显微图象分析系统的设计及实现

以显微图象分析为应用背景,设计并实现了基于改进的纹理谱方法提取图象纹理特征和以神经网络作为分类器的图象纹理分类系统,分析了纹理分析方案的实施所遇到的实际问题和纹理图象分类的抗干扰性能,给出了具体实验结果。     

基于S3C2410A的嵌入式网络通信系统设计与实现*

针对嵌入式系统在网络通信中的应用需求,设计并实现了一种基于ARM9微处理器S3C2410A的嵌入式网络通信系统,给出了系统的电路设计方法。重点介绍了系统在ARM-Linux嵌入式操作系统环境下,实现socket通信的Qt/Embedded应用程序的设计方法,并给出了部分源代码。采用此方案设计的嵌入式网络通信系统成本低、功耗小、实时性好。实验结果表明此系统工作稳定、性能高。     

图像视觉特征描述中基于相位信息的对称性检测

在综述现有图像特征视觉描述中对称性检测方法的基础上,研究和分析基于相位信息的对称性检测问题,提出相位信息的对称性检测方法(PSD),可以同时检测镜像对称、旋转对称、曲线对称等多种对称性,通用性强,给出结果的性能分析,本文提出的方法在图像视觉描述中具有优良的性能．     

基于ASP技术的Web开发与应用

从Ｉｎｔｅｒｎｅｔ／Ｉｎｔｒａｎｅｔ的发展趋势出发,阐明了Ｗｅｂ与数据库结合的重要性,而传统的几种解决方法则各具局限性。微软推出的ＡＳＰ则具有开放性、易操作性、效率高和浏览顺独立等特点。本文阐述了ＡＳＰ技术,并介绍了一种利用ＡＳＰ技术的Ｗｅｂ开发应用实例。     

结合果蝇算法优化PCNN和相位一致性的图像检索EI北大核心CSCD

针对现有基于内容的图像检索方法不能有效地融合区域和边缘信息的不足,利用果蝇优化算法(FOA)优化脉冲耦合神经网络(PCNN),并将其与相位一致性(PC)相结合,提出一种图像检索方法.首先采用FOA对简化PCNN模型的3个关键参数进行设定,并结合最大信息熵准则进行图像分割和特征提取;然后利用PC提取图像的边缘,获取边缘颜色直方图特征;最后综合运用这2种特征进行图像检索.实验结果表明,该方法具有较好的检索性能,平均查准率和平均查全率均高于现有的代表性方法.     

log Gabor函数在人类视觉系统特性研究中的应用

本文对Gabor函数与log Gabor函数进行比较。构造了log Gabor小波,从人类视觉系统认知特性的角度分析了log Gabor小波的性能,并与Gabor小波进行比较,讨论了log Gabor小波的优良性能。最后将log Gabor小波应用于图像特征检测,证明用log　Gabor小波不但可以提高特征定位精度,而且在相同检测效果的情况下,可以比Gabor小波节省大约一半的计算量。     

上下边缘区分的平面钣金零件尺寸测量方法

针对钣金零件轮廓尺寸高精度测量面临尺度增大造成的测量精度下降问题,提出了准确获取零件上表面的边缘方法和厚度转换模型。首先,结合光学成像理论分析了背光光源下不同厚度钣金零件的边缘特性,提出厚度零件具有上下边缘特征,然后根据平板零件图像的边缘分布特征,采用Canny算子初定位边缘,用多项式拟合算法实现亚像素边缘精确提取,对含有上下边缘的轮廓提出平均距离法获得上表面边缘,并针对厚度引入的误差提出了厚度转换模型进行边缘修正,获取零件在标定平面上的真实边缘,最终结合标定数据求取零件尺寸。实验结果表明,在10.75 m2的视场内,1~5 mm厚、500 mm500 mm零件的测量精度达到了0.05 mm,满足了钣金加工测量的需求。     

结构图注意力网络的新冠肺炎轻重症诊断

目的 为辅助医生快速分辨新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019, COVID-19)轻、重症患者,以便对症下药减轻医疗负担,提出一种基于结构图注意力网络的轻重症诊断算法。方法 基于胸部CT图像提取的特定特征以及肺段间的位置关系构建结构图,以肺部内不同肺段为节点,以提取特征为节点属性。采用图神经网络汇聚相邻节点特征,再利用池化层获取分别代表左肺叶和右肺叶特征的图表示。使用结构注意力机制计算左、右肺叶的感染情况对结果诊断的重要性,并依据重要性融合左、右肺叶图表示以得到最终图表示,最后执行分类任务。由于数据中存在明显的类别不平衡现象,采用Focal-Loss损失函数优化模型以减轻对分类结果的影响。结果 实验将所提算法分别与传统机器学习方法和流行的图神经网络算法做性能对比。在重症诊断的准确率上,本文算法相较于传统机器学习方法和图神经网络算法分别取得14.2%～42.0%和3.6%～4.8%的提升。在AUC(area under curve)指标上,本文算法相较于上述两种算法分别取得8.9%～18.7%和3.1%～3.6%的提升。除此之外,通过消融实验发现具有结构注...     

基于相位信息与边缘投影的车体定位新算法

提出一种基于相位信息与边缘投影的车体定位新算法,先将RGB颜色模型与HSV颜色模型相结合,利用相位一致性检测出汽车图像中的车体边缘,再通过投影处理得到候选车体区域,然后对候选区域进行判别,最终得到车体的精确位置.实验结果表明,该算法鲁棒性强,受图像亮度、对比度和阴影的影响小,而且适用于包含多部车辆的图像,定位准确率高于其他常用算法.     

图像特征检测算法的分析与研究

从利用图像信息的角度，系统分析了图像特征检测问题的研究文献，将图像特征检测方法分为两大类，即基于梯度信息的方法和基于相位信息的方法。论述了每类方法的特点，并对主要的特征检测方法进行详细而全面的论述。指出了目前研究中存在的主要问题以及今后的研究方向。