模拟X线头影片的多重分形分析

介绍了一种用于X线头影片进行边缘检测的多重分形方法,并对模拟X线头影侧位片进行了多重分形性质的分析。通过图像的多重分形谱与权重因子相关性的分析,进一步判定线性区间及适当的权重因子。得到了X线头影片图像的多重分形的线性区间,验证了X线头影片图像的多重分形的几何性质,在分析图像各像素点多重分形谱的基础上获取图像的边缘信息。用该算法进行图像边缘提取,保持和加强图像的局部特性,突出图像的细微处,并且该算法克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,能有效抑制图像中的噪声。分析结果表明,利用多重分形对X线头影片图像进行硬组织内部轮廓的边缘提取是可行的。     

基于欧氏距离相关函数的多重分形谱算法

提出了一种基于欧氏距离相关函数计算多重分形谱的算法.介绍了基于测度理论的多重分形谱的定义,定义了基于欧氏距离相关函数的概率测度,对基于欧氏距离相关函数的多重分形谱算法的性能进行了分析.采取衬底法与方差法进行仿真比较的方法,进行了线性区间,抗噪声性能和收敛速度的比较.该算法具有保持和加强图像的局部特性,突出图像的细微处的特点,克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,且权重因子收敛快.     

基于多重加权法的多重分形图像分割研究

针对现有多重分形谱对噪声敏感的问题,该文提出了一种基于多重加权法的多重分形谱算法。并首先介绍了基于测度理论的多重分形谱的定义;然后定义了基于多重加权的概率测度,同时对基于多重加权法的多重分形谱性能进行了分析,最后采取与衬底法、方差法进行仿真比较的方法,进行了线性区间、抗噪声性能和收敛速度的比较。比较结果表明,该算法具有保持和加强图像的局部特性以及突出图像的细微处的特点,不仅克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,而且权重因子收敛快。     

基于多重分形的医学图像边沿分析

本文提出了应用在医疗诊断上的一种基于多重分形分析的边缘检测方法,并应用在变形性骨炎的诊断中,该方法通过定义在图像灰度级上的测度,计算图像中每一个像素点的奇异性和它的多重分形谱,然后根据多重分形谱,提取图像的边缘信息.经试验表明,该算法具有良好的边缘检测效果,而且与传统方法相比具有更好的局部性.并且在医疗诊断中有广泛的应用前景.     

基于面向对象方法的X线头影测量、分析系统的设计和实现

文章阐述Ｔ Ｘ线头影测量,分析系统的设计和实现过程。并采用面向对象的方法来进行系统分析和设计,对基于 ＣＯＡＤ和 ＹＯＵＲＤＯＮ的面向对象的方法进行了全过程的具体阐述;同时,对系统实现过程中的实际问题展开了探讨,对关键问题进行了说明,并就系统的Ｘ头影勾线部分提出了定点拟合的解决方案。     

改进多重分形法的环境图像边缘检测

分形是最接近自然的算法,广泛应用于生活各个领域。研究发现简单的分形算法能很好地处理图像信息,但精确度有所欠缺。为了提高图像精确度,我们运用多重分形,使得处理的效果更好。由于环境的复杂度、难识别,现实中人们对环境图像的处理很少。介绍实现对多重分形理论算法分析,通过改进的多重分形法对图像边缘检测处理,运用传统的边缘检测算法、毯子法、多尺度盒维数、多重分形法进行实验比较,最后再运用中值滤波处理,得到改进多重分形处理的精确度高、速度快、效果好,适合对复杂的环境图像处理。     

两类小波模板及其在医学错畸形X射线头影图处理中的应用

基于医学错X射线头影图像自动处理重要性及其复杂性 ,研究了两类小波模板并将其应用在X射线头影图像处理中。实际使用也证实了算法的鲁棒性。     

基于多重分形的烟雾图像边缘检测研究

对摄像机拍摄的爆炸图像进行识别,采用多重分形频谱分析的方法对爆炸产生的烟雾进行边缘检测。针对爆炸产生的烟雾图像存在图像存在边缘模糊,形状不确定,具有扩散性等特点,本文对提出了一种基于多重分形的烟雾图像边缘监测方法.实践证明该方法能更好的提取烟雾形成早期的各种特征。     

基于面向对象方法的X线头影测量和分析系统的实现

主要介绍了一个勾绘轮廓线的应用唾弃，该程序作为口腔正畸头测量分析系统的一部分，完成在病人头部Ｘ光片上勾绘头影轮廓的功能，为医生获得病人口腔畸形的矫正情况提供参考。采用面向对象方法对系统进行分析和设计，为轮廓线设计了专门的类，介绍了绘制，修改，存储轮廓线的实财过程，解决了数据的存取问题。     

