车牌字符分割算法的研究

车辆牌照的自动识别是智能交通系统中一项非常重要的技术，本文对车牌识别系统中的字符分割技术进行了深入的研究，利用字符的连通性原理进行字符的精确切分，试验证明该方法准确度高，实时性能好，能满足实际系统的需要。     

基于局部动态阈值的矾花图像分割

提出并实现了一种局部动态阚值分割算法，该算法应用于矾花图像，先求取各局部图像的阈值，再获得局部动态阀值，进行二值化分割。实验表明，该算法切实可行，能取得初步的分割结果，获得较高的分割精度。     

基于三维全卷积网络的肝脏和肝癌分割算法研究

为了解决计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像中肝脏和肝癌的准确分割问题,提出了基于三维全卷积网络的肝脏分割算法和肝癌分割算法。肝脏分割算法和肝癌分割算法都采用Vnet网络进行分割。在肝脏分割算法中,采用了形态学方法进行后处理,提高了肝脏分割准确率。在肝癌分割算法中,采用了组合损失函数训练Vnet网络,使得Vnet网络更好地收敛,并加入后处理提高了肝癌分割准确率。为了验证算法的性能,采用MICCAI 2017 Liver Tumor Segmentation Challenge(LiTS)数据集进行了肝脏分割和肝癌分割的5折交叉验证实验。肝脏分割算法在测试集的平均分割准确率为0.9510,高于Unet网络和3D Unet网络;肝癌分割算法的平均分割准确率为0.712。实验结果表明,肝脏分割算法可以准确地对肝脏进行分割,肝癌分割算法也达到了较高的准确率。     

车牌字符识别技术

本文分析了车牌字符识别的技术要点，对照了各种不同的解决方法，最后指出了分级分类技术是保证车牌识别快速性和准确性的良好方法。     

基于级联Vnet-S网络的CT影像单一器官自动分割算法

为了快速准确地对计算机断层扫描（CT）影像中的器官进行分割，提出基于级联Vnet-S网络的单一器官自动分割算法。首先，使用第一个Vnet-S网络对CT影像中的器官进行粗分割；然后，选择分割结果中的最大连接通量做两次膨胀，根据膨胀后的最大连接通量确定器官边界并提取器官区域；最后，使用第二个Vnet-S网络对器官进行细分割。为了验证算法的性能，采用MICCAI 2017 Liver Tumor Segmentation Challenge （LiTS）数据集进行肝脏分割实验，采用ISBI LUng Nodule Analysis 2016（LUNA16）数据集进行肺分割实验。级联Vnet-S算法在LiTS的70例线上测试数据上的Dice系数为0.9600，在LUNA16的288例测试数据上的Dice系数为0.9810，均高于Vnet-S网络和Vnet网络。实验结果表明，基于级联Vnet-S网络的单一器官分割算法可以准确地对器官进行分割，而且级联Vnet-S算法的计算量小于Unet网络和Vnet网络。