基于自动随机游走的乳腺肿块分割算法

针对乳腺X线影像肿块分割易受弱边缘和周围组织干扰的问题,提出一种基于自动随机游走的乳腺肿块分割算法.利用二维最大熵阈值法、区域生长及形态学方法自动确定一系列标记点,采用平均边缘梯度评价法选择有效标记点进行随机游走分割以获得初步分割结果,并在此分割基础上进行星芒状结构检测,获得完整的肿块分割边缘.随机选取227例肿块图像进行分割,对分割结果进行特征提取和分类.实验结果表明,该算法克服了半自动随机游走的应用局限性,提高了乳腺肿块的分割精度;与其他分割算法相比,该算法在后续的分类中具有更高的分类精度.     

水下目标动态阈值检测的区间值模糊集熵方法

针对现有区间值模糊集的模糊熵度量的不足,提出该类模糊集的一种新的熵刻画,并将其应用到图像分割中.用区间值模糊集表示图像,依据最优阈值选取准则确定图像分割的初始阈值.结合Canny边缘检测结果研究一种针对水下图像的动态阈值分割算法,实现水下图像的目标检测.仿真实验结果表明该算法具有很好的图像分割和目标检测效果.     

基于凹凸变换与圆周拟合的重叠气泡轮廓重构

针对识别气液两相流的气泡过程中气相比例较大气泡易发生重叠的问题,提出基于曲线凹凸性变换与圆周拟合的重叠气泡分割与轮廓重构算法.对气泡图像进行预处理,利用高斯滤波滤除噪声干扰,依据自适应阈值分离出前景,得到预分割图像.利用Canny算法提取轮廓,利用高斯函数平滑曲线,计算轮廓上的点到质心的距离.对得到的距离曲线进行凹凸性变换特性分析,对每两个凹点进行分割路径选取.利用最小二乘圆周拟合插值算法对重叠部分的气泡轮廓进行重构,得到气泡分割后的重构图像.实验结果表明,该算法是一种有效的分割与重构重叠气泡的算法,具有较好的分割和重构性能.     

基于改进的二维Otsu法及PSO的火灾图像分割

针对传统的二维灰度直方图区域划分误差大和运算速度慢等问题,提出一种基于二维直方图和粒子群优化的阈值分割算法,即改进的二维最大类间方差法的粒子群优化算法.利用该算法在二维灰度空间上自适应搜索最优阈值,根据最优阈值对图像进行分割.选取森林火灾火焰图像,对其进行图像分割仿真实验.实验结果表明,该算法的分割效果较好,具有很好的抗噪性能,可有效提高运算速度,且实时性较好.     

基于模糊逻辑的图像阈值分割算法

为确定图像分割的最佳阈值,提出了一种新的有效的图像阈值分割方法.该方法首先给出一个新模糊熵的定义,这个模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时也考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息.然后,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将新算法应用于图像分割中,效果优于现有大多数阈值分割算法.     

基于形状先验与轮廓预定位的目标分割

针对单帧图像中特定目标的分割一直面临着由于背景复杂和光照变化等因素带来的分割精度偏低的问题,提出一种基于轮廓预定位的先验局部二值拟合(local binary fitting,LBF)算法,用于人体上肢图像的分割.首先,利用浅层卷积神经网络对上肢形状模板进行筛选和预定位,得到分割目标的粗轮廓曲线;然后,利用基于先验形状的LBF算法对粗轮廓曲线进行演化,得到分割目标的精确轮廓曲线.实验结果显示算法的成功率在90%以上,表明该方法对于背景复杂和光照变化情况下的特定目标分割具有良好的效果.     

基于鸽群优化算法的图像分割方法研究

图像分割是一类需要在非线性参数空间中寻求最优解的有约束非线性优化问题.为提高此类优化问题的寻优精度,提出了一种基于鸽群优化算法的图像分割方法.首先以分割阈值为优化变量,将图像分割建模为以最大间类方差为优化目标,以像素概率分布有限为约束条件的非线性优化问题;随后,以随机的分割阈值作为迭代初值,采用鸽群优化算法(PIO)求解最优参数;最后,利用所得最优解作为最佳阈值实现图像分割.为验证方法的有效性,分别对具有两类不同特征的图片进行分割实验,并采用重叠度及时间效率对算法进行评估,进一步与PSO、KSW智能优化算法对比.结果表明,该算法重叠度最高,运算时间最短.并且对算法中的参数进行修改,将图像分割结果进一步优化.     

