

提出了一种基于扫描线种子填充的二值图像快速聚类算法 .该算法步骤为 :对二值图像进行扫描 ,如果检测到了目标点 ,则将该点作为新的聚类的种子 ,将该种子扩展到整个目标区域 ,形成一个包含目标区域的聚类 .该算法的特点为 :只需一次扫描即可动态生成所有聚类 ,聚类总数动态生成 ,每一时刻只有一个聚类被处理 ,可提前进行一些后续处理 ,算法描述简单 ,易于编程实现 .     

基于核最小二乘回归子空间分割的高维小样本数据聚类

针对基于线性表示理论的子空间分割方法没有考虑高维小样本数据的非线性性质,借鉴核理论,提出核最小二乘回归子空间分割方法,使子空间分割方法适合高维小样本数据的非线性性质.经6个基因表达数据集和4个图像数据集上的实验,表明该方法是有效的.     

基于梯度的帧内自适应深度决策算法

提出了一种基于梯度的帧内候选模式裁剪算法,通过自适应深度划分并利用空间信息来简化帧内预测过程,大大减少了计算复杂度.实验结果显示,所提出的算法对比HM16.7,可以减少35.25%的计算复杂度,且只有极小的编码效率损失.     

面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法

传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

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.