基于PCNN和指数型模糊加权熵的医学图像融合

为了更好地对CT和MRI图像进行融合,提出了一种指数型模糊加权熵自适应融合规则和改进的PCNN区域信息融合规则在多小波基的框架下进行CT和MRI医学图像的融合方法。对待融合图像进行多小波基的分解,对不同频率分量采用不同融合算法。实验表明,算法明显优于其他融合算法。它提高了图像的清晰度,较大程度保留了细节信息,具有边缘信息突出,亮度对比度高的优点。     

基于证据理论的小波域多特征医学图像融合

针对多源医学图像融合过程中融合权值选择的不确定性,根据DS证据理论,采用证据理论中的基本概率分配函数来描述判决结果的不确定性。利用图像的区域方差、区域能量、区域信息熵三个特征,然后对特征进行归一化,将各个特征值作为基本概率分配的依据,在小波域内对高频分量采用基于DS证据理论的多特征融合规则进行图像融合。利用拉普拉斯能量,在小波域内对低频分量采用拉普拉斯能量自适应融合规则。实验结果表示：所提算法综合了多个特征的优势,降低了融合过程中的不确定性,较大程度地保留了图像信息。     

民办本科高校《计算机应用基础》教学方法探讨

该文以安徽新华学院的实践课堂教学为基础,分析民办本科高校"计算机应用基础"目前教学现状及存在的问题,提出几种新型教学方法,实践教学表明这些方法是比较有效的。     

基于人工鱼群遗传算法的异构多核系统任务调度研究

异构多核系统的任务调度问题已经被证明是一个NP完全问题。人工鱼群算法在算法初期具有较快的收敛速度,后期收敛较慢,而遗传算法的种群初始化具有较强的鲁棒性,初始化种群的质量直接影响着遗传算法的性能。本文提出了一种将人工鱼群算法与遗传算法相结合的任务调度算法,首先分析了异构多核系统的任务调度问题的本质,使用改进的人工鱼群算法来构建遗传算法的初始化种群,并使用改进的遗传算法进行迭代进化,从而提高了算法的收敛速度。