基于群智能的图书馆人脸识别系统关键技术

为了促进图书馆向智慧新形态的转变,本文针对人脸识别中的图像分割技术,首先提出了一种混合连续蚁群优化算法(BACO),并进一步提出了一种基于BACO的多阈值图像分割模型用于面部图像分割.为了验证基于BACO的多阈值图像分割模型的性能,将其与其他9种同类方法进行了比较实验.针对获得的实验结果,首先使用PSNR和FSIM对分割结果进行了评估,然后采用Wilcoxon符号秩检验对评估进行了进一步的分析.所得到的结果清楚地证实了基于BACO的多阈值图像分割模型获得了最优的表现.因此,提出的多阈值图像分割模型可为下一步的面部识别乃至智慧图书馆的建设奠定基础.     

基于整体最优阈值的车道线快速识别方法

针对现有车道线识别算法难以自适应地匹配图像,在车辆过弯途中识别率低,鲁棒性和实时性较差的问题,提出并实现了一种整体最优阈值的快速车道线识别算法.该算法首先对图像进行自适应二值化分割;然后对图像中的感兴趣区域进行提取;提出逐行检索的方法进行车道线内侧特征点的筛选,从而得到实际车道的左右标志线参数以进行道路模型重建.结果表明:区别于以往常用的霍夫变换,此方法具有更好的实时性及准确性,可在车辆过弯途中为系统提供更多的有效信息.     

一种基于AEP和K主曲线的图像分割方法

广泛应用的第一主成分是对数据集的一维线性最优描述,主曲线是第一主成分的非线性推广.在此提出了一种基于AEP和K主曲线的图像分割方法,将统计学中的主曲线很好地应用于图像处理.该方法首先将腐蚀传播算法和区域生长型分水岭方法相结合,标记出图像中不同物体并产生初始边缘;然后,用K主曲线多边形线算法进行边缘点连接.实验结果证明,AEP算法能标记出一幅图中不同的目标,K主曲线能提供精确的目标轮廓线,该分割方法行之有效.     

基于局部化自适应阈值的小波图像降噪

为了能在去除图像噪声的同时有效地克服Gibbs现象,得到令人满意的视觉效果,提出了一种基于局部自适应阈值的小波图像降噪方法.该算法利用局部化信息和层间相关性理论,对小波系数进行分块分类处理.该算法首先把图像划分成子块,通过调节全局阈值得到各个子块阈值,从而有效地利用了局部信息,有选择地对图像进行降噪处理.算法加入自适应的步骤,对于不同尺度的子带,分别赋予大小不同的阈值,使算法具有更好的自适应性.试验结果表明,与其他几种传统降噪方法相比,该方法能获得较好的降噪效果.     

参数三次样条曲线的局部优化光顺算法

针对几何造型中关于参数三次样条曲线的光顺问题,提出一种基于修改因子和修改角度的平面参数三次样条曲线的局部优化光顺算法,通过求解一个带有修改因子λ和修改角度θ的目标函数得到λ和θ的值,从而得到光顺后的型值点和光顺后的曲线。此算法不仅可使曲线的曲率变化均匀,同时也使光顺后的曲线与原曲线的偏差尽量小。算法简单易行,计算量较小。     

基于LVE和ARG算法的冠状动脉分割

为克服传统区域生长方法中容易发生的欠分割和过分割现象,引入局部图像分析技术,设定一系列感兴趣区域(ROI),对冠状动脉的多层螺旋CT(MSCT)图像进行分割。首先应用基于Hessian矩阵的局部血管增强(LVE)滤波,提升图像的对比度;随后采用自适应性区域生长(ARG)算法,并对阈值适时调整。分割后的局部图像经过全局融合得到整体冠脉树。算法综合了图像的局部形状信息和灰度信息,确保了分割结果的准确性和完整性。实验结果表明,算法对左前降支(LAD)、左回旋支(LCX)、对角支(Diag)及右冠状动脉(RCA)均有较好的分割效果。     

