一种基于区域竞争的水平集快速图像分割算法

从曲线演化的角度提出一种基于Bayesian区域统计和区域竞争的自适应变分图像分割模型,该模型使用水平集描述曲线和区域,得到基于Bayesian区域统计信息的能量函数,利用区域竞争曲线演化模型推导出一种快速曲线演化偏微分方程,实现了图像分割。该方法可以同时提取出多类目标,算法具有快速、分割精度高的特点,且易于综合纹理,形状等多种信息对模型进行扩充。此外,能量函数和曲线演化方程是相对独立的,对于不同类型的图像可选用不同的概率模型。实验表明,所提方法是一种快速、有效、新颖的图像分割方法。     

灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型

作为几何活动轮廓模型(GACM)的一个标志性模型,C-V模型在图像分割应用中因具有对目标遮挡和边缘噪声的鲁棒性而受到关注.然而该模型通常不能较好地处理复杂的异质图像,并且有对演化曲线的初始位置较为敏感和计算复杂度高等弱点.依据演化曲线内、外区域平均灰度值差的绝对值越大,演化曲线越靠近准确目标边缘的特性,提出一种基于灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型.该模型通过构造基于轮廓曲线内、外区域平均灰度差引导函数自适应地调整演化曲线的运动趋势,使得曲线演化可在一个有效的"窄带"范围内进行,保证轮廓曲线内、外部区域灰度计算的局部均一性,增强对目标细节信息的捕捉能力,同时也在一定程度上提高模型的计算速度和对轮廓曲线初始位置的适应性.大量的仿真实验验证该模型的有效性.     

用于灰度不均图像分割的自适应灰度拟合模型

针对灰度不均图像的分割问题,提出了一个结合全局信息的局部区域自适应灰度拟合模型。首先,分别利用图像的局部和全局信息构造了局部拟合项和全局拟合项;其次,利用像素点邻域内灰度的极差反映该点邻域内灰度的偏差程度,并以此定义了一个自适应权值函数;最后,利用定义的权值函数为局部项和全局项自适应赋权值,得到所提模型的能量泛函,并使用变分法推导出模型的水平集函数迭代方程。数值实现采用有限差分法。实验结果表明,与区域可变灰度拟合（RSF）模型和局部和全局灰度拟合（LGIF）模型相比,所提模型不仅能够稳定、准确地分割多种灰度不均图像,而且对演化曲线初始轮廓的位置、大小和形状具有更强的鲁棒性。     

自适应主动轮廓模型下的骨关节MRI快速分割

提出一种无须重新初始化的变分水平集自适应主动轮廓模型。该模型利用图像的局部特性自适应决定曲线的演化,同时加入局部C-V能量项,改进边界停止函数,提高对灰度分布重叠、分布不均匀及弱边界处理的鲁棒性,并加快了曲线演化的收敛速度。结合医学序列图像特点,利用Heaviside函数对当前截面分割结果进行分段常量化后投射至相邻界面作为初始化曲线,实现对序列图像的自动分割。最后,以骨关节磁共振图像中正常结构和病灶组织的分割实验对算法进行了验证。     

基于改进测地线模型的医学图像分割

提出了一种由测地线活动轮廓模型GAC（Geodesic Active Contour）和局部区域信息相结合的图像分割新方法LGAC（Local Geodesic Active Contour）。构造了基于图像局部信息的演化曲线符号压力函数和演化模型,用水平集方法演化实现,零水平集能准确地在目标边缘收敛,对目标背景对比度较低的图像的分割达到理想效果。利用高斯核函数对水平集函数平滑处理以维持演化稳定,节省了计算时间。实验结果证明了该方法的可行性。     

基于边缘信息C_V模型的医学图像分割方法

图像分割是医学处理中的重要研究内容之一,提出一种基于边缘信息的改进的C_V模型的医学图像分割方法.在模型中增加了表征边界特征的项,利用图像的边界信息与区域信息为分割服务,克服了传统C_V模型不能利用图像的梯度信息的不足.并对C_V模型的区域信息项进行了改造,改变了传统C_V模型中均值取值的定义,提高了对灰度层次丰富的图像分割能力.增加了距离函数惩罚项,将距离函数重新初始化的过程并入整个水平集框架模型中,极大地提高了曲线演化与分割速度.实验表明该模型是有效的医学图像分割方法.     

