基于多尺度小波边缘检测改进GVF snake的颈部淋巴结超声图像轮廓提取

提取超声图像的轮廓对医学诊断有着积极意义。然而,由于超声图像具有目标与背景间对比度低、信噪比低等特点,以往的边缘检测算法在解决图像噪声、精确定位边缘以及获得连续光滑的边缘线之间的矛盾均未得到理想的效果。GVF snake能较好地解决以上矛盾,且具有更大的捕获范围和更强的凹陷域收敛性。但GVF snake初始轮廓线需手工勾勒,不仅比较繁琐,而且目标提取的结果在很大程度上受人工初始化的影响。为此,提出一种多尺度小波变换模极大值与GVF snake算法结合的方法来提取颈部淋巴结超声图像轮廓。该方法首先运用小波变换模极大值多尺度边缘检测算法得到目标图像的边缘图,再在边缘图上分别选取上、下、左、右四个不同方向若干个特征点,即可自动获得较为客观的初始轮廓线,最后利用GVF snake模型提取图像的精确轮廓。实验表明该方法能得到目标图像连续光滑的轮廓线,同时比GVF snake提取的轮廓更加精确,更能反映轮廓的局部细节。此外,由于初始轮廓更加接近给定图像的真实边缘,从而减少了梯度矢量流力场迭代(GVF)次数,提高了轮廓的收敛速度。     

基于IEC61850的微电网过电流集中保护研究

过电流保护是电网采用的一种常规保护技术。为了面对存在不同运行模式的微电网,依赖于通信系统的集中保护研究受到人们的重视。将IEC61850标准扩展到微电网过电流集中保护系统中,首先研究过电流保护的结构和算法。接着,提出微电网通信系统的三层结构,对系统中的智能DG终端和智能继电器终端建立信息模型和信息交换模型,并将信息交换模型映射到特定的通信协议,从而构建了整个基于IEC61850标准的微电网过电流集中保护系统的通信体系。最后,通过模拟简单的微电网应用场景来进一步分析整个系统的信息交换过程。通过分析,基于IEC61850建模后的微电网过电流集中保护系统能实现系统的互操作和无缝集成。