一种基于广义模糊性质集的图像分割方法

本文提出了一种基于广义模糊性质集的图像分割方法，它利用图像的广义隶属函数，把图像灰度转换成广义的模糊集合，通过对图像作多次增强而实现图像分割。实验结果表明，本文提出的方法与Ｏｔｓｕ法、熵函数法和ＦＣＭ２Ｄ法相比，在分割速度和分割质量上，都有下同程度的提高。     

一种无监督的遥感图像分割新算法研究

由于遥感图像中存在边缘混叠和斑点噪声等问题,基于经典的马尔科夫随机场模型的分割算法效果并不太理想.本文针对遥感图像分割中某些像素分类的不确定性,将模糊MRF模型引入遥感图像分割领域,构造了基于MAP-FMRF的分割框架,提出了新的模糊MLL模型,在充分结合空间信息的同时利用灰度和纹理共同构造特征空间,以修正的EM算法结合SA算法获取全局最优解,实现无监督分割,实验对比证明该方法准确率更高.此外,文中还设计了一种新的优化方案以提高分割的效率.     

基于概率跟踪的冠状动脉造影图像的血管树提取

采用传统的基于跟踪的方法分割冠状动脉X射线造影图像的血管时,易受血管节点和曲率的影响.对此,本文提出了基于多特征测度的概率跟踪模型和中心线优化算子,该方法能够准确地分割出血管树的骨架并进行中心线优化.实验中,该方法不仅避免了传统方法的弊端,而且具有较低的计算耗时、较高的鲁棒性、全自动性:一次选定跟踪的起点,可以自动提取出80%以上冠状动脉树.     

基于GFO模型的水平集分割算法

众所周知，水平集分割方法由于能克服Snake分割中所要求的初始轮廓必须与目标轮廓相近以及图像结构不应发生拓扑改变这两大难题而深受青睐。然而，其在图像分割遇到的最大困难是解决边界泄漏问题。虽然有许多研究工作均试图解决这一难题，但收获甚微，究其原因主要是：图像的梯度信息不仅被作为轮廓线运动的停止策略，同时也将为零水平集向目标轮廓运动提供吸引力。因此，其不可避免将产生边界泄漏现象。针对这一难题，本文通过采用GFO模型以提供更鲁棒的边界信息和更可靠的停止策略来构造运动驱动力，从而较好地解决传统水平集分割算法所不能解决的大部分边界泄漏难题。     

基于区域相关的图像加密效果评定方法

随着图像加密技术的发展,出现了各种各样的加密方法,其中有基于Arnold变换、仿射变换、Hilbert曲线、幻方、骑士巡游、Gray码、混沌序列和基于频域的置乱加密技术,但是却缺少一种能有效衡量这些方法的置乱程度及反映加密次数与置乱程度关系的标准。提出了一种新的基于区域相关的判断置乱程度的方法。实验结果表明该方法能有效衡量置乱程度及反映加密次数与置乱程度的关系。     

基于B样条的弹性点配准方法

为了更好地进行图像弹性点的配准,提出了一种利用Hausdorff距离测度的弹性点配准方法。该方法以B样条为弹性形变模型,并具有较强的抵御杂点影响的能力。在此基础上又提出了序贯更新策略,即通过将源图像和控制点网格进行分块的方法来序贯更新弹性配准参数,从而进一步提高了算法的运算速度。为验证该方法的配准效果,采用该方法进行了合成图像、手写字体和脑部MRI图像的弹性配准实验。实验结果表明,该方法在基于特征的弹性配准应用中具有较好的使用效果。     

基于FCM算法与互信息量的图像自动分割

传统的阈值分割算法只考虑到图像的灰度信息,而忽略了灰度的空间分布以及分割后图像与原图像之间的关系。本文从分割图像与原图像的内在联系出发,提出了一种新的基于FCM算法与互信息量技术相结合的分割算法,即FCM-MI算法。首先利用FCM算法确定全局阈值作为初值,以互信息量为目标函数,在小范围内计算分割图像与原图像的互信息量,互互信息量达到最大时的阈值即为最优值。对大量医学图像和车牌图像进行的实验结果表明,本算法所得到的目标图像的边界特征保持完好,虚假目标信息大大降低,图像边界细腻、连续且定位性能好。     

基于模糊马尔可夫场的脑部MR图像分割算法

在传统马尔可夫场模型的基础上,建立了模糊马尔可夫场模型。通过对模型的分析得出图像像素对不同类的隶属度计算公式,提出了一种高效、无监督的图像分割算法,从而实现了对脑部MR图像的精确分割。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像分割实验,表明新算法比传统的基于马尔可夫场的图像分割算法和模糊C-均值等图像分割算法有更精确的图像分割能力。     

DVB-S2标准 LDPC码的算法研究和仿真

阐述了LDPC（Low Density Parity Check）码的基本原理，基于DVB—S2中LDPC码分析了该类码的构造、编码及译码原理，同时给出DVB—S2中LDPC码在码率为2／3、码长为16200bits时的仿真结果。仿真结果表明，在低信噪比情况下，该LDPC码仍然获得了令人满意的纠错效果，且在性能上的确优于其他码。随着技术的进步，相信LDPC编译码技术将在更多的领域得到应用。