IDW在医学断层图像可视化中的应用①

针对在医学三维数据场可视化过程中用三线性插值方法显示三维图像在绘制速度中的不足,利用反距离加权插值方法应用到医学断层图像可视化中。详细介绍了反距离加权插值算法的基本原理、实现技术和实验结果,实验证明该方法在不明显降低绘制质量的前提下,降低了插值次数,提高了绘制速度。     

基于梯度模分布的视点选择

在三维体数据的可视化中,信息的获取不仅与传输函数的设置有关,而且与用户观察的视点有关.提出一种新的应用直接体绘制来可视化体数据时最佳视点的选择算法,通过计算梯度模在图像上的分布,寻找梯度模分布最为均匀且投影面积最大的视点方向,同时,在视域球上离散采样得到初始视点墒分布后,使用自适应步长的梯度下降法来优化全局最佳视点方向.实验结果证实了所提出方法能够有效地找到最佳视点.     

应用混合蛙跳算法的体绘制最佳视点选择

提出一种基于混合蛙跳算法的体绘制最佳视点选择方法。利用体数据投影图像的不透明度和亮度以及提取的结构信息特征,建立反映体素重要性和体数据内部结构信息的视点评价函数;将视点评价函数作为混合蛙跳算法的适应度函数,用混合蛙跳算法来指导和优化体绘制最佳视点的选择过程,以得到全局最优视点或一组被优化的视点集。实验表明,该方法能够快速有效地聚焦和显示体数据中的重要结构信息或感兴趣区域,算法的收敛速度和收敛精度高,具有良好的全局最佳视点选择性能,能够用来指导大规模体数据场的体绘制过程。     

一种面向视点绘制的深度图像后处理方法

基于深度图像的绘制是三维视频系统中的一项关键技术。然而,深度编码失真会对后续虚拟视点绘制的性能产生极大的影响。提出了一种面向虚拟视点绘制的深度图像后处理方法,利用基于置信区间的交点规则确定深度图像中每个像素点的滤波窗口,利用最小均方逼近多项式技术估计每个像素点的深度值,再利用加权模式滤波器对估计的深度图像进行滤波处理,得到深度滤波图像。实验结果表明,该方法能够精确地恢复出真实深度信息,提高虚拟视点图像的绘制性能。     

NSCT变换与改进PSO算法在含噪图像分割中的应用

为提高含噪图像的分割效果和分割速度,将非下采样Contourlet变换和粒子群优化算法相结合,提出了一种有效的图像分割方法——IPSOC。该方法首先对待分割图像进行多尺度非下采样Contourlet变换,然后利用其最高级低频系数重构图像,计算重构图像与其均值图像的二维直方图中类间离散度矩阵的迹,并以之作为分割图像的目标函数来搜索最佳分割阈值。为加快阈值搜索速度,以改进的粒子群优化算法作为阈值分割的并行搜索策略,通过对基本粒子群优化算法进行个体及全局最优信息的实时更新,防止粒子停滞操作和阈值保持次数限定搜索终止条件等几个方面的改进,快速有效地获得分割图像。实验结果表明,该方法与基于遗传算法和人工鱼群算法的分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量。     

基于粒子群优化的图像自适应增强方法

将免疫粒子群优化算法和非完全Beta函数结合,提出了一种自适应图像对比度增强方法.该免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力.利用免疫粒子群优化算法自动搜索最佳的灰度变换参数,从而获得一条最佳的灰度变换曲线,实现对图像进行全局增强处理.实验结果表明,该算法不仅能有效地提高图像整体对比度和视觉效果,而且适合图像的自动化处理.     

基于三维阈值和PPPSO的图像分割方法

提出一种基于三维阈值和捕食-被捕食粒子群（PPPSO）的图像分割方法。该方法在保留传统二维最大类间方差（Otsu）分割算法优点的基础上,充分利用图像自身模糊信息-模糊中值,该特征维与像素灰度值、邻域均值组成一个三维矢量集;另外,通过采用捕食-被捕食的粒子群优化方法搜索最佳分割阈值,大大缩短了搜索时间,且能快速收敛到全局最优。实验结果表明,该方法具有较好的抗噪性和实时性。     

基于分层图像融合的虚拟视点绘制算法

针对虚拟视点绘制过程中出现的重叠和空洞问题,提出一种新的虚拟视点绘制算法。通过形态学操作对三维图像变换后出现的空洞进行膨胀来消除伪影瑕疵,根据深度信息对左、右虚拟视点图像进行前景和背景分割,利用线性加权法对分割后的前景图像和背景图像进行分层融合解决像素重叠问题,对分层融合后的背景图像进行空洞填充并与前景图像融合得到虚拟视点图像。实验结果表明,与经典的Criminisi算法相比,该算法PSNR值提高了1.75 dB,具有较高的绘图质量。     

基于特征点检测的最佳视点选择方法

针对三维模型视点选择问题,提出了基于特征点检测的最佳视点选择方法。算法首先根据三维网格模型的顶点邻接区域信息计算顶点的局部高度,即顶点的显著度大小;然后基于顶点的局部高度值大小,结合非极大值抑制算法进行三维模型表面特征点检测;最后针对视点球体上的每个候选视点分析该视点下可见特征点的几何分布信息,计算视点质量,从而筛选出最佳视点。实验结果验证了基于特征点检测的三维模型视点选择方法的合理性和优越性,所选择的最佳视点能够提供三维模型较多的几何结构和视觉特征信息。     

