基于突发特征分析的事件检测*

针对新闻数据流的事件检测问题,提出了一种基于突发特征分析的事件检测方法。事件由在一定时间窗口内代表它的特征构成,通常它们在事件发生时表现出一定的突发。通过多尺度突发分析算法识别出突发特征,并计算突发特征突发模式的相似性及所在新闻的重合度,对突发特征进行聚类分析以构造事件。在路透社80多万篇新闻数据集中验证上述算法,可准确地识别出突发特征各种跨度上的突发,且能有效地检测出事件。     

多尺度密集网络在红外和可见光图像融合应用

为了进一步提升红外和可见光图像的融合效果,提出了一种基于多尺度卷积算子和密集连接网络的图像融合模型.该模型首先使用多尺度卷积算子计算图像的直接多尺度特征,然后使用密集连接网络计算图像的间接多尺度特征.为了得到图像像素信息在不同尺度下的融合权重,通过叠加的方式将各个尺度密集连接网络的输出进行融合,并使用活动图方法计算两类图像的融合权重,最后根据权重计算结果得到融合图像,实验在THO数据集和CMA数据集获得较好的识别率.     

快速图像保边界多尺度分解

提出一种新的非线性保边界平滑算法,通过对图像每个像素点的某个邻域内所有颜色相似的像素简单平均,来对图像进行平滑处理。该算法不仅能够进行保边界平滑,并且具有非常高的运算效率。应用这种平滑算法可以对图像进行快速保边界多尺度分解。运用多尺度分解实现了图像的增强、抽象化、对比度调整的效果。     

一种改进FCN 的肝脏肿瘤CT 图像分割方法

精准的医学图像分割是辅助疾病诊断和手术规划的必要步骤。由于腹部器官边界 模糊、对比度不高,肝脏肿瘤的自动分割一直是一个难题。针对传统全卷积神经网络(FCN)实 现端到端分割精度不佳等问题,提出了一种卷积型多尺度融合FCN 的CT 图像肝脏肿瘤分割方 法。首先,通过提高对比度、增强和去噪的方式对原始的CT 图像数据集进行预处理;然后使 用处理后的数据集对所设计好的FCN 网络进行训练;最终得出能够精确分割肝脏肿瘤的网络模 型。实验效果采用多种评价指标进行分割结果的评估,并且与多种常见的分割网络进行对比。 实验结果表明本文方法可以精准分割CT 图像中各种形状和大小的肝脏肿瘤,分割效果良好, 能够为临床的诊断提供可靠的依据。     

基于形态学多结构元多尺度的自适应边缘检测

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域;针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了用不同方向的结构元素对图像进行多尺度检测的自适应边缘检测方法;首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行平滑处理,采用差分最大值确定结构元素的方向,利用形态学运算调整结构元素尺度,改进了数学形态学边缘检测算法;实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时.有很强的去除噪声能力.     

大跨斜拉桥扁平钢箱梁的多尺度损伤分析研究

以润扬大桥斜拉桥为分析对象,提出了扁平钢箱梁结构的多尺度损伤分析方法。采用子结构方法将钢箱梁结构全尺度动力响应和细节尺度构件损伤相互衔接实现多尺度损伤分析。在此基础上对模态曲率、模态应变能、模态柔度和斜拉索索力指标的损伤识别效果进行了比较研究。分析结果表明:(1)无噪声情况下,除了模态柔度指标不能够正确识别钢箱梁腹板损伤以外,各损伤指标均能正确识别其余所有损伤工况。(2)对大多数情况,柔度指标的抗噪性最好,曲率指标和应变能指标次之,索力指标最差;(3)应变能指标和柔度指标在钢箱梁结构损伤定位上具有一定的互补性。     

基于Retinex和同态滤波的X射线电池图像增强算法

针对工业X射线电池图像对比度低、视觉效果不好、不同区域处理效果差异大等问题,提出一种基于多尺度Retinex和同态滤波的X射线电池图像增强算法.首先利用多尺度Retinex算法中的高斯滤波对照射分量估计,从而得到反射分量.用改进的直方图均衡化方法来处理照射分量,采用改进的巴特沃斯高通滤波器对反射分量的局部细节增强.接着...     

一种山区图像边缘信息的分水岭变换提取方法

为了能够抑制引起过分割的根本原因-噪声和细密纹理,提出了一种改进的提取山区图的山脊线、山谷线的边缘信息的分水岭算法,该算法着重于解决传统分水岭的过分割问题;该算法首先对梯度图进行一种改进的多尺度梯度算子处理,以减小图像噪声对分水岭的过度分割的影响;然后利用基于标记符控制的最小强制技术去除由噪声和不必要的图像细节形成的谷底,使修正后的梯度图像只对应包含区域极大值的标记图像,改进后的方法能准确地提取出所需要的关键边缘信息.     

基于多标度曲线的股市网络构造及其社区挖掘

针对股票市场的复杂网络建模问题,提出使用不同阶数下的标度曲线(多标度曲线),测度沪深300指标股之间的加权多重分形特征相似性,并据此构造网络,研究网络的拓扑性质。在此基础上采用快速 Newman, Girvan-Newman,Louvain等经典算法挖掘网络社区结构,利用最大模块度确定最优相似性门限值,通过投资组合MV模型验证方法的有效性。实验结果表明,多标度曲线网络具有无标度、小世界和富人俱乐部性质,使用不同算法挖掘其社区结构可得到最优的划分效果。基于该网络社区结构构造的投资组合可有效降低风险。     

基于小波多尺度分析的图像匹配

提出一种基于小波的多尺度分析的图像特征点提取方法,给出了一种多分辨率分块特征点匹配的图像检索方法,多分辨率的分块策略使得相关反馈的自适应性得到了更好的保证,从而实现图像的快速、准确匹配。实验表明该方法在计算时间和精度上都是十分有效的。