基于VSAR的二维最大熵阈值分割算法

基于对传统二维最大熵算法各种改进方法分析,提出了一种基于判决域自动约束的二维最大熵改进算法。该算法提出了可以自动确定判决域大小的经验公式,与以往的改进算法相比,不仅减少了算法的运算量,同时具有自适应性,因而在某些应用场合具有较强的实用性。     

基于VSAR的二维最大熵阈值分割算法*

基于对传统二维最大熵算法各种改进方法分析,提出了一种基于判决域自动约束的二维最大熵改进算法。该算法提出了可以自动确定判决域大小的经验公式,与以往的改进算法相比,不仅减少了算法的运算量,同时具有自适应性,因而在某些应用场合具有较强的实用性。     

基于二维最大熵阈值分割的钙化点检测算法

在数字乳腺X线图像中,钙化是早期乳腺癌的重要征象之一.为了提高钙化点检测的准确度及降低检测的假阳性率,提出了一种结合数学形态学滤波和二维最大熵阈值分割的钙化点检测算法.算法首先采用top-hat算子对图像的背景进行抑制,然后利用二维最大熵阈值分割算法得到可疑钙化点区域,最后采用SVM分类的方法去除假阳性区域,得到最终的钙化点检测结果,并采用MIAS乳腺影像库进行仿真实验,钙化点检测的敏感性为94.6 %,假阳性率为10.5%.实验结果表明,方法对钙化点的定位精确,具有较高的检出率及较低的假阳性率.     

基于2D-WLDH的最大熵阈值分割算法

在传统二维最大熵图像阈值分割算法中,二维直方图主对角区域的概率和近似为1的假设不够合理,且算法耗时较多.为此,提出一种新的最大熵分割算法.根据灰度级和韦伯局部描述子(WLD)建立二维WLD直方图(2D-WLDH),将其用于最大熵的阈值分割,并设计快速递推算法,以提高运行速度.实验结果表明,该算法的运行时间较少,分割效果较好.     

基于二维最大熵原理和改进遗传算法的图像阈值分割

传统的最佳直方图熵法对低信噪比图像的分割效果不理想,而二维最大熵法充分利用了像素的灰度分布信息和像素间的空间相关信息,提高了阈值分割的抗噪性能.本文对二维最大熵法进行了详细阐述和推导,对遗传算法进行了一系列改进,提出了一种新的类抛物线型变异算子.实验结果表明,二维最大熵法具有较强的鲁棒性,同时改进的遗传算法能够快速收敛到最佳分割阈值,其优化效果十分明显.     

基于二维熵阈值的图像分割及其快速算法

阈值分割是图像分割技术中的一种重要方法,在图像处理和模式识别中广为应用.本文提出了一种基于二维熵阈值的图像分割快速算法.该算法能够有效地区分图像中边界、背景和物体三种区域,并使得传统二维阈值方法的复杂度从O(W2S2)降至O(W2/3S2/3).     

基于边界梯度控制的最大熵阈值分割方法

结合梯度和灰度这两种图像的本质特征,提出一种基于边界梯度控制的最大熵阈值分割方法。该方法首先定义了一种边界梯度控制函数来定量分析图像中细节信息的丰富程度,通过该函数的局部极大值确定可能的分割阈值的集合,然后根据最大熵原理在该集合中选取最优阈值,最终实现图像的二值化分割。实验结果表明该方法的分割结果由于保留了丰富的细节信息,能够更好地体现图像语义,且该方法亦具有一定的抗噪性。     

快速最大熵多阈值图像分割算法

阈值方法是一种重要的图像分割方法,在图像分割中得到了广泛的应用。最大熵算法虽然是图像分割阈值法中较好的方法之一,但是,由于传统的最大熵算法通常用穷举法求解,使得处理多阈值问题时运算速度太慢,难以满足应用需求。为了快速有效地确定阈值,提出一种改进的最大熵算法。通过递推公式将穷举法求解过程中需要重复计算的变量,预先计算后存入二维表备用,使整体计算量减少了一个数量级。通过对测试图像的分割实验,表明该算法与传统的最大熵算法相比运算速度有非常显著的提高,能够满足一般的应用需求。     

基于最大熵-方差模型的图像分割方法

针对当图像中目标与背景的面积相差很大时,最大类间方差方法的分割性能迅速下降的问题,研究了信息熵和方差的关系.认为信息熵和方差都被用作不确定性的度量,两者之间定会存在一定的科学关系,因此将最大熵和最大类间方差结合起来建立数学模型,提出基于最大熵-方差模型的图像分割方法,并引入类内方差对分割进行评价来选取参数调整算法的分割性能,更充分地利用了图像的灰度信息.通过实验证明该方法优于最大熵方法和最大类间方差方法,具有较强的稳定性,提高了图像分割精度.     

