基于细胞神经网络和网格特征的碑刻文字识别

碑刻作为文字的载体,具有极其重要的历史价值和艺术价值。但是,因为时间的久远,其拓本大量的噪声对碑刻文字的辨识产生一定的影响。针对这种情况,提出了一种新方法,首先利用细胞神经网络（CNN）技术,去除单个碑刻文字的噪声,然后用网格特征提取方法对其进行识别。本文在MATLAB平台上进行了实例模拟,取得了较好的效果。     

基于改进GAC模型的血细胞显微图像分割

研究血液细胞图准确分割问题,针对血液细胞繁多、形态各异,造成图像准确分割困难.为获得更准确的分割结果.克服在血细胞显微图像分割中应用的典型分割算法的不足,对滤波方法和反差参数估计两方面对测地线活动轮廓模型进行了改进.分割时首先应用最小核同值区算子代替传统边缘检测算子,并结合形态学处理获得初始轮廓,根据改进GAC模型进行曲线演化获得精细细胞边界,最后,基于距离变换和测地膨胀获得粘连细胞分界线,完成细胞分割.仿真表明,典型改进算法对分割出的细胞区域更准确.细胞边缘连续平滑,而且具有良好的抗噪能力.     

城市规划与扩展模型的仿真研究

研究优化城市规划问题,由于城市规划与扩展的影响因素复杂多样,使得构建模型时需要的控制因素特征的提取十分困难.为解决城市规划精度问题,采用细胞自动系统结合GIS和遥感系统,提出了不同时期的遥感数据使用的RBF神经网络挖掘城市扩展的内在规律作为细胞自动系统的转换规则,并利用规则反演和预测城市扩展信息,用1984、1991、1998和2001的遥感地图仿真了无锡2008的城市扩展,分析了影响城市扩展的因素,取得了较好的效果,仿真结果表明了RBF神经网络能够提取城市扩展内在规律并通过与细胞自动机的结合能一定程度上预测未来城市的扩展信息,提高规划精度,可为规划提供科学依据.     

结合水平集方法和PL主曲线分析的重叠细胞检测

提出了一种重叠细胞检测的新方法,该方法针对细胞图像处理中因细胞重叠而引起的过分割与欠分割现象这一难点,引入基于Mumford-Shah模型的水平集方法得到细胞的初始轮廓,采用EP（erosion-propagation）和PL主曲线相结合的图像分析方法得到目标的精确轮廓线。使用基于目标形状的图像配准方法和基于目标轮廓的分段特征分类器完成重叠细胞的检测。应用该方法对600张随机抽取的细胞图像中9374个细胞进行检测,实验正确率为91.83%,结果表明该方法能够有效地判断细胞是否重叠和重叠类型,为后续分割工作提供依据。     

悬液细胞图象识别的一种有效新算法

为进一步提高细胞识别的速度和识别率,本文研究一种细胞识别新算法。不同于其它的只对整个细胞形态进行一次图象处理的细胞识别方法,该算法在图象处理过程中,先后以细胞形态为重点和以细胞核形态为重点对原始图象进行两次图象处理,分别得到图象清晰度很高的整个细胞的二值图和细胞核的二值图。然后提取各项特征参数,对细胞图象进行识别。最后应用该算法对多幅细胞图象进行识别,结果表明该算法不但识别速度快,平均每幅图象的时间在3秒左右,而且识别率高达85%以上。     

粘连细胞分割算法的研究与实现

以粘连细胞分割为例,提出了一种基于分水岭算法的图像分割算法.算法对分水岭分割之前的距离变换和求种子点进行了改进,得到了较好的分割效果.实验证明,该算法较好地完成了粘连细胞的分割任务.     

医学细胞图像的空间域改进平滑滤波算法

为了更加准确地完成医学细胞图像的检测,针对图像预处理过程中存在的边缘模糊、图像色变和图像形变的缺陷,研究了改进型平滑算法,利用邻域平均和中值滤波相结合的方法对图像进行平滑滤波处理.基于标准图像的实验结果证明,这一新算法在实现去除噪声的同时,既克服了邻域平均法处理后图像边缘模糊和图像色变的缺点,也克服了中值滤波法处理后图像形变的不足.     

光寻址电位传感器及其应用

光寻址电位传感器(LAPS)是一种基于半导体光电效应的化学传感器,在稳定性、重复性、灵敏度、准确性和响应速度等方面具有优良的性能。介绍了LAPS的基本原理和测量方法,阐述了LAPS在细胞传感器、图像传感器、金属离子敏感薄膜传感器、气体传感器及生物医学领域中的应用,并对其存在问题和研究方向进行了总结和展望。     

具漏泄时滞的细胞神经网络多周期性分析

针对一类具有漏泄时滞细胞神经网络模型,首先给出该类网络的周期环在饱和区局部指数收敛的充分条件.研究表明,一个n维网络可以有2"个周期环存在于饱和区,并且这些周期环是局部指数收敛的.然后,研究了该时滞细胞神经网络指数周期的一个特殊情形---指数稳定.数值例子和仿真结果验证了所得结果的有效性.

     

量子细胞神经网络超混沌系统的追踪控制与同步

研究三细胞耦合的量子细胞神经网络超混沌系统的追踪控制问题.设计了一个非线性控制器,使得受控系统追踪任意给定的参考信号,并利用Lyapunov方法从理论上证明了该系统按指数速度收敛到给定的参考信号,同时实现了该系统的自同步以及与Rssler混沌系统的异结构混沌同步.数值仿真进一步表明了该方法的有效性.