基于区域信息主动轮廓模型的图像分割

图像分割是对图像进行后续处理的关键步骤之一,传统主动轮廓模型在目标图像背景较为复杂的情况下很难精确地进行图像分割。为了精确且快速地进行图像分割,以便更加有利地进行后续相关图像处理操作,在对传统主动轮廓模型进行相关研究的基础之上,提出一种基于区域信息主动轮廓模型的图像分割方法。将图像区域信息融入主动轮廓模型的能量函数中去,减弱了模型对图像区域信息突变所造成的图像误分割;改进该模型能量函数内外曲线的拟合中心,以此减少图像噪声点对拟合中心准确性的影响;利用信息熵改进曲线内外能量函数权重,以此提高曲线的演化速度。实验结果表明,与传统CV（Chan_Vese）模型等四种模型相比,该方法所分割的图像更加精确,且在算法分割效率上具有较明显的优势。     

结合分水岭算法的水平集医学图像分割方法

由于医学图像中的复杂目标通常难以被完全分割,提出标记分水岭与改进型Li模型的组合图像分割算法。改进型Li模型构造了符号压力函数来取代传统的停止函数,解决了曲线单向演化的问题。标记分水岭具有较强的抑制噪声的能力,对医学图像的弱边缘具有较强的捕获能力。所以首先运用标记分水岭算法对图像进行预分割,快速准确定位目标区域边缘信息。再引入改进型Li模型算法,通过符号压力函数来指引曲线演化方向,控制演化速度大小,实现对复杂目标的完全分割。实验结果表明:全局信息和边缘信息都能被获得,该组合算法对医学图像中的复杂目标的分割效果较满意。     

基于小波变换的权重自适应图像分割模型

针对灰度不均匀且含噪声图像的分割问题,提出了全局和局部灰度信息的权重参 数自适应水平集分割模型。首先,利用图像的全局和局部灰度信息构造全局能量项和局部能量 项;然后,利用小波变换和小波阈值去噪方法,构造对噪声不敏感的边缘信息刻画矩阵,定义包含 图像边缘信息的自适应权重系数矩阵;最后,利用定义的权重系数矩阵组合全局和局部能量项, 得到分割模型的能量泛函。使用变分法得到了水平集函数演化方程,利用有限差分法实现数值 求解。实验结果表明,该模型兼有 Chan-Vese 模型和 Local Binary Fitting 模型的优点,能够有效 地分割灰度不均匀含噪图像,并对活动轮廓曲线的初始位置和初始形状具有很强的鲁棒性。     

结合梯度和区域信息的多尺度水平集图像分割

提出了一种结合梯度和区域信息的多尺度水平集图像分割算法。该算法结合梯度和区域信息构造能量函数,在梯度约束项中,构建了一个基于小波高频分量的边缘检测函数,在区域约束项中,运用经典C-V模型的区域项,得到混合C-V模型,采用变分法求解,并消除了水平集的重初始化。利用小波变换首先在逼近图像中运用混合C-V模型得到粗分辨图像的一个粗尺度分割,再对当前粗尺度下的最终轮廓线作内插操作,将得到的近似轮廓曲线作为初始水平集函数在原图像中运用消除重初始化的C-V模型演化得到最终的分割。实验结果表明,在同样的模型参数条件下,该方法具有比传统方法更高的演化效率和分割质量。     

基于Excel的分段统计方法研究

分段统计是最常用、最基本的统计方法,利用Excel的COUNTIF函数、FREQUENCY函数、数据透视表能轻松实现数据分段统计,提高数据处理效率。本文通过对成绩表中语文成绩的统计为例,详细分析了Excel中分段统计的实现方法以及各种方法的特点。     

一类特殊的滤波生成器研究

本文针对滤波函数输入端个数m小于移存器级数n的一类滤波生成器,通过构造一个等价系统,分析不同拍位滤波函数输入状态之间的关系,建立等式方程,将密钥的求取转化成一个齐次方程组的求解问题。     

