一种改进的图像分割活动轮廓模型

C-V模型具有计算复杂度低、对初始化和噪声不敏感等优点,在处理图像的时候总是从全局的角度去考虑图像区域的灰度变化,从而导致难以分割灰度不均的图像。局部二元拟合(LBF)模型在处理灰度不均匀的图像分割方面有很大优势,但是LBF模型存在依赖初始轮廓大小、位置等缺点。针对C-V模型不能分割灰度不均图像和LBF模型敏感于轮廓初始化的问题,给出一个用偏微分方程表示的新的融合局部(LBF模型)和全局信息(改进的C-V模型)的活动轮廓模型。实践结果表明,新的模型对初始轮廓的敏感性低,能分割灰度不均的图像,且优于C-V模型,其分割效率明显高于LBF模型。     

一种结合区域梯度的活动轮廓模型

针对多相C-V模型计算复杂性高、对初始轮廓敏感等问题,提出一种结合区域梯度的活动轮廓模型。该模型对演化曲线内部区域使用梯度进行拟合,对演化曲线外部区域使用灰度进行拟合。实验结果表明,相对于多相C-V模型,该模型能快速分割多相图像,对初始轮廓不敏感。     

扩展无边活动轮廓模型

灰度变化对图像分割是至关重要的。然而,一个著名的基于区域的活动轮廓模型——无边活动轮廓模型（通常称CV模型）完全忽略了这种灰度变化。提出了一个扩展CV模型（ECV）,它利用了图像的灰度变化信息。实验表明：（1）ECV模型能分割CV模型不适用的某些类型的图像;（2）ECV模型也能分割CV模型适用的图像,且对噪声的鲁棒性强于CV模型。     

C-V活动轮廓模型的一个注记

Chan-Vese提出的“无边活动轮廓”模型（C-V模型）是一个著名的基于区域的图像分割模型,它是基于Mumford-Shah泛函和二值PC函数（目标区域取一个值,背景区域取另一个值）解决图像分割问题的。在C-V模型中,定义能量泛函的面积项的系数被要求为非负值,这个要求限制了模型适用的范围。实验研究表明：面积项系数取负值时,C-V模型能够分割某些原来不适用的图像。     

结合全局和局部信息的活动轮廓模型

利用全局信息的C-V模型对轮廓初始化和噪声不敏感,但不能分割灰度不均的图像;利用局部信息的RSF模型能分割灰度不均的图像,但对轮廓初始化和噪声很敏感。针对该问题,基于C-V模型和RSF模型,提出一个新的水平集正则化项,给出一个用偏微分方程表示的结合全局和局部信息的活动轮廓模型。实验结果表明,该模型能分割灰度不均的图像,且允许灵活的轮廓初始化,抗噪性较强。     

LBF活动轮廓模型的改进

LBF模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。与PC（Piecewise Constant）模型不同,该模型引入了一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合（Local Binary Fitting,LBF）能量。因为LBF能量能够获取图像的局部信息,所以LBF模型解决了PC模型不能处理灰度不均一图像的分割问题。提出了一个改进的LBF模型,它使用一个新的核函数代替高斯核函数。实验表明：与LBF模型比较,新模型减少分割时间约50%。     

基于改进C-V模型的图像分割方法

传统C-V模型分割图像利用图像区域特征,忽略 了边缘等能够反应图像细节的特征。为了达到更好的图像分割效果,对于这些细节信息的处理则显得尤为重要。图像的梯度信息在边缘区域具有较大幅值,在同质区域具有较小幅值,因而可以用图像梯度来反映图像的边缘信息。把边缘信息融入C-V模型,利用同质区域信 息和边缘信息控制曲线演化,则可以达到更好的分割效果。本文提出的新模型克服了C-V模型的一些 缺陷,对背景灰度不均匀或含弱边缘的图像能够获得更好的分割效果。     

