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81.
目前多模医学图像配准都定位在两幅图像配准的研究,很少涉及N维(3维及3维以上)图像的配准.当用扩展的N维互信息测度(E-NMIM)进行多个图像配准时,不能保证互信息(MI)值的非负性,并且运算速度慢,达不到临床要求.本文提出一种新的N维互信息测度(N-NMIM),不仅保证了MI值的非负性,而且在[1,2]有界范围内,也提高了配准的速度.通过腰椎部位的CT,T1加权的MRI和T2加权的MRI图像进行实验,验证了这种配准方法的有效性. 相似文献
82.
中值滤波由于可有效去除脉冲噪声,且能保护细节信息,因而成为应用最广泛的滤波算法之一,然而中值计算的速度问题在一定程度上制约了中值滤波的应用。为提高中值计算的速度,提出了一种利用测度积分快速计算中值的方法。该方法首先使用阶梯函数对数组进行拓展,并通过给出中值与函数测度积分的关系,实现了基于函数测度积分的中值计算算法;然后针对数组值分布范围较大时,中值计算时间增长的情况,给出了对测度空间进行压缩的解决方案;最后将空间压缩的方案推广到了多级压缩。实验表明,新方法计算中值的速度优于已往各种中值算法,并能与多数改进的中值滤波算法相结合。 相似文献
83.
SINS/GPS组合导航系统仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
以某载体的规划航迹数据为对象,针对捷联、卫星组合导航系统(SINS/GPS)进行了仿真研究。由规划航迹数据计算出载体的比力和角速度信息,输入至惯性测量器件模型,模型输出激励捷联解算模块,得到惯导系统输出参数;同时对规划数据添加观测噪声模拟GPS测量值。采用相对简单的基于半位置、半速度误差的误差方程作为状态方程,以松耦合方式进行集中式Kalman滤波,给出了SINS单独工作与SINS/GPS组合得到的半位置、半速度误差分布。对各状态的观测度进行了研究,确定了不可观测的状态并给出了部分状态可观测度的时间分布。仿真结果表明,方法正确有效,可对SINS/GPS组合导航系统进行算法验证和方案性评估。 相似文献
84.
广义Jensen-Schur测度在医学图像配准中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
使用互信息或归一化互信息测度进行医学图像配准时,由于噪声、模态、插值等影响,测度函数存在许多局部极值,收敛范围较窄,有可能导致误配准。为了克服上述缺点,定义了广义Jensen-Schur测度,利用巴特沃思函数对自变量值的非线性压缩功能,成功地消除了PV插值伪极值点。从测度曲线光滑性、抗噪鲁棒性、收敛性能方面,对四种新构造的广义Jensen-Schur测度、互信息和归一化互信息进行了比较和分析。实验结果表明,新构造的JS22和JS23测度在以上三个方面的性能都优于其他测度。 相似文献
85.
86.
基于内容的视频拷贝检测研究 总被引:4,自引:0,他引:4
提出一种新的基于内容的视频拷贝检测方法,根据视频连续帧之间信息的冗余,提出关键帧提取算法,对提取的关键帧做DCT变换,并将AC系数的有序测度作为关键帧的特征,计算视频关键帧之间的L1距离作为视频之间的相似度度量。实验表明该方法对抗几种不同的几何攻击有较好的效果。 相似文献
87.
88.
本文以“经典未确知集合”理论为基础,证明“理想证据合成公式”的不存在性,从而向人们指出;在研究专家系统理论时,企图寻找一个“理想证据合成公式”,就像人们想做成一台永动机或完成“任意角的三等分”一样是徒劳无功的。 相似文献
89.
正未标记学习仅使用无标签样本和正样本训练一个二分类器, 而生成式对抗网络(generative adversarial networks, GAN)中通过对抗性训练得到一个图像生成器. 为将GAN的对抗训练方法迁移到正未标记学习中以提升正未标记学习的效果, 可将GAN中的生成器替换为分类器C, 在无标签数据集中挑选样本以欺骗判别器D, 对C与D进行迭代优化. 本文提出基于以Jensen-Shannon散度(JS散度)为目标函数的JS-PAN模型. 最后, 结合数据分布特点及现状需求, 说明了PAN模型在医疗诊断图像二分类应用的合理性及高性能. 在MNIST, CIFAR-10数据集上的实验结果显示: KL-PAN模型与同类正未标记学习模型对比有更高的精确度(ACC)及F1-score; 对称化改进后, JS-PAN模型在两个指标上均有所提升, 因此JS-PAN模型的提出更具有合理性. 在Med-MNIST的3个子图像数据集上的实验显示: KL-PAN模型与4个benchmark有监督模型有几乎相同的ACC, JS-PAN也有更高表现. 因此, 综合PAN模型的出色分类效果及医疗诊断数据的分布特征, PAN作为半监督学习方法可获得更快、更好的效果, 在医学图像的二分类的任务上具有更高的性能. 相似文献
90.
二型模糊集(type-2 fuzzy set, T2FS)是将模糊集中的隶属函数拓展为一型模糊集而产生的集合,其具有表示更深层次不确定性的优势,能够极大程度地增强对客观世界不确定性的刻画能力.因此,近年来围绕二型模糊环境下的决策理论与方法研究得到了蓬勃发展.鉴于此,对二型模糊决策理论与方法进行系统性综述,梳理该领域的发展脉络,阐明现有工作的研究态势,总结二型模糊信息集成与决策的主要研究成果.首先,介绍二型模糊集的发展历程和基础理论研究现状;然后,分别针对基于二型模糊信息的决策基础理论(信息融合理论、偏好关系理论和测度理论)以及决策方法的研究现状进行概述;最后,对二型模糊决策理论与方法的未来研究方向进行展望. 相似文献