基于多尺度多方向熵差的二值图像边缘检测法

将信息熵引入到图像的边缘检测中,利用数据Gap统计方法的思想,提出了熵差的概念,建立了一种基于熵差的二值图像边缘检测模型,给出了边缘检测的算法,并通过图像边缘检测实例,与经典的sobel边缘检测法进行了比较.     

分数阶B样条小波域的图像变分去噪

分数阶B样条具有分数阶逼近,可以更好地刻画图像纹理部分。将分数阶B样条小波推广到二维领域,利用分数阶B样条小波进行图像阈值去噪,提出了分数阶B样条小波域图像去噪的变分模型。同传统小波函数与全变差结合模型比较,分数阶B样条小波在保持纹理和去噪方面得到了明显改进。     

基于稀疏表示的脑电棘波检测算法研究

 提出了一种基于稀疏表示的脑电棘波检测算法,首先以高斯函数及其一、二阶导数为原子的生成函数构建了一个冗余多成份字典,再应用匹配追踪算法获取脑电信号在此字典下的M项稀疏逼近,由该逼近的导数信息与原子的结构参数可准确度量瞬时波形的形态结构特征,进而提出基于形态结构匹配的棘波检测算法,克服了Gabor字典不能识别周期化棘波序列的缺点,同时能够有效去除背景节律与伪迹的影响,检测结果表明该算法针对临床EEG信号的检测率高达93.9%,正确率高达88.0%.     

基于结构张量图像建模方法的滤波性能研究

主要研究结构张量驱动的变分偏微分方程(variational Partial Differential Equation; variati0nal PDE)图像建模方法的滤波性能.基于角形强度度量和水平线演化理论,设计了一种具有角点增强性能的角形冲击滤波器,以克服边缘冲击滤波器增强图像的不足.基于边缘和角形冲击滤波器,...     

基于总体变差模型的数字滤波器设计及其性能研究

根据经典总体变差恢复模型,设计了一种新型的应用于图像去噪的数字TV滤波器的一种算法。该新型滤波器是绝对稳定的低通滤波器,在抑制噪声的同时能够很好的保留图像的细节信息。与一般的统计滤波器不同,该滤波器充分利用了局部数据的梯度信息精确计算滤波器系数,滤波过程是图像自适应的。文中直接给出了新型滤波器固定的模板形式,使滤波过程简单易行。最后将新型滤波器与中值滤波器、均值滤波器、高斯滤波器等进行性能比较,效果更好。     

一种新的两分类器融合的空谱联合高光谱分类方法

本文提出一种两分类器融合的高光谱空谱联合分类方法,首先利用子空间多项式逻辑回归在图像的特征子空间中分类,得到满概率图;根据满概率将每个像元分至概率最大的两个最可信类别,并在原始空间中构建最可信类别字典,利用稀疏解混对每个像元在最可信类别字典下进行稀疏表示,得到稀疏概率图;最后将满概率图和稀疏概率图线性融合,并利用边缘保持的马尔可夫正则项挖掘图像空间信息,得到具有边缘保持的空谱分类模型.实验表明,提出的两分类器融合方法即使在训练样本较少时也比现有方法得到更好的分类结果.     

灰管在线酸洗中灰粒活性CaO溶出特性的研究

在 HCl浓度为 0 .0 %～ 2 .0 %的溶灰条件下 ,测定了灰浆的 p H值和溶出的 Ca2 浓度的经时变化。结果表明 :粉煤灰中活性 Ca O的溶出速度比较缓慢 ;灰颗粒的解体为吸热过程 ,这一过程是活性 Ca O溶出的控制步骤 ;在灰水比为 1∶ 6、温度 5 5℃、溶灰时间 12 0 min,自溶和 1.0 % HCl助溶的条件下 ,活性 Ca O溶出率分别为 2 3.7%和 81.5 % ;在线酸洗灰管应错过排灰高峰 ,投药时间宜安排在 Ca CO3 析出高峰之后     

同时配准-分割脑MR图像的耦合变分模型

提出一种新颖的变分耦合模型,同时实现配准与分割.模型中使用耦合函数将非刚性配准信息与基于区域信息的曲线演化理论结合在一起,构造总能量函数,通过求解该能量函数的极值达到配准-分割的目的.该方法可以分割多模态医学图像,即使在两图间的强度信息区别较大时,也可以得到较好的分割结果.实验结果表明该方法具有较好的鲁棒性.     

基于高斯混合模型的活动轮廓模型脑MRI分割

传统的活动轮廓模型用于图像分割往往基于目标的边界信息,在图像含有强噪音或目标具有弱边界时很难得到真实解.引入高斯混合模型构造新的约束项,在新的约束项作用下模型可以减少噪音的影响,并防止从弱边界泄漏.高斯混合模型求解通常使用Expectation-maximization(EM)算法,该算法是局部优化算法,且对初值敏感.因此引入粒子群算法,并提出一种改进的算法,利用该算法的全局优化性求解高斯混合模型的参数,以提高参数精度.对脑核磁共振图像(MRI)分割实验表明该模型具有较好的分割效果.