一种新的活动轮廓图像分割模型

基于区域的局部二值拟合模型在处理灰度不均匀图像方面有较大优势,但其只考虑原始图像灰度的平均统计信息,对于包含大量噪声的图像通常很难获得理想的效果。为克服上述缺陷,提出一种基于原始图像和差分图像统计信息的分割模型。该模型在原始图像灰度统计信息的基础上,加入差分图像信息,分别对原始图像和差分图像构造以高斯函数为核函数的能量方程,并运用梯度下降法求解,驱使活动轮廓向目标边缘演化。实验结果表明,与传统活动轮廓模型相比,该模型能正确提取含有噪声和信噪比低的图像,同时对初始轮廓曲线有更高的鲁棒性。     

改进K-means活动轮廓模型

目的 通过对C-V模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于水平集函数的改进K-means活动轮廓模型。方法 该模型包含局部自适应权重矩阵函数,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质对分割目标的影响,进而实现对灰度非同质图像的精确分割。结果 通过分析对合成以及自然图像的分割结果,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型不仅能较准确地分割灰度非同质图像,而且降低了对初始曲线选取的敏感度。结论 提出了包含权重矩阵函数的新活动轮廓模型,根据分割目的和分割图像性质,制定不同的权重函数,该模型具有广泛的适用性。文中给出的一种具有局部统计特性的权重函数,对灰度非同质图像的效果较好,且对初始曲线位置具有稳定性。     

基于改进活动轮廓模型的图像分割

针对图像分割中的灰度不均匀和轮廓初始化问题,提出一种基于区域的活动轮廓模型。将图像的全局信息和局部信息作为能量项驱动活动轮廓向目标边缘演化,以有效分割灰度不均匀图像,为保证图像分割的速度和精度,在能量方程中加入长度项和惩罚项,并采用梯度下降法得到该模型的最小化能量方程。实验结果表明,和局部二值拟合模型、局部图像拟合模型相比,该模型能分割灰度不均匀的图像,对初始轮廓曲线大小和位置更不敏感,且分割图像所需的迭代次数、迭代时间更少。     

基于改进活动轮廓模型的数字虚拟人图像分割算法

对组织器官的分割和提取是医学图像三维重建及可视化的基础工作。根据数字虚拟人图像的特点,提出了一种基于改进活动轮廓模型的数字虚拟人图像分割算法,推导出了基于改进活动轮廓模型方程的解析表达式,并采用梯度向量流场对该算法进行了改进。该算法克服了传统活动轮廓模型不能处理深度凹陷区域的问题。实验结果表明,该算法具有对“U”形区域计算精确、抗干扰性强、可得到很好的分割结果。     

针对凹陷轮廓改进的主动轮廓模型

研究短时延网络控制系统在具有数据包丢失情况下的故障检测问题。在丢包率一定的情况下,针对系统成功传输和丢包的情况分别设计故障观测器,将观测器误差方程建模为具有多个事件的异步动态系统,应用线性矩阵不等式方法推导出具有数据包丢失率约束的误差系统指数稳定的条件。仿真结果验证了该方法的有效性。     

针对凹陷轮廓改进的主动轮廓模型

针对传统主动轮廓模型不能有效拟合凹陷轮廓的问题进行研究,从内部、外部能量两方面进行分析。通过模拟流体压力的思路对内部能量项中的弹性能量进行改进,提出一种针对凹陷轮廓改进的主动轮廓模型——Area Snake,并对其理论模型、实现细节和不足进行讨论。实验表明,Area Snake对凹陷轮廓有着较好的拟合性能。     

一种新的活动轮廓模型--S-L模型

活动轮廓模型用于图像分割一般分为两种基于参数的模型和基于几何特征的模型.Snake模型可以快速地分割目标,但不能处理拓扑结构复杂的情况且对初值位置过于敏感.水平集模型具有拓扑可变性,但其时间效率较低,在分析这两种模型优缺点的基础上,提出了一种新的活动轮廓模型,该模型兼具有上述两种方法的优点快速性、拓扑可变性.在模型中用Snake模型的能量方程控制曲线的演化并提出一种基于水平集思想的符号表法来改变演化过程中曲线的拓扑结构.为了降低噪音的影响,用区域信息构造新的外力,在外力的作用下可以使初始曲线有更大的选择空间.对左心室MR图像的分割实验结果表明,该模型得到的分割结果与Level Set模型相似,但所用时间远比Level Set模型少.     

