基于贝叶斯压缩感知与形态学成分分析的图像修复方法研究

针对传统图像修复方法依赖图像的结构特征和基于稀疏表示的图像修复方法未考虑修复过程中的观测噪声的问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知与形态学成分分析的图像修复方法。首先通过形态学成分分析法利用 Curvelet 和局部离散余弦变换分别稀疏图像的结构和纹理部分,然后用贝叶斯压缩感知得到稀疏系数的分布函数,分别求得分布函数的均值和方差,将两个均值作为结构和纹理稀疏系数的估计,方差作为噪声的估计,最后合并两部分的修复结果获得修复后的图像。仿真结果验证该方法可以提高图像的修复质量。     

基于形态学重建和梯度分层修正的分水岭脑肿瘤分割*

针对脑部核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)图像中因噪声、灰度不均匀及边界模糊不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出一种基于形态学重建和梯度分层多尺度修正的分水岭分割方法。首先对原始图像进行形态学混合开闭重建以平滑去噪,同时保留目标轮廓信息;然后根据梯度图像的三维地貌体积对其进行分层多尺度修正,自适应地确定修正所需的结构元素尺寸,对低梯度层级采用较大尺寸结构元素进行闭运算修正,消除产生过分割的非规则局部极小值,而对较高梯度层级则采用较小尺寸的结构元素,保持区域轮廓的位置不变;最后在修正基础上,运用标准分水岭变换实现图像分割。实验结果表明,该方法与标准分割的相似度指数和Jaccard指数均较高,且过分割率和欠分割率均较低,具有较好的分割效果。     

应用近红外在线检测及RMEB法调控卷烟制丝均匀性

随着单一卷烟品牌规模的不断增加,很难实现大规模单一等级原料的均匀稳定,从而容易导致不同批次间卷烟产品的质量变化:基于在线近红外光谱分析得到不同等级、不同批次的烤后片烟烟碱含量,以及企业制定的产品标准配方的目标烟碱值和允差值,以相应的烟叶等级、数量使用计划和单批次生产中的最小使用量为约束条件,研制出了”循环枚举不同批次组合的中位数调控法(Regulation by Median Calculated via Cycle Enumeration combination of different batches tobacco RMEB)”来优化多批次卷烟制丝过程中配方原料的配比及加工顺序。结果表明,不同批次制丝间烟碱的变异系数显著降低,幅度可达24%,较好实现了从源头上调控制丝批次间的均匀性,并通过最小使用量约束条件兼顾了生产效率。     

复形态双向联想记忆网络及其性能分析

基于复数环(C,∨,∧,+)提出了复形态双向联想记忆网络模型,给出了神经网络实现双向完全联想记忆的条件,并分析了自联想的存储能力、稳定性和收敛性及神经网络的抗噪声能力.当复数虚部取零时即为实数,实数域形态双向联想记忆网络就是复数域形态双向联想记忆网络的特例.最后通过仿真实验验证复形态双向联想记忆网络的有效性.     

室内概率阈值反向最近邻查询

室内空间变得越发的庞大和复杂,随之产生了越来越多的室内空间查询需求.目前已有文献提出了针对室内空间环境的范围查询和最近邻查询,而作为常见的空间查询类型的反向最近邻查询,尚未有相关的研究.为此,提出了室内概率阈值反向最近邻查询和基于定位设备的设备可达图模型.在图模型基础上,提出了室内概率阈值反向最近邻查询处理算法,该算法由基于图模型的批量剪枝、基于室内距离的剪枝、基于概率的剪枝和概率计算4部分构成,通过剪枝策略修剪掉不可能出现在结果集中的对象,从而缩小了查询空间,提高了效率.     

基于视觉显著性的红外与可见光图像融合

现有红外与可见光图像融合规则仅依赖于图像对比度、方差、梯度等局部特征,缺少全局考虑,因此融合图像不能突出场景中的关键目标特征。针对以上问题,在基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合框架下,提出利用图像全局视觉显著性来指导系数融合,对源图像中视觉显著的目标区域进行重点强调。实验结果分析表明,采用所提算法获得的融合图像中关键目标更加突出,背景比较真实;客观评价指标显示,采用该算法获得的融合图像明显优于传统方法的融合结果。     

汉语复句信息处理研究二十年

加强汉语复句信息处理研究对中文信息处理具有重要意义。该文介绍了汉语复句信息工程的概况,将复句知识建模、关系标记识别、非分句识别、复句句法语义关系判定、复句知识库建设等成果条理化,结合已有成果的研究视角、方法及关注焦点来分析复句信息处理的研究现状,并对其发展趋势进行了展望。     

基于分度台转位装置的惯性测量单元智能检测

针对惯性测量单元(IMU)批量检测效率低、人工劳动量大的现状,设计开发出一种基于分度台转位装置的IMU智能检测系统。其采用高精度分度台转位装置为IMU提供基准角度位置,利用工控机控制分度台转位装置、程控直流电源和IMU协调有序工作,通过上位机软件智能控制程控直流电源向IMU供电,以及自动发送、采集、分析和处理检测数据,实现对IMU的智能、高效、精确检测。实验结果表明,该系统可同时自动检测4套IMU 的参数指标,并自动计算、显示和保存检测数据,且检测精度、效率和智能化程度高,人工劳动量小,性价比高,此外,软件界面上所有功能均可手动触摸操控,操作十分便捷。     

基于形态分析的现代维吾尔语名词词干识别研究

现代维吾尔语名词词干识别是自然语言处理领域的重要基础性研究,主要目的是从句子中提取名词词干,提高名词识别效率。首先陈述形态分析概念,通过这些形态特征可以准确地识别其词性的意义;其次讨论维吾尔语的词类划分标准、名词的形态特征分析,总结词缀歧义及消解规则;该文提出研究总体思路,设计现代维吾尔语新词中名词识别算法,其中包括特征选择及参数估计、词内部特征、前后依存词特征等;最后将初中、高中物理维吾尔语教材作为验证对象,对名词词干进行统计与分析。     

否定与不确定信息抽取研究综述

否定与不确定表达在自然语言中广泛存在,正确识别此类信息并将其与准确信息分开处理,在信息抽取、情感分析、文本挖掘等自然语言处理任务中具有重要研究价值。自从2008年BioScope语料库发布以来,针对否定与不确定信息抽取研究举办了多次大规模评测会议和学术论坛,为采集语料、明确任务及性能评测等提供了交流平台,否定与不确定信息抽取逐渐成为自然语言处理领域的研究热点。该文简要介绍了否定与不确定信息抽取的研究背景、任务定义、相关语料等,并通过回顾和分析该领域的研究现状,展望未来的发展趋势。