基于微粒群算法的图像自适应增强算法的研究

提出了一种基于微粒群算法（PSO）的图像增强方法,把图像增强看作最优化问题。使用此方法可以自动地找出降质图像归一化的非完全β函数的最优参数值,对原始图像降质类型进行正确的推理。不论原始图像是哪种降质类型,使用提出的算法都能得到较好的增强。并且在评价算法的性能时,使用了一种新的目标函数。实例仿真证实了PSO在图像增强上的有效性和优越性。     

基于二次曲面及多面函数的GPS高程拟合研究

为实现GPS大地高到正常高的转换,采用二次曲面拟合法和多面函数拟合法建立拟合模型,通过实例对模型关键问题和拟合精度进行分析,重点研究光滑因子的选取对核函数的影响,通过比较两种模型的拟合精度,得出在该相对平坦的研究区域二次曲面拟合精度相对较高.     

基于内核跟踪的动态函数调用图生成方法

针对目前大多数的函数调用关系分析工具无法分析函数指针、系统启动过程以及可加载模块的函数调用关系的现象,在CG-RTL的基础上提出了基于内核跟踪的动态函数调用图生成方法,并开发了动态函数调用图生成工具DCG-RTL(dynamic call graph based on RTL).DCG-RTL在S2E模拟器中运行待跟踪内核,通过指令捕获插件和函数解析插件记录运行时的函数调用和返回信息,分析跟踪信息得到动态和静态函数调用关系,利用CG-RTL工具在浏览器中展示.实验结果表明,DCG-RTL能全面和准确地跟踪包括函数指针引用和可加载内核模块在内的函数调用关系.     

浅议VB教学中TAB函数与ABS函数的配合使用

VB编程中,利用TAB函数和ABS函数的配合使用输出对称图形时,可以使程序简捷而且浅显易懂。     

独居老人家用产品使用性研究

21世纪是强调尊重人性的世纪,在人口日趋高龄化的社会背景下,出于对独居老人的关怀,亟待设计适于他们使用的产品。因此从独居老人的运动机能、知觉机能、认知机能三个方面探讨了家用产品的使用性设计,并通过很多实际产品进行说明。     

基于资源效用最大化的虚拟网络功能备份方法

针对网络功能虚拟化环境下组成服务功能链的虚拟网络功能故障所引起的网络服务故障问题,提出一种最大化资源效用的虚拟服务功能备份方法来提高网络可靠性。首先,对虚拟服务功能备份问题进行详细分析并建立了可靠性评估模型,提出了改进的备份机制,并证明了该机制与其他机制相比的优势;其次,对全网络设计了全局备份算法和备份选择策略来对相应的虚拟网络功能选取备份直到满足可靠性需求。仿真实验结果表明,与GREP方法、联合备份机制加上随机选择策略（JP+random selection）及双重共享式备份机制加上随机选择策略（DSP+random selection）相比,该方法在可靠性和资源利用率上取得了优异的性能,特别是服务功能链请求接受率提高18.8%~25%,资源效用利用率提高15%~20%。实验结果表明该方法能较为有效地利用资源来提升网络可靠性。     

Modeling of vocal tracts based on polynomials

A great problem in speech processing is to represent the shape and characteristics of the vocal tracts. This task is normally done by using an acoustics tube model, based on the calculation of the area function would be performed. The area function can be found from sagittal function determined by sagittal cub. In this paper, an optimization based method is presented to model the vocal tracts and their relationship with the fundamental frequencies of vowels and consonants. We present two models which are simple polynomials that need the minimum number of parameters. We will show that these models have good performance in experiments.     

基于B样条隶属函数的模糊推理系统

隶属函数和推理规则的确定是模糊推理的难点。通过研究模糊推理过程和B样条函数的特性,对应用B样条函数拟合模糊隶属函数进行推理的方法进行改进。通过对误差极值点、曲率极值点的计算和筛选,得到B样条函数的型值点。反算求得控制点之后,通过自适应增加控制点对曲线进行调整,增加曲线对隶属函数的拟合度,解决了B样条函数对隶属函数的拟合问题。建立B样条推理规则,构造实现了B样条推理系统,并求出该系统的最终结果为B样条超曲面。最后,通过实验验证了该方法的有效性和可行性。