图像分割中局部能量驱动的快速主动轮廓模型

为了解决图像对象灰度分布不一致性的分割难题,提高图像分割速度,提出了一个全新的快速主动轮廓模型。它由曲线周围局部的统计信息驱动曲线发生形变演化,并使用图像中的边缘信息来引导曲线的演化方向。模型中,根据区域模板与演化曲线共同定义的局部统计信息创建数据拟合项,并应用水平集方法求解曲线的演化。对合成图像和医学图像的实验结果表明,本文提出的分割模型可以同时分割多个灰度不一致的对象,分割速度快,结果稳定,对噪声具有很好的鲁棒性。     

PCNN模型在彩色图像分割中的应用

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型主要应用于灰度图像处理的局限性,利用脉冲发生器将颜色信息引入模型作为输入,与灰度信息共同控制神经元的内部行为,控制等灰度值的不同颜色区域分期点火,实现彩色图像的精确分割.双输入PCNN模型实现了彩色图像的分割,同时保持了PCNN模型对噪声的鲁棒性,从简单的仿真图像和实际图像两方面验证了此分割方法的有效性.     

图像分割中的偏微分方程模型解的存在性分析

该文研究一类基于水平集的偏微分方程图像分割模型的解的存在性问题,使用偏微分方程理论和图像处理中的偏微分方程粘性解理论,从理论上解决了模型的解的存在性问题和唯一性问题,为解决数值计算的迭代收敛性问题提供了理论依据,从而使图像分割模型在实际应用中具有比较强的稳定性。     

微粒群优化和区域生长结合的彩色图像分割算法

提出了一种微粒群优化和区域生长相结合的彩色图像分割算法,以彩色图像直方图中自适应搜索到的峰值作为像素种子。由于搜索像素种子点是按密度进行,计算量小,大幅度提高了算法的计算速度,同时克服了传统区域生长方法不能自动选择种子且容易导致过分割的局限性。实验表明：该方法提高了图像分割速度,并可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于细胞元分割技术的协同特征造型系统的研究

针对基于瘦客户端结构的协同特征造型系统需要在服务器和客户端来回持续地传输大量数据流,网络代价很高,本文提出利用细胞元分割技术且采用B／S结构构造协同框架,进行协同造型的方法。并给出了系统设计及系统主要组件的功能。由于客户端向服务器发送的是造型指令和参数,而服务器反馈回客户端的是一个分割后很小的变化的细胞元模型（CCM）,从而降低了网络负荷,提高了更新效率;另外,采用B／S架构使得服务器方昂贵的软硬件资源可由多个客户方承担。     

一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法

提出了一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法。该算法将实际跳频信号的STFT（Short Time Fourier Transform）时频谱图当做一幅图像,利用图像分割手段分离背景噪声,并通过模板匹配来实现跳频信号的检测。实验结果表明该算法能够有效克服实际短波信道中复杂的背景噪声,计算复杂度低,易于工程实现。     

基于连续分布方向图的复合指纹图像分割算法

实现了一种结合连续分布方向图与方差分割的复合指纹分割算法,改进了指纹图像分割效果并提高了指纹图像分割的精确度。对FVC2000、FVC2002和FVC2004数据库的实验结果表明,该算法能有效地对指纹图像进行自动分割,具有较快的速度和较好的鲁棒性。     

基于动态聚类的网上学员细分实证研究

自主式学习在远程教育中占有重要的地位,如何更高效、快捷的建立学员所需要的知识资源库是当前我们研究的一个热门领域。本文以自贡电大2009级近百名本科学员基本资料及学习记录为采样数据,利用动态聚类的方法进行了有效的学员细分及数据分析,并在此基础上提出了相应的建立适合远程教育的资源库的策略。     

图像阈值自动选取算法的C＋＋实现

图像分割是运动目标检测与跟踪技术必须要解决的问题,在很多时候它涉及到图像阈值的选取。文章采用的算法首先计算图像中不同区域的灰度均值,结合最小差值条件,反复修订由计算所得的阈值,从而达到自动选优的目的。在此基础上,文章进一步给出了用C＋＋语言实现算法的关键代码。测试表明此方法选择阈值简便实用,图像的二值化效果良好。     

利用.NET组件技术实现刀具图像的检测

为了实现刀具图像的轮廓跟踪,提取轮廓点,采用Matlab.NET component与Mi-crosoft Visual Studio C Sharp混和编程技术,并运用模糊C均值聚类（Fuzzy C Mean cluste-ring,FCM）算法对图像进行处理,返回分割阈值,实现对灰度图像的分割.同时为避免出现轮廓断点,引入编码技术,再经过8邻域搜索目标轮廓,最终完成刀具图像轮廓跟踪.与微分算子的边缘检测对比,本文算法利用FCM分割图像,又引入编码技术,实现轮廓连续的跟踪检测,该方法分割效果较好,界面编写简单,运行简便.