基于特征点检测的三维模型最佳视点选择

针对三维模型最佳视点选择问题,提出了一种基表面特征点检测的视点选择算法。首先引入一种基于局部平均形心距离差的顶点显著性度量方法,认为三维网格模型表面某顶点的显著性是由该顶点与形心之间距离和该顶点邻域内的顶点与形心之间距离的平均差值来刻画,而不是该点所在位置的弯曲程度所决定;然后根据顶点的显著性大小进行三维模型表面特征点检测;最后针对视点球体上的每个候选视点分析该视点下可见特征点的几何分布和显著度大小计算视点质量,提取出最佳视点。实验结果验证了基于三维模型特征点的视点选择方法的有效性,在能够选择出质量较优的视点的同时保证算法的效率。     

基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法

针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析（包括鲁棒性、效率和收敛性）,并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。     

基于混沌粒子群算法的多阈值图像分割

针对单阈值图像分割方法在求取比较复杂的图像时效果不理想及粒子群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割方法。该方法利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与多阈值法相结合作全局搜索,实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,并且运行时间不随阈值数目的增加而显著增加。     

广义模糊熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

针对广义模糊熵图像阈值分割法中参数m的选取问题,提出一种利用优化算法自适应选取参数的广义模糊熵阔值分割方法.该方法通过粒子群优化算法,依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并依据广义模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的3个参数(a,b,d)进行全局组合寻优,从而实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验结果表明,该方法对光照不均匀图像具有更好的分割效果.     

多阈值图像分割的模糊粒子群优化算法

把粒子群算法应用到多阈值图像分割中,结合已有的模糊C-均值聚类法提出了一种基于模糊技术的粒子群优化多阈值图像分割算法。FCM聚类算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解。PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将FCM聚类算法和PSO算法结合起来,将FCM聚类算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明新算法在最大熵评判准则下能够得到最优阈值。     

基于积分图和粒子群优化的肤色分割

为了更快地将肤色区域从图像中分割出来,在二维Ostu方法的基础上,提出了一种将积分图和粒子群优化相结合用于寻找最优分割阈值点的新方法。该方法通过对经过颜色补偿后的图片在YCbCr颜色空间中用二维高斯肤色模型计算肤色概率图,根据二维Ostu算法确定粒子群优化的目标函数,将积分图的方法用于粒子群优化中目标函数的计算,在有效地获取最佳阈值点的同时减少了计算量。实验表明,该方法能有效并且快速地分割出肤色区域。     

微粒群算法在二维模糊熵图像分割中的应用

将微粒群算法和二维模糊熵阏值分割法结合,提出了一种基于微粒群和二维模糊熵的图像分割方法.该方法根据像素点灰度值和区域灰度均值所建立的二维灰度直方图,以二维模糊熵作为微粒群算法的适应度函数,利用微粒群算法搜索点灰度值和区域灰度均值所对应的模糊参数最优组合,进而确定相应的分割阈值.对几例真实目标图像的对比分割实验结果表明,该文方法性能优越,是一种有效的图像分割方法.     

改进萤火虫优化算法的Renyi熵污油图像分割

针对传统Renyi熵方法在分割污油图像时存在图片差距大、无法根据不同图片进行最优分割的问题,提出改进萤火虫算法对二维Renyi熵分割算法中的α值进行寻优来解决上述问题。分析了采集的污油图片特点以及对污油图片进行分割的必要性;针对多目标寻优精度不高和后期收敛速度较慢的问题,对萤火虫算法进行了改进,并对初始萤火虫位置进行混沌优化处理,使结果达到全局最优;利用基于改进萤火虫算法的Renyi熵图像分割算法对采集的污油图片进行阈值分割实验,并与二维Renyi熵分割、粒子群算法(PSO)Renyi熵分割方法进行比较。实验结果表明:本文提出的算法可以有效地对污油区域进行分割,能够快速地实现复杂图像的精确处理。     

基于最大模糊熵和微粒群的双阈值图像分割

基于最大模糊熵准则和微粒群算法,提出了一种新的双阈值图像分割方法.该方法通过定义3种模糊隶属度函数,将图像模糊划分为暗、灰和亮3个不同的区域.同时采用微粒群算法搜索最大模糊准则下模糊参数的最优组合,进而确定图像的两个最佳分割阈值.仿真结果表明,该算法具有良好的分割效果和较强的实时处理能力.     

Similarity Voting based Viewpoint Selection for Volumes

Previous viewpoint selection methods in volume visualization are generally based on some deterministic measures of viewpoint quality. However, they may not express the familiarity and aesthetic sense of users for features of interest. In this paper, we propose an image‐based viewpoint selection model to learn how visualization experts choose representative viewpoints for volumes with similar features. For a given volume, we first collect images with similar features, and these images reflect the viewpoint preferences of the experts when visualizing these features. Each collected image tallies votes to the viewpoints with the best matching based on an image similarity measure, which evaluates the spatial shape and appearance similarity between the collected image and the rendered image from the viewpoint. The optimal viewpoint is the one with the most votes from the collected images, that is, the viewpoint chosen by most visualization experts for similar features. We performed experiments on various volumes available in volume visualization, and made comparisons with traditional viewpoint selection methods. The results demonstrate that our model can select more canonical viewpoints, which are consistent with human perception.     

一种求解典型JSP的改进离散粒子群优化算法

针对NP-hard性质的作业车间调度问题, 设计了一种改进的离散粒子群优化算法。引入遗传算法交叉算子和变异算子来实现粒子的更新, 并将变异思想和模拟退火算法思想融入该算法中对全局最优粒子的邻域进行局部搜索, 很好地防止了算法出现早熟收敛。通过将该算法和标准粒子群优化算法用于求解典型JSP, 计算结果对比表明, 改进的算法具有很强的全局寻优能力; 就综合解的质量和计算效率而言, 改进算法优于标准粒子群优化算法。同时, 将该算法结果与文献中其他相关算法结果进行比较, 验证了该改进算法的有效性。该算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。