结合活动轮廓模型的无监督纹理图像分割

定义了清晰度参数、细节信号能量参数和边缘信号能量参数3个纹理参数，对图像的纹理特征进行分析，以获取原图像的特征能量图；再利用基于简化Mumford-Shah的活动轮廓模型对图像进行纹理分割，该分割模型能较好地处理模糊、缺省的边界，同时具有去噪的功能．利用水平集方法求解该模型，解决了演化曲线拓扑可变的问题．与传统的纹理分析方法相比，文中方法能更好地表达图像中复杂纹理的信号特征．通过对合成纹理图与自然纹理图进行分割及大量实验结果表明：该方法能有效、快速地分割纹理图像．     

基于神经网络的遥感图像海陆语义分割方法

针对海陆语义分割中陆地、码头形状多样,背景目标复杂等情况造成的像素分类错误、边界分割模糊等问题,提出了一种新的基于深度卷积神经网络的遥感图像海陆语义分割方法。该方法以端对端的训练方式实现了对目标的逐像素分类,为了解决海陆分割中像素分类错误,设计以不同尺度图像为输入的三个并行的编码结构,通过融合不同尺度的特征图,丰富特征代表算子的语义信息,增大像素分类准确率。为了解决海陆分割中边界分割模糊,通过设计能够融合编码结构中低层精细位置信息的解码结构,对特征图进行更加精确的上采样,恢复像素的密集位置信息,提高海陆分割准确度。为有效验证所提网络框架的优势,构建了海陆分割数据集HRSC2016-SL进行算法性能比较。与最新的语义分割算法相比,所提算法取得了更好的分割结果。     

基于局部特征的自适应快速图像分割模型

基于区域的活动轮廓模型如Chan-Vese(CV)模型等以其能较好的处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中.然而基于灰度分布均匀假设,该模型对于含灰度不一致性的目标分割结果较差.此外,纹理是周期性重复出现的细节,依靠灰度信息无法正确检测.针对这些问题,提出一种基于局部特征的自适应快速图像分割模型.一方面,利用两种区域项检测卡通部分和纹理部分的特征信息,在自适应的局部块中提取局部统计信息以克服卡通部分的灰度不一致性;另一方面,利用自适应的局部块中的纹理特征来计算背景和目标区域的Kullback-Leibler (KL)距离以检测图像的纹理部分.进一步,基于分裂Bregman方法对该模型进行快速求解.分别对医学和纹理图像进行了实验,准确性和时效性都有显著提高.     

多分辨模型下的无监督统计纹理分割算法

针对基于统计的纹理分割算法存在的不足，提出了一种新的多分辨模型下的无监督统计纹理分割算法。该算法分层次对纹理图像进行动态分割，有效地利用了不同分辨率上最能表述某一纹理特性的统计特征，然后结合纹理的结构信息对边缘区域进行边界提取，进而得到较准确的纹理分割图。实验证明了这种区域与边界相结合的算法对纹理图像的分割具有高效、准确、通用性强的特点。     

基于纹理分水岭的斜坡单元提取算法

斜坡单元在以滑坡为主的地质灾害预防和评价中有着广泛的应用，其提取和划分是滑坡灾害风险评估的首要工作和重要基础。针对传统地理信息系统（GIS）方法提取的斜坡单元存在平行边界和误分割问题，提出了基于纹理分水岭的斜坡单元提取方法，通过分割地形图像划分斜坡单元。首先通过预处理地形数据得到数字高程模型（DEM）图像，利用灰度共生矩阵提取DEM纹理特征；然后计算融合灰度和纹理特征的梯度图像，对梯度图像进行基于标记的分水岭分割，使其能够准确获取山体和流域边界；最后，结合正负地形，对山体对象进行分水岭分割以实现斜坡单元的提取。实验结果表明，所提方法对不同地貌类型和分辨率的DEM图像都有良好的划分效果；相较于传统的GIS方法，该方法能够正确分割水平面和倾斜面，有效避免因洼地填平处理而产生的平行边界问题。     

应用谱直方图相似性的纹理图像分割研究

提出基于谱直图相似性的纹理图像分割算法,在提出的纹理分割算法中,无需选择种子点。首先通过使用一组滤波器来获取纹理图像的纹理特征,基于空域/频域的表示方法,使用谱直方图作为特征统计,然后利用x²统计特征度量谱直方图之间的相似性,得到初始分割,然后基于形态学骨架化的原理,对区域边界进行精确定位,得到最终的分割结果。实验结果验证了算法的有效性。     

基于深度学习的海岸线边缘检测网络模型

海岸线的动态监测对海岸带的规划管理具有非常重要的意义。由于海陆环境错综复杂,遥感影像中海陆边界光谱特征不明显,导致提取的海岸线定位不准确。提出一种融合语义分割网络和边缘检测网络的深度卷积神经网络模型(EWNet)。该模型包含2个分支流：语义分割流负责提取分层语义信息并用来指导边缘检测流获取岸线语义信息;边缘检测流通过语义分割流完善边缘语义信息。在“高分一号”遥感图像上的实验结果表明,与几种最新网络模型相比,EWNet获得了更精确的海岸线边界提取结果。     

基于小波变换的纹理图像分割

基于小波的纹理图像分割方法是把小波变换应用于纹理的特征提取。通过对原始纹理图像进行高阶小波分解，构成每个象素对应一个特征矢量，对所提取的特征利用均值举类算法进行分类，最终获得图像的分割结果。为了提高纹理分割图像的边缘准确性和区域性以及降低分割错误率，提出了利用特征加权来进行后分割的方法。     

一种结合多特征的SVM图像分割方法

在分析了频域相位信息和纹理信息在表征图像特征方面的重要性之后,提出了一种结合相位一致和纹理特征的SVM图像分割方法。该方法将相位一致性统计特征、纹理特征和灰度特征一起组合成训练特征向量,采用支持向量机分类方法对图像进行分割。相对于传统方法,该方法提取的统计特征向量可以有效地反映图像边缘细节和纹理信息。实验结果表明,该方法比传统的SVM图像分割方法更有效,尤其适用于图像中目标区域的边缘对比度低和纹理信息丰富的情形。     

沉浸式环境下数字图像的两相流纹理特征提取

数字图像的应用范围逐渐扩大,在对其研究后发现两相流纹理是影响图像应用效果的重要因素之一,为对其进行更好的控制,需要使用提取方法获取此纹理特征.但目前使用的纹理特征提取方法由于图像分割效果较差,导致其提取查全率较低.因此,设计沉浸式环境下数字图像的两相流纹理特征提取方法.构建图像预处理环节,对原始图像展开灰度图像处理、滤波以及基础分割等处理.使用Rand指数控制分割结果精度,同时对分割误差进行一致性处理.使用改进EHD作为纹理提取方法的设计蓝本,设定特征提取门限值,实现高精度纹理特征提取.仿真结果表明,上述方法的查全率与查准率均较高,适用于实际两相流纹理特征提取.     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

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Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

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A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.