【摘 要】
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为了克服双树复小波变换(dual tree complex wavelet transform,DTCWT)在图像融合中对方向选择性较差,难以很好地反映源图像的细节信息等不足,提出了一种新的双树复剪切波变换(dual-tree complex shearlet transform,DTCST)与自适应双通道脉冲耦合神经网络(adaptive dual-channel pulse coupled n
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为了克服双树复小波变换(dual tree complex wavelet transform,DTCWT)在图像融合中对方向选择性较差,难以很好地反映源图像的细节信息等不足,提出了一种新的双树复剪切波变换(dual-tree complex shearlet transform,DTCST)与自适应双通道脉冲耦合神经网络(adaptive dual-channel pulse coupled neural network,ADCPCNN)的图像融合方案。首先,利用形态学对源图像处理,对图像进行增强
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The Mumford-Shah energy functional is a successful image segmentation model. It is a non-convex variational problem and lacks of good initialization techniques so far. In this paper, motivated by the
目的:探究采用多层螺旋CT对周围型肺癌及局灶性机化性肺炎的鉴别诊断价值。方法:选取我院2014年1月至2018年1月收治的经病理证实的局灶性机化性肺炎患者50例,将其作为对照组,另选取同期收治的60例周围型肺癌患者,将其作为观察组。采用多层螺旋CT进行诊断,比较两组患者临床特征、CT征象及CT强化特征。结果:两组男女比例、基础疾病分布、临床症状比例及实验室检查指标之间的差异无统计学意义(P>0.0
基于卷积神经网络模型,提出一种立体图像舒适度评价方法。该方法无须提前根据特定的任务从图像中人工提取具体的特征,而是模拟人脑处理机制对图像进行层次化的抽象处理,自主提取特征。该方法采用三通道卷积神经网络结构,分别对原始图像进行主成分分析,以及32×32、256×256两种尺度的分块处理得到三条通道的输入数据集,根据输入数据设计每条通道的网络结构。采用两种尺寸分块处理得到不同尺寸的图像块特征信息,采用
为研究不同滤波算法在土壤湿度同化中的有效性,以及土壤湿度模拟结果对模型参数的敏感性,结合简单生物圈模型Si B2,设置敏感性实验,探求土壤饱和水力传导度对土壤湿度模拟结果的影响;并在此基础上,采用集合卡尔曼滤波(En KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和无迹粒子滤波(UPF)开展土壤湿度实时同化实验。结果表明:土壤饱和水力传导度能显著影响土壤湿度模拟精度;利用En KF、UKF、UPF同化站点观测数
目的:探讨结合迭代重建算法的低剂量CT在颈部应用价值。方法:172例疑头颈部病变患者行CT检查,随机分为常规剂量组(86例,管电流125 m As)和低剂量组(86例,40~110 m As),分别采用滤波反投影和三维自适应迭代剂量降低(AIDR3D)重建。在下颌角及上纵隔水平分别测量不同组织的CT均值及标准差,由两位CT影像医师采用4分法标准对图像盲法评分;比较图像质量差异和不同扫描方式下患者的
【目的】利用一组亥姆霍兹线圈为激励源,进一步研究磁感应成像技术。【方法】系统模型由背景物体、异物、亥姆霍兹线圈和20个检测线圈构成。利用滤波反投影算法重构图像,分析不同位置和不同体积大小的异物的重构图像结果,并且通过3个客观参数即相关系数、归一化均方距离和归一化平均绝对距离客观分析成像结果和实际图像的差异。【结果】当异物靠近边缘,图像的相关度为54.009,位置定位精度3 mm以内。异物体积较大时
针对铸件砂眼缺陷的检测问题,提出一种图像形态学重构后的差分算法。Matlab读取图像,中值滤波对图像去噪减少干扰信息,再对去噪后的缺陷图像和合格图像分别进行增强和形态学处理;随后采用差分算法求出两幅图像之间的差异信息,得出图像中灰度值最大的区域即为砂眼所在的位置;最后求出砂眼所占区域的面积、周长、圆形度,累积砂眼特征库。
随着铁路中货运重载化和客运高速化程度的不断提高,由异物入侵引发的交通事故屡见不鲜,使生命财产损失严重,所以对侵入铁路的异物进行有效检测具有重要意义。作为一种近年来被提出的具有多隐含层结构的新型人工神经网络,深度学习算法可以抽取样本中更深层次、具有代表性的特征,使得检测和分类的效果更好。在此基础上,所提出的异物侵限检测算法是以深度信念网络(DBN)结构模型为核心,并以铁路现场视频素材为基础建立网络训
运动目标检测是智能视频监控中的关键问题.Vibe是一种典型的运动目标检测算法,但是这种方法存在对鬼影消除速度缓慢以及对全局光线变化的抗干扰性差等缺点.本文提出一种改进算法,改进Vibe的背景模型更新机制,引入三帧差法作为参考帧,提升了消除鬼影的速度和背景模型的稳定性.提出一种全局光线抗干扰策略,降低了全局光线对目标检测的干扰,并通过实验验证了本文算法的有效性和可行性.
主动表观模型(AAM)是经典的特征点检测方法,该模型对外轮廓的定位不是十分准确,且计算复杂度高,迭代次数大,容易陷入局部最优解,很难满足多姿态人脸特征点检测的要求.针对上述问题,提出了一种基于Canny边缘检测的AAM人脸特征定位方法.在使用AAM之前先利用Canny算法进行边缘检测,滤去非人脸轮廓部分像素点的纹理信息,使特征点极大限度的定位到人脸轮廓部分.实验结果表明:该方法减少了迭代次数,降低