基于多尺度边缘保持分解与PCNN的医学图像融合

在医学图像融合过程中,传统多尺度分析方法多采用线性滤波器,由于无法保留图像边缘特征导致分解阶段的强边缘处出现模糊,从而产生光晕.为提高融合图像的视觉感知效果,通过结合多尺度边缘保持分解方法与脉冲耦合神经网络(PCNN),提出一种新的图像融合方法.对源图像进行加权最小二乘滤波分解得到图像的基础层和细节层,采用高斯滤波器对...     

改进U-Net3+与跨模态注意力块的医学图像融合

目的 针对目前多模态医学图像融合方法深层特征提取能力不足,部分模态特征被忽略的问题,提出了基于U-Net3+与跨模态注意力块的双鉴别器生成对抗网络医学图像融合算法(U-Net3+ and cross-modal attention block dual-discriminator generative adversal network,UC-DDGAN)。方法 结合U-Net3+可用很少的参数提取深层特征、跨模态注意力块可提取两模态特征的特点,构建UC-DDGAN网络框架。UC-DDGAN包含一个生成器和两个鉴别器,生成器包括特征提取和特征融合。特征提取部分将跨模态注意力块嵌入到U-Net3+下采样提取图像深层特征的路径上,提取跨模态特征与提取深层特征交替进行,得到各层复合特征图,将其进行通道叠加、降维后上采样,输出包含两模态全尺度深层特征的特征图。特征融合部分通过将特征图在通道上进行拼接得到融合图像。双鉴别器分别对不同分布的源图像进行针对性鉴别。损失函数引入梯度损失,将其与像素损失加权优化生成器。结果 将UC-DDGAN与5种经典的图像融合方法在美国哈佛医学院公开的脑部疾病图像数据集上进行实验对比,其融合图像在空间频率(spatial frequency,SF)、结构相似性(structural similarity,SSIM)、边缘信息传递因子(degree of edge information,Q^AB/F)、相关系数(correlation coefficient,CC)和差异相关性(the sum of the correlations of differences,SCD)等指标上均有提高,SF较DDcGAN(dual discriminator generation adversative network)提高了5.87%,SSIM较FusionGAN(fusion generative adversarial network)提高了8%,Q^AB/F较FusionGAN提高了12.66%,CC较DDcGAN提高了14.47%, SCD较DDcGAN提高了14.48%。结论 UC-DDGAN生成的融合图像具有丰富深层特征和两模态关键特征,其主观视觉效果和客观评价指标均优于对比方法,为临床诊断提供了帮助。     

基于多感受野的生成对抗网络医学MRI影像超分辨率重建

针对医学磁共振成像(MRI)过程中由于噪声、成像技术和成像原理等干扰因素引起的图像细节丢失、纹理不清晰等问题,提出了基于多感受野的生成对抗网络医学MRI影像超分辨率重建算法.首先,利用多感受野特征提取块获取不同感受野下图像的全局特征信息,为避免感受野过小或过大导致图像的细节纹理丢失,将每组特征分为两组,其中一组用于反馈...     

协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波器

对于带未知互协方差的两传感器系统,提出一种协方差交叉（CI）融合鲁棒稳态Kalman滤波器,它关于未知互协方差具有鲁棒性.严格证明了该滤波器的实际精度高于每个局部滤波器的精度,但低于带已知互协方差的最优融合Kalman滤波器的精度.基于协方差椭圆给出了精度关系的几何解释.进一步将上述结果推广到一般多传感器情形.一个跟踪系统的Monte-Carlo仿真例子表明,其实际精度接近于带已知互协方差的最优融合器的精度.     

带多层融合结构的广义系统 Kalman 融合器

对带多传感器的线性离散随机广义系统, 用奇异值分解将其化为两个降阶耦合子系统, 应用现代时间序列分析方法, 基于自回归滑动平均 (Autoregressive moving average, ARMA) 新息模型和白噪声估计理论, 提出了带三层融合结构的分布式稳态 Kalman 融合器, 它由两个加权融合器和两个复合融合器组成. 第一层给出子系统状态融合器, 实现了每个子系统分量解耦融合; 第二层给出变换后状态融合器, 实现了两个子系统的解耦融合; 第三层给出原始状态融合器, 它可统一处理状态融合滤波、平滑和预报问题. 为计算最优加权阵, 给出了计算局部估计误差互协方差阵公式, 证明了它的精度比每个局部估值器精度高. Monte Carlo 的仿真实例说明了其有效性.     

一种基于多层概图的高维聚类算法研究

提出一种基于多层概图的高维聚类算法,通过定义对象属性分布特征向量和对象间属性分布相似度,建立数据对象之间的联系,构造基图;运用边抽取法产生一系列逐步缩小的概图;并应用图分割法对最小的概图进行分割;概图分割反向映射到原始数据集,形成最终的聚类结果.分析表明,该算法可以有效地进行聚类知识挖掘.     

基于擦除编码和节点社会特征的机会社会网络路由机制

为了在机会社会网络中实现高效的数据转发,提出了基于节点社会特征和编码的混合路由算法.该算法的核心思想是先将源文件编码成较小的数据块,进而在节点的转发选取上采用基于节点社会特性的效用值转发,利用贪心选择使数据沿着网络中效用值大的路径转发,直到目的节点.理论分析和仿真结果证明,该算法网络吞吐量大,转发成功率更高,网络时延小,信息冗余度低.     

一种镀陶内衬原纸的生产方法

镀陶内衬纸是指在原纸表面涂布水性陶土材料,以达到具有双向保湿、无害保润、防潮防霉特性的新型包装材料,原纸作为镀陶内衬纸的加工基材,主要研究的内容是使镀陶内衬原纸充分满足水性陶土材料的涂布生产需求,本文介绍了一种镀陶内衬原纸的生产方法,通过对打浆、抄纸工艺和助剂的使用以及影响印刷效果的重点指标进行研究,开发出可以满足印刷要求的镀陶内衬原纸。     

无线传感网络SEADR路由协议的研究

目前,无线传感器网络技术日趋走向成熟, 在诸多领域发挥了很大的作用,选择一套适用的算法成为了很核心的问题.本文设计了一种新的协议,简称为SEADR(simple and energy-aware on demand routing).此协议在路由发现方式中引入转发域的概念,在路由节点能量均衡消耗方面也作了详细设计.     

CNTs/p-g-C3N4复合材料的制备及光催化性能的研究

以三聚氰胺为前驱体,采用热氧化刻蚀的方法,制备得到多孔化结构的类石墨相氮化碳(p-g-C3N4)材料,接着引入碳纳米管,混合煅烧制得CNTs/p-g-C3 N4复合材料.利用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)对制备的材料进行结构和形貌的表征.在可见光的条件下,以罗丹明B(RhB)为目标污染物,评价了CNTs...