【摘 要】
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利用混合高斯模型对MRI图像直方图进行分析,将拟合获得的特征参数作为水平集曲线进化的约束条件,对医学图像进行分割。分割中采用的自适应Level Set方法,能够自适应地确定曲线进化方向(扩张或收缩),而不必在分割之前指定其进化方向,减少了人工干预;同时也克服了传统测地活动轮廓线(GAC)方法对图像梯度信息的过分依赖,以及由于对图像进行大尺度高斯平滑处理造成边缘点移动、定位准确度下降的缺陷。分别对M
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利用混合高斯模型对MRI图像直方图进行分析,将拟合获得的特征参数作为水平集曲线进化的约束条件,对医学图像进行分割。分割中采用的自适应Level Set方法,能够自适应地确定曲线进化方向(扩张或收缩),而不必在分割之前指定其进化方向,减少了人工干预;同时也克服了传统测地活动轮廓线(GAC)方法对图像梯度信息的过分依赖,以及由于对图像进行大尺度高斯平滑处理造成边缘点移动、定位准确度下降的缺陷。分别对MRI仿真和真实图像进行了实验,MRI仿真实验的分割敏感性、专一性和总体性能指标分别达到了94.72%、9
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DEMETER科学任务中心(SMC)已经建成,由法国环境物理与化学实验室(LPCE)负责运行,主要负责有效载荷工作指令的制定,向DEMETER卫星国际用户收集与分发卫星观测数据及其数据产品。成立科学任务中心的目的是最大限度地降低开发和探测成本,获得最大回报。本文描述了科学任务中心的数据处理系统、数据服务和有效载荷工作控制方法和相关的硬件和软件构架。
文中提出了一种新的人脸识别方法,该方法采用DCT提取人脸特征,并采用SVM对该特征进行分类识别。基于该方法,对ORL人脸库进行分类识别,仅用28个特征平均识别率达到97.4%。仿真结果表明,该方法显著地降低了特征维数和计算复杂度,明显提高了特征的可辨别能力,而且,SVM可以有效地提高分类器的分类和推广能力。
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