基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

SAR图像并行拼接方法研究与实现* 〖HT4K〗——基于改进完全二叉树模型

随着SAR成像技术的快速发展，SAR图像覆盖的地域范围与成像精度也在迅速增长，这对SAR图像拼接工作的实时性提出了挑战;文章对SAR图像序列特征进行深入分析，提出了采用基于分割的完全二叉树模型进行SAR图像的并行拼接，并使用MPI点对点通信方式对之进行了不同数量机群规模下的实现；对比实验证明，基于该方法的并行拼接工作比传统并行拼接方法在降低拼接时耗上更加有效，且并行拼接后的完整图像效果良好.     

基于图像分割应用于临床上检测HP的一种快速算法

研究了利用图像分割技术,去辨别染色后的胃部切片是否有HP(Helicobacter Pylori幽门螺旋菌),并给出了一种二维直方图与FCM(Fuzzy Clustering模糊聚类)相混合的图像分割方法.运用色彩特征抽取技术,可以更加精确和快捷地识别HP.     

基于小波变换的运动汽车阴影分割

利用在阴影区域内的点所接受环境光强与汽车的相对位置关系，结合多分辨率小波分析，提出了一种新的基于小波变换的运动汽车阴影分割方法．该方法不需要知道光源的方向，也不需要车体的彩色信息；对背景的纹理也没有要求，适用于复杂纹理背景下任何颜色的汽车阴影分割．实验表明，该方法定位准确、速度快、抗噪能力强．     

中国股票市场分割(1991～2000)的理论探讨

与世界其他国家的证券市场相比,中国证券市场是一个高度分割的市场,这首先表现在它被划分成为A、B和H股三个市场,这三个市场不仅计价货币、交易机制和募集方式不同,而且各自允许开放的投资者对象也严格限定、互不开放。由此,这三个市场的股票价格彼此差别较大。重点考察了中国大陆的股票市场分割,其重要体现是中国B股市场普遍存在着严重的折价问题,在B股市场向国内持有外币的投资者开放之前,大多数上市公司B股价格不仅远低于其A股价格,有的还曾跌破发行价、资产净值和面值,这使得我国B股市场已经成为世界证券市场平均市盈率最低的市场,其平均市盈率只有11倍,这不仅大大低于A股市场平均市盈率(大于50倍),也低于国际股市的平均市盈率(15～20倍)。认为,资本控制,即投资限制、B股相对于A股的信息不对称和对人民币汇率的预期是形成B股折价的主要因素。     

基于压缩感知的在线多示例学习目标追踪

近年来提出的多示例学习算法在一定程度上能够克服模板漂移问题。然而,在线学习需要获取足够多的有用数据才能达到稳定的追踪效果,但是这却增加了算法的复杂度。为了解决这一问题,在压缩感知理论的基础上,运用随机观测的方法对多尺度图像特征进行降维,提取的这些低维特征中包含大量的有用信息。因此,我们提出的算法是先利用压缩感知理论提取目标特征之后,再使用在线多示例学习算法分类器对这些特征进行分类从而实现目标的稳定跟踪。通过对不同的图像序列进行实验,结果表明基于压缩感知的在线多示例学习算法对实时的目标追踪有很好的适应性。     

基于神经网络的眼底视杯图象分割技术

根据眼底图象中视杯的边沿特征,提出了一种基于ＢＰ神经网络的视杯分割方法,详述了这种方法的实现过程,并研究了ＢＰ学习算法的加速问题．实验证明,这种方法的分割效果较好．     

一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数．对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．     

商标图象库检索的多层次结构方法

基于商标图象库应用背景和具体特征,提出一种商标图象检索的多层次方法．图象预处理阶段采用人机交互方式下３种半自动方法提取商标图象各区域对象．检索首先采用字符串匹配方法和传统数据库查询技术,动态减少图象搜索范围;在图象区域规格化下,相继用最小约束矩和基于Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离的相似性函数度量商标相似性程度,具有平移、旋转和尺度变换下的不变性和一定的抗噪声能力．实验结果表明,该方法有效和实用．     

一种基于区域分割的多传感器图像融合方法

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题，提出一种基于区域分割的图像融合方法．在图像配准的基础上进行区域分割，提取显著性因子和可见性因子作为区域特征，自适应地确定融合权值以得到融合图像．该方法克服了传统像素级融合方法中融合图像模糊、对噪声敏感等不足，尤其适用于图像没有严格配准的应用场合．实验结果表明，与小波变换融合方法相比，均方根误差减小了33％～36％，灰度标准差提高了0．9％～53％，互信息提高了39％～42％，空间频率提高了0．3％～38％，客观评价准则与目视效果吻合良好．