An Improved Active Noise Control Algorithm Without Secondary Path Identification Based on the Frequency-Domain Subband Architecture

Common active noise control (ANC) algorithms need to identify the secondary path transfer functions between the output of the adaptive control filters and the error sensors, and then use the information to guide the direction of control filter coefficient updating. Recently, Zhou proposed an ANC algorithm without secondary path identification, and we improve their algorithm in this paper. For single-tone and narrowband noise control, the direction of control filter coefficient updating has four choices 180$^{circ}$, 0$^{circ}$, and $pm {hbox {90}}^circ$. We test the four update directions and select the one that works the best. If for all four update directions, the system converges slowly or diverges, we adjust the step size and test again with the new step size. The multitone and broadband noise control problems are converted into several single-tone and narrowband noise control problems by means of a frequency-domain delayless subband architecture. Compared to Zhou's algorithm, our proposed method yields good performance and converges quickly. Simulation results confirm the effectiveness of our proposed algorithm.      

基于主动轮廓探索的多源色彩迁移

传统的多源色彩迁移算法常常利用欧氏色彩距离来分割目标图像,由于色彩序列的模糊性与不确定性,使得这种分割极易出现色彩扭曲现象. 针对这个问题,提出一种基于主动轮廓探索的多源色彩迁移算法. 首先,为将目标图像的主体与背景分离开,利用一种主动进化的方法生成虚拟轮廓线,并采用能量函数评价机制迫使虚拟轮廓线逐渐逼近实际轮廓线. 其次,合理利用源图像与目标图像在RGB、Gray和LMS等不同色彩空间的表示、分割、转换,实现其在lαβ空间的多源色彩迁移. 最后,将在lαβ空间迁移得到的目标图像逆向操作后恢复为RGB显示. 单源与多源色彩迁移的对比、灰度化色彩通道的选择以及各色彩空间不同色彩通道间的干涉性对比等实验验证了所提算法的合理性与有效性.     

基于距离补偿模型的改进DV-Hop定位算法

传统的DV-Hop定位算法在估计网络平均跳距时,采用锚节点之间的物理直线距离代替信号实际传播距离,两者之间存在的距离误差会引起平均跳距估计不精确,从而导致较高的节点定位误差。针对该问题,提出一种改进算法。分析物理直线距离和实际传播距离存在误差的原因,将其总结为节点随机布置导致的节点间距离不均匀,以及实际传播路径与物理直线距离的偏离,并根据不均匀度和偏离度建立距离补偿模型,使物理直线距离更接近实际传播距离。与传统算法相比,改进算法未增加算法复杂度和额外的硬件设备。仿真结果表明,该算法较好地补偿了锚节点之间的距离,显著提高了算法对于未知节点的定位精度。     

基于Hausdorff距离的3维模型匹配的改进方法

通过单目灰度图像来实现已知3维模型移动对象的精确定位，是基于3维模型的交通视觉检测与目标跟踪系统的首要环节，也是机器视觉领域的一个重要问题。为了更好地进行图像匹配，提出了一种带权值的Hausdorff距离作为3维模型投影和图像中物体轮廓相似性的测度，以避免建立图像特征与模型之间的点一点对应，这样既可减少计算量，也可提高匹配精度。为了避免陷入局部最优，可将一种带记忆功能的模拟退火(SA)算法引入图像模型匹配，这样可提高匹配参数的搜索精度。实验证明，由于SA算法和改进的Hausdorff距离相结合能有效地对3维模型和图像进行匹配，从而可对具有平移、旋转的物体实现精确定位。     

一种改进的主动规则的系统执行模型

主动规则及规则处理机制一直是主动数据库研究的薄弱环节,主要表现为:(1) 语义不够丰富;(2) 缺乏基础语义;(3) 缺乏对规则处理的层次化和结构化的描述.为弥补上述不足,对规则处理机制赋予了丰富的规则延伸语义,根据语义的要求,用规则处理树层次化和结构化地描述规则处理过程对系统状态的影响.新的系统执行模型和扩展后的事务使我们能够提出一种支持丰富语义的规则处理算法.与其他规则处理算法相比,该算法实现了新语义,并利用了递归技术,能更好地吻合规则处理过程.