改进型脉冲耦合神经网络在图像处理中的动态行为分析

为了进一步拓展脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network, PCNN)在图像处理领域的应用深度, 本文对改进型PCNN在图像处理中的动态行为结合网络参数进行了具体的理论分析和公式推导, 明确了PCNN的动态行为特性受网络参数变化的影响, 并给出了保证其所有神经元只点火一次的网络参数确定准则, 最后将改进型PCNN应用于实际图像分割中. 实验结果证明了其动态行为特性与参数确定准则之间关系的正确性和算法的有效性.     

改进标记分水岭的乳腺X线图像肿块检测方法

乳腺X线图像肿块大小不一,固定参数的传统标记分水岭算法无法实现乳腺X线图像肿块的有效检测。针对此问题,文中提出了一种结合形状特征和改进型标记分水岭的乳腺X线图像肿块检测方法。在计算前景标记时,结合标记的形状特征判定前景标记,通过对前景标记进行形态学膨胀并提取边缘以获得背景标记,利用改进型自适应参数标记分水岭算法实现肿块检测。实验结果表明,文中算法通过结合形状特征,自适应地选择合适的形态学参数,使得肿块检测准确率高于传统标记分水岭算法。     

胸部多模MRI图像的结构补偿配准方法

针对胸部多模磁共振(MRI)图像间结构失配问题,提出一种基于结构补偿的配准方法.首先基于相似变换约束进行浮动图像与参考图像的预配准;然后结合图像分割和形态学处理方法对预配准图像进行结构补偿,构造与参考图像组织结构一致的浮动模板;再将浮动模板与参考图像非刚性配准,提取配准变形场;最后将变形场应用于预配准图像,得到配准结果.以失配组织的Jaccard因子作为评价标准,采用模体图像和临床图像对提出的方法进行验证.结果表明在结构失配的胸部多模MRI图像中,本文方法比传统互信息法具有更好的配准性能.     

基于过渡区提取的视网膜血管分割方法

 针对现有视网膜血管分割方法对于小血管和低对比度血管分割效果差的问题,提出了一种基于过渡区提取的视网膜血管分割方法.该方法首先采用二维高斯匹配滤波预处理以增强血管,然后采用基于最佳熵的方法提取主血管、采用基于分布式遗传算法和Otsu相结合的方法提取过渡区,最后利用区域连通性分析所提取的主血管和过渡区,分割出最终的血管.通过在Hoover眼底图像库中的实验,结果表明该方法在小血管的提取、连通性和有效性方面均优于Hoover算法,另外由于迁移策略的分布式遗传算法的引入,使得算法效率也明显提高.     

“信号与系统”课程思政教学案例的探索与实践

信号与系统课程是电子信息类专业重要的专业基础课程,具有“原理深厚、方法多元、应用广泛”等特点。课程思政是实现高校立德树人的重要举措,本文以“连续时间信号的时域抽样”为例,根植课程教学特点,探索实践了课程思政。重塑了课程教学内容,挖掘了课程思政元素,以先进的教学内容为载体,思政教育融入教学过程,启发了学生的辩证思维,熏陶了学生的探索精神,厚植了学生的家国情怀。     

多场景下结构光三维测量激光中心线提取方法

结构光三维测量技术是获得物体三维信息的重要途径,激光条纹中心线提取是影响结构光三维测量精度和速度的关键因素。提出了一种适用于多场景下结构光三维测量的激光条纹中心线提取方法,充分利用图像中激光条纹的几何信息和相关性生成自适应卷积模板,实现激光条纹图像的滤波和增强处理,使激光条纹横截面灰度值满足高斯分布;经灰度加权法实现激光条纹中心线的亚像素精度定位与提取。实验测试结果表明:该方法可实现多场景下形状、材质各异物体的条纹中心线提取,有效克服了激光条纹亮度分布不均、噪声干扰等影响,单幅图像处理时间缩短为0.107 s且相对误差减少到0.076 5%,有效提高了激光条纹中心线的提取精度和速度。     

基于L*a*b*色彩空间的视神经边缘自动提取

视神经(Optic nerve)形状、面积和深度等参数是衡量眼底健康状况的重要指标, 其边缘提取是量化这些参数的前提. 为精确识别视神经边缘, 本文提出了一种基于L*a*b*色彩空间眼底图像视神经边缘自动提取算法. 该方法通过L*a*b*色彩空间自适应形态学方法与区域辅助几何活动轮廓模型边缘提取方法, 结合基于交叉网络的视神经自动定位, 实现视神经边缘的自动提取. 采用国际上通用的DRIVE眼底图像库和临床图像进行实验, 验证了该算法的有效性.     

基于谱投影梯度追踪的压缩感知重建算法

为了改进方向追踪法的重建精度和算法效率, 提出了一种基于谱投影梯度(Spectral projected gradient, SPG)追踪的压缩感知(Compressed sensing, CS) 重建算法. 该算法采用方向追踪法框架, 运用谱投影梯度方法计算更新方向和步长, 引进非单调线性搜索策略使算法避免收敛至局部最优解. 实验结果证明了该算法的有效性, 通过设定合适的阈值参数可以取得重建精度和算法效率之间的平衡.     

基于TMS320VC5502的语音加扰系统设计

为提高通信对抗中语音干扰程度,设计并实现了一种电话语音加扰系统,核心处理器是TMS320VC5502,语音采集模块是TLV320AIC23B,语音控制模块是C8051F320和WT588D。该系统充分利用TMS320VC5502的高速处理数据的能力和MCU语音控制能力,从而满足复杂算法处理和语音干扰的实现。软件算法方面,针对语音干扰,提出了一种方法,即利用基于人耳听觉感知特性的MFCC提取语音特征参数,然后RASTA处理,最后利用欧氏距离找出相似语音进行干扰。与传统的噪声干扰相比,该系统具有实时性高、功耗低、体积小、重量轻、操作方便、干扰相关性好、可懂度低等特点,具有实际的应用价值。     

基于交叉网络的眼底视神经乳头自动定位

该文研究基于交叉网络的眼底视神经乳头自动定位的新方法。为描述眼底血管网络空间属性,该文提出一种新的概念交叉网络,并给出了交叉网络属性测度。依据眼底组织结构模型构建交叉网络,利用血管网络交叉密度测度,实现眼底图像视神经乳头的自动定位。采用国际通用的STARE,DRIVE眼底图像库以及临床采集图像进行不同图像质量下定位成功率测试,实验结果验证了算法的有效性。同时运算速度较已有算法也有明显提高,可以满足眼科临床检查的需求。