两类小波模板及其在医学错(牙合)畸形X射线头影图处理中的应用

基于医学错验X射线头影图像自动处理重要性及其复杂性,研究了两类小波模板并将其应用在X射线头影图像处理中。实际使用也证实了算法的鲁棒性。     

基于多重分形的雷达目标的模糊检测

利用多重分形的概念对海杂波和舰船雷达目标回波进行了分析,并提取出其多重分形特征用于舰船目标检测.实验表明,广义维数谱具有良好的可分性和稳定性.在检测中,将待查信号分为两类:海杂波目标和舰船目标,将广义维数谱作为特征矢量,计算其相对于两类目标的隶属度并作出判断.多组检测实验证明了该方法的有效性和实用性.     

基于小波的多重分形业务排队分析

最近的研究表明,网络业务最为显著的统计特性是尺度特性,也就是分形行为,尤其是在小尺度下的多重分形特征,因而对网络业务分形特性下排队行为的研究,对网络容量规划和控制具有重要的意义．把小波分析方法引入网络业务的排队分析,由于小波固有的尺度特性,在小波域内能够更加精确简洁地进行排队尾分布分析．通过对真实网络业务的排队仿真,对小波方法和分析方法进行了比较,实验结果表明小波方法给出了更好队列分析结果。     

一种基于方差的图像边缘检测算法

鉴于传统微分边缘检测算法不适用于识别图像中与背景灰度区别较小的弱边缘,提出了基于方差的图像边缘检测算法,并介绍了其原理和算法实现过程。实验表明,该算法能较好检测出背景灰度区别较小的物体边缘,并有一定的抗噪能力,提高了图像边缘俭测效果。     

一种基于方差的图像边缘检测算法

鉴于传统微分边缘检测算法不适用于识别图像中与背景灰度区别较小的弱边缘,提出了基于方差的图像边缘检测算法,并介绍了其原理和算法实现过程。实验表明,该算法能较好检测出背景灰度区别较小的物体边缘,并有一定的抗噪能力,提高了图像边缘检测效果。     

基于瀑布过程的多重分形模型特性分析与检验

通过连乘瀑布过程的构建方法,采用对称的Beta分布拟合瀑布过程的乘数因子以及独立的pareto分布拟合瀑布过程的随机变量,建立网络流量多重分形模型。求解该模型合成流量的均值、方差、协方差的表达式,得出其具有正值、长相关、非二阶平稳特性。采用LBNL采集的数据DEC-PKT-1对其进行拟合检验,证明该模型在拟合真实网络流量时的有效性。     

基于多重分形与SVM的异步电动机轴承故障诊断

针对异步电动机轴承的故障诊断问题,提出一种基于多重分形与支持向量机(SVM,support vector machine)相结合的故障诊断方法.根据轴承振动信号的非线性、非平稳特性,利用多重分形方法对信号进行分析.计算广义维数、极大值、谱宽度、偏斜度等参数,将其作为故障特征向量输入SVM中.利用凯斯西储大学的实验数据对诊断方法进行验证,将获得的多重分形参数输入二叉树SVM完成故障的模式识别.结果表明多重分形与二叉树SVM相结合的诊断方法可行性好,诊断精度高.     

基于多重分形主曲线模型多目标演化算法研究

为了克服目前模型多目标演化算法多采用PCA,local PCA等线性建模方法,存在模型拟合效果不理想、对建模参数敏感等问题,提出一种基于多重分形的主曲线模型多目标演化算法( multifractal based principal curve multi-objective evolutionary algorithm,MFPC-MOEA).算法采用主曲线方法对解集分布进行非线性建模,通过建立种群个体分布概率模型,生成目标空间均匀分布的个体,保证优化结果的多样性.另外算法通过多重分形方法分析个体在解集空间中的分布,设计了基于多重分形谱的模型演化多目标算法建模开始评测标准,同时采用多重分形方法评估算法收敛程度,设计相关的演化多目标优化算法停止策略.新算法采用国际公认的ZDT,DTLZ测试函数进行实验验证,并与NSGA-II,MOEA/D,PAES,SPEA2,RM-MEDA经典演化多目标优化算法进行了实验比较.实验结果表明,该算法在HV,SPREAD,IGD,EPSIION性能指标上均有较好的表现.说明通过引入多重分形策略和主曲线建模方法,在一定程度上提高了解的质量,为求解多目标优化问题提供新的思路.