【摘 要】
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电阻抗层析成像技术(electrical impedance tomography, EIT)图像重建时会因其固有的欠定性、非线性与病态性产生失真,故需要对重建图像的质量进行定量评价。针对重建图像中目标的还原情况评估大多使用位置误差(position error, PE)、分辨率(resolution, RES)等参数评价这一现状,基于改进粒子群优化法(partical swarm optimiz
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电阻抗层析成像技术(electrical impedance tomography, EIT)图像重建时会因其固有的欠定性、非线性与病态性产生失真,故需要对重建图像的质量进行定量评价。针对重建图像中目标的还原情况评估大多使用位置误差(position error, PE)、分辨率(resolution, RES)等参数评价这一现状,基于改进粒子群优化法(partical swarm optimization, PSO),在1/4振幅强度的局部范围内求解全局有最小评价参数的像素点振幅图,改进了传统评估
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物联网设备数目庞大且具备一定的网络攻击能力,大多数物联网设备也会涉及用户隐私并关联用户的敏感设备,随着物联网技术的迅捷发展和物联网设备的大规模部署应用,物联网设备带来的安全问题引起了广泛关注。文中针对物联网设备准确识别的问题,引入设备指纹的概念,设计了基于朴素贝叶斯的物联网设备指纹算法,确定了分类器阈值,以此解决设备指纹的更新问题。选取网络摄像头为实验对象,测试了算法的各项性能,实验结果表明,朴素
光学膀胱内窥镜是膀胱癌检测中极为重要的诊疗仪器,对膀胱癌的诊断起着关键作用。但膀胱内窥镜图像成像时会由于光照不均匀或者液体残留等原因出现光线过暗或过度曝光等现象。通过基于视网膜皮层算法(Retinex)中的单尺度视网膜皮层算法(singele scale retinex, SSR),多尺度加权平均的Retinex算法(multi scale retinex, MSR)和彩色恢复多尺度视网膜皮层算法
医学图像分割是疾病诊断任务中的关键技术,针对现常用的图像分割网络存在对小物体预测不准以及因局部信息丢失产生网格伪像等问题,设计了一种基于注意机制的DeepLab V3+图像分割方法。在编码(Encoder)部分添加YOLOv5网络中Focus+CBL+CSP的级联式特征提取模块,增强网络能力,同时在Encoder和解码(Decoder)网络加入瓶颈注意力机制,增加目标权重,优化特征提取,获取更多的
滤波反投影算法具有快速实时成像的特点,因此被广泛用于工业和医学超声成像系统中,如何使其在快速实时成像的同时具有较高的清晰度,一直是学术界的研究热点。针对滤波反投影(filtered back projection, FBP)算法重建后图像质量较差的问题,利用投影中经过Radon变换图像高频信号变少的特点,通过给滤波函数加修正因子的方法对常用于反投影重建算法的斜坡滤波器(ram-lak, R-L)进
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