基于偏好信息的双阈值多目标粒子群算法

以获取偏好解为研究重点,提出了一种双阈值多目标粒子群( multi-objective particle swarm optimization with double thresholds,DT-MOPSO)算法。该算法利用g-支配增加选择压力,借助光束距离阈值σ控制非劣解的数量。另外,引入多样性指标的阈值实现对解集的分布性的控制。当解集的多样性指标低于阈值时,采用自适应网格技术增加解的多样性。通过对典型问题的测试,验证了改进算法的正确性和有效性。     

结合LT码的自适应解调最优解调门限的研究

自适应解调是一种新的传输速率自适应方案,一般都需要结合无率码来使用,以解决解调中的比特删除问题。一种自适应解调方案是计算已调制符号中比特的对数似然比,与预设的解调门限相比较来决定是否解调该比特。解调门限决定了调制的阶数,并对无率码的译码性能有较大影响。文章对结合LT码的自适应解调中解调门限的设置进行研究,找到最优的解调门限。仿真结果表明,在最优门限下,可获得最低的误码率,或者获得最高的传输效率。     

基于动态双门限和D-S证据理论的合作频谱感知算法

针对传统能量检测算法门限设置单一且不适应感知信道环境差异的问题,为了提高合作频谱感知结果的可靠性,减小网络开销和融合中心计算的负担,提出了将动态双门限能量检测和D-S证据理论相结合的合作频谱感知算法.在进行本地感知时,该算法可以让认知用户通过双门限能量检测方法直接得到本地判决结果,同时根据信道环境的变化自适应调整双门限值,并在双门限内使用D-S证据理论,感知双门限内未判决结果的信任度函数,将其发往融合中心,这样可以减少融合中心的计算量以及传输带来的网络开销.仿真结果表明,双门限D-S证据理论的融合结果要优于D-S证据理论和OR准则.     

自然场景下交通标志检测与分类算法研究

在HSV彩色空间进行颜色分割的基础上,提出一种基于局部特征与模糊规则的交通标志检测算法.为了对检测出的标志进行分类理解,根据交通标志的颜色与形状特征信息进行分层分解,设计多层决策分类系统,并采用J-means聚类分析与PSO算法来优化设计PNN作为其子分类器.对晴天、多云和小雨天气状况下共3000幅图像进行了交通标志识别,该检测算法的检测率分别达到93.28%、90.25%与88.97%;所设计分类器不仅具有精简的结构,而且有较高的分类精度.     

空间三次曲线的最佳双圆弧逼近和误差估计

三次曲线的双圆弧逼近在船体数学放样中有十分重要的地位。利用局部的旋转坐标系，给出了过空间两点，两切线的三次曲线方程，采用相邻圆民在平面的夹角最小与相邻圆弧的曲率半径尽可能接近的方法得到最佳的双圆弧，并用法（向误差函数估计了三次曲线与最佳双圆弧间的误差。     

一种新的白光干涉谱数据处理方法

为了克服用极值法从白光干涉谱数据求解光程差存在的抗噪声能力差的缺点，提出了一种基于均方差最小意义下新的处理方法.该方法假定当光程差某个估计值与实际值最接近时，对应的干涉谱的均方差最小.首先对干涉谱测量值进行归一化处理，消除低频光强变化的影响，并用极值法求得光程差的初值，然后求归一化的干涉谱与基于初值的理想干涉谱之间的均方差，通过逼近法获得均方差最小时对应的估计值.数值仿真和实验结果表明，利用该方法处理白光干涉谱数据得到的光程差，不仅比极值法具有更高的数据精度，而且有效地提高了抗干扰能力.     

Cooperative detection algorithm of spectrum holes in cognitive radio

To improve the detection performance of sensing users for primary users in the cognitive radio, an optimal cooperative detection algorithm for many sensing users is proposed. In this paper, optimal decision thresholds of each sensing user are discussed. Theoretical analysis and simulation results indicate that the detection probability of optimal decision threshold rules is better than that of determined threshold rules when the false alarm of the fusion center is constant. The proposed optimal cooperative detection algorithm improves the detection performance of primary users as the attendees grow. The 2 dB gain of detection probability can be obtained when a new sensing user joins in, and there is a 17 dB improvement when the accumulation number increases from 1 to 50.