医学院校大学生自信心现状调查与分析

目的：调查研究当前医学院校大学生的自信心状况。方法：使用自信心量表对医学院校大学生进行调查。结果：在施测的210名医学院校大学生中,有84．76％的人属于自信者,没有出现自卑者;大学生自信心状况存在明显的性别差异（t=-2．300,p〈0．05）,男生自信心的得分明显低于女生;不同年级大学生的自信心状况有显著不同（F=3．637,p〈0．05）,大一和大三学生的自信心得分均明显高于大二学生。结论：医学院校大学生自信心水平较高,大学生的自信心水平存在性别和年级差异。     

基于时空混沌的图像分割算法

为了实现图像的自适应多级分割,利用混沌动力学系统对初值的敏感性和时空混沌中全局耦合映像混沌同步的特点,提出了一种新的基于时空混沌的图像分割算法.新算法对每个灰度等级构建全局耦合映像,建立灰度等级间关系矩阵和灰度等级更新模型,通过全局耦合映像混沌同步过程完成灰度等级的自适应聚类.实验结果表明:算法对中间类灰度等级聚类具有很好的鲁棒性,分割过程不需要人工干预,并且具有较强的灵活性,优于阈值分割和边缘检测的图像分割方法.     

基于改进自适应遗传算法的图像配准方法

采用遗传算法进行图像配准时,存在收敛速度慢、易早熟的问题,可能导致误配。为克服这些缺点,提出了改进的自适应遗传算法(improved adaptive genetic algorithm,IAGA)。该算法以互信息作为相似性测度,通过对遗传参数设置的改进,自适应的调解进化过程中的交叉概率和变异概率,既提高了遗传算法的收敛速度,又有效地防止了早熟。实验结果表明,改进算法具有更好的有效性和精确性。     

分形维光电目标检测方法研究

基于光学图像的目标自动检测与识别是一个研究热点,分形理论的出现为解决这个问题提供了新的技术途径.自然背景与人造目标所在区域的分形维特征差别非常明显.凶此,提出了一种分形维的光电目标检测方法.实验证明,给出的目标检测方法结果稳定,优于边缘检测、阈值分割检测,是一种非常有效的方法.     

基于元胞自动机的红外弱小目标图像分割

针对红外成像制导中弱小日标图像分割,提出了基于元胞自动机的自动分割方法.首先使用元胞自动机增强图像的对比度,状态转移函数采用了冯.诺伊曼邻域和一致的演化规则,然后采用边缘双阈值策略二值化图像,最后标记形成目标块,并依据种子点和目标复杂度进行滤波,得到精确的图像分割结果.在实拍的3幅不同类型的红外图像上进行分割实验,其结果表明:提出的方法均能够有效地分割出多个弱小目标区域,有利于下一步的目标识别和跟踪.     

面向目标识别的图像融合效果评价方法

在融合效果主观评价的基础上,针对目标探测识别领域,概括出一些重要的融合效果评价指标,即标准差、熵、交叉熵、互信息和模糊Choquet积分等,并提出了一种基于目标提取的图像融合效果客观评价方法.鉴于实验评价方法的局限性,指出应结合分析评价方法才能实现更全面的融合效果评价.     

图像配准技术研究进展

图像配准是解决图像融合、图像镶嵌和变化检测等问题的必要前提,其应用遍及军事、遥感、医学和计算机视觉等多个领域.简要回顾了图像配准技术的发展史和研究现状,重点阐述了当前的技术热点和应用趋势,最后展望了进一步的研究方向.     

图像融合系统研究现状

图像融合是把同一场景从不同特性、不同时间、不同分辨率传感器获得的多幅图像综合成一幅图像的先进图像处理技术.阐述了实时图像处理系统的设计趋势,综述了图像融合系统的研究现状,指出了当前流行的设计方式.     

双曲线配合法在软土路基沉降预测中的应用

根据广东省某公路软土路基实测沉降资料，应用双曲线配合法推算了该段软土路基的最终沉降量，并与实测的最终沉降值相比较，结果表明，用双曲线配合法预测的路基工后沉降值虽然较实测值稍偏大，但该方法预测误差较小，精度是合理可取的。     

基于CA的图像边缘检测新算法

针对边缘检测的特点,定义了一种元胞自动机规则,并用不同规则号的元胞自动机对图像进行边缘检测.分别对边缘整齐和边缘细节丰富的两类图像进行仿真实验,把结果图像与经典的Sobel算子和Canny算子检测的结果相比较,结果表明通过选择合适的规则号,新算法检测的速度更快,是一种有效的方法.