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RS值及其质控图在临床化学室内质量控制中的应用研究
【出 处】
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陕西医学检验
【发表日期】
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1996年03期
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针对目前矢量量化技术存在的主要问题之一:图像边缘失真严重,本文讨论了一种应用神经网络的图像边缘保持矢量量化方法.它以Kohonen的自组织特征映射算法(SOFM)为基础,根据人的视觉系统对图像边缘的敏感性,先对整幅图像的边缘提取,再根据不同训练矢量(图像子块)的边缘特性,自适应地调整SOFM算法中的学习速率因子.本文中,图像的边缘提取及矢量量化,都是由神经网络实现的.实验结果表明,和单纯用神经网络
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以错分概率、相对均匀测度及相对形状测度为评价准则,利用合成图像测试分割算法的性能,客观、定量地分析比较了目前常用的几种整体阈值选取方法,实验结果表明:分割方法的通用性与目标大小、对比度、噪声等图像因素有关.最后,本文给出了各种方法的实际应用范围.
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本文着重研究三维不规则数据场的体绘制,提出了一种快速体绘制算法.本算法结合光线投射法及单元投影法的优点,解决了传统体绘制技术在处理不规则数据场时所存在的速度及处理规模上的限制,并且可以普遍适用于各种不同类型的不规则数据网络单元.
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