基于二维Arimoto熵的阈值分割方法

提出基于二维Arimoto熵的阈值分割方法.首先由图像的像素值及其邻域像素均值得到图像的二维直方图,然后从二维直方图中计算出二维Arimoto熵.当二维Arimoto熵达到最大时,对应的灰度级对即为分割阈值.通过引入二维联合幂概率分布建立快速算法,使算法速度大大提高,易于硬件实现.大量的对比实验表明,本文算法表现稳定,总体的分割效果优于基于二维Renyi熵和二维Shannon熵的阈值分割算法.     

基于Java 3D的虚拟网络电力监控环境设计

虚拟现实技术（VR）是一项以计算机技术为主,利用计算机等设备构建一个三维虚拟世界,并通过人与虚拟世界的交互。实现人与虚拟世界融为一体的技术。本文介绍了应用Java 3D开发的虚拟现实技术,给出了实现该技术场景创建、动画设计和交互设计技术的部分关键代码。该设计具有开发三维视觉、实现用户网络交互的能力,并已经被运用到远程电力监测系统中。该技术也可以被应用到类似的监控系统的开发中。     

基于模糊最大熵原则的地图图像分割

在分析地图图像特征的基础上,结合直方图和最大模糊熵原则,提出地图图像分割的自动阈值算法,通过多幅真实地图的实验表明,用该算法分割得到的黑版黑不但保持了线划的连续性,而且对边缘的定位准确,便于识别。     

融合视觉模型和最大类间方差的阈值分割算法

针对传统二维直方图的区域划分方法存在把图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点的缺点,以及传统二维最大类间方差阈值分割算法的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了该二维直方图的区域划分方法,同时还把提出的二维直方图应用到最大类间方差阈值分割算法中。根据分割时间、分类误差、均匀性等定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出的阈值分割算法在降低计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。     

基于三维直方图重建和降维的Renyi熵阈值分割算法

针对三维Renyi熵阈值算法的高计算复杂性及抗噪性差的问题,提出一种基于三维直方图重建和降维的Renyi熵阈值分割算法。该方法通过重建三维直方图,将三维直方图区域划分由八分法改为二分法,不仅减弱了噪声干扰,而且计算复杂度也由O(L6)降到O(L)。实验结果表明,该算法抗噪性更强,分割效果更好,计算时间也远低于传统三维Renyi熵算法。     

萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法

为了提高图像的分割效果,提出一种萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法。获得最大熵法的阈值优化目标函数,采用萤火虫算法对目标函数进行求解,找到图像的最佳分割阈值,根据最佳阈值对图像进行分割,通过仿真实验对分割效果进行测试。结果表明,该方法可以迅速、准确找到最佳阈值,提高图像分割的准确度和抗噪性能,可以较好地满足图像分割实时性要求。     

基于信息熵的指纹图像二值化算法①

指纹图像的二值化处理是指纹图像预处理中的关键步骤,直接影响到指纹图像细化的质量和细节特征提取的准确性。在深入分析指纹图像信息熵的基础上,将信息熵引入到指纹图像二值化算法中,通过求取对应指纹图像区域的最大信息熵估计二值化阂值,并依据此阈值实现对指纹图像的二值化处理。实验结果表明,文中算法对噪声具有鲁棒性,能够有效实现对指纹图像的二值化,提高了细节特征提取结果的准确率。     

计算机虚拟现实系统的开发

本文以虚拟小镇为例,首先构造出虚拟小镇系统框架;通过建立虚拟场景模型,对虚拟场景驱动,编程控制场景,快速建立并实现简单的虚拟小镇系统。研究表明,利用虚拟现实工具可以快速建立简单的虚拟现实系统,大大缩短虚拟现实系统的开发周期,节省资金和人力。在此基础上,对系统的基本功能加以扩展,加入一些分析功能以实现工程上的应用,有助于虚拟现实技术在工程上的进一步研究。     

改进分水岭医学图像分割方法的研究

针对分水岭分割算法极易出现过分割现象这一弊端,对传统分水岭算法进行了改进,提出了一种新的基于阈值标记法的分水岭医学图像分割方法。其中采用最大熵阈值法来提取图像内部标记,对内部标记进行分水岭变换得外部标记。用内、外标记修正原始梯度图并作分水岭变换,所得的图为最终的分割图。实验发现,该方法对于抑制过分割是有效的。     

三维园林植被景观构建与虚拟展示

绿地系统具有生态、文化、社会和审美的多重功能,由于植物形态结构复杂多样,城市规划中尚未有系统、定量化的设计。利用虚拟现实、虚拟植物和地理信息系统等新技术,提出了参数化虚拟植被景观规划设计和虚拟展示的概念模型,集成了参数化植物建模方法和植物空间布局方法。结合园林绿地实例,根据参数化植物建模方法,获取绿化植物形态结构参数,建立各种植物造型的三维模型;采用参数化描述植物空间布局的规则,基于Open Scene Graph（OSG）图形渲染引擎,集成Oculus rift虚拟现实设备,实现三维园林植被景观的虚拟构建及展示。以某大学为例,验证了整体方案的有效性。