CALIS IR
English   中文  

| Receive email updates | My CALIS IR | Edit Profile |

   Search

 

Communities& Collections | Browse by Issue Date | Browse by Author | Browse byTitle | Browse by Subject

Refine Results



   Search Results

  Search Use 12 ms        
 
改进二值化算法在铁路路况图像处理中的应用
作者: 崔建荣, 阮双琛, 关惠玲 主题: 图像分割, 改进二值算法, 快速二值算法, 铁路图像 年份: 2006
摘要: 针对铁路路况识别系统实时性要求高,图像受太阳光照射、阴影遮挡等外界条件影响大的特点,结合了两种对ctsu法的改进,提出了一种新的改进算法。改进二值化算法首先利用快速二值化算法找到一个初始的阈值,然后利用类内方差和图像灰像素的变化率的关系来判断是否对图像进行继续分割,直到找到最佳阈值为止。此法可在提高算法的适应性的同时使计算速度得到改善,实验结果表明这一算法效果良好。
纸币号码识别技术研究
作者: 刘承香, 阮双琛, 胡学娟, 黄贵明 主题: 号码识别, 图像分割, 模板匹配, 纸币 年份: 2008
摘要: 研究了纸币号码识别技术。针对水平冠字号和垂直冠字号的特点,分别对号码数字图像进行了预处理、去噪、分割等处理,然后利用区域模板矩阵作为特征参数,进行模板匹配实现号码识别,并对一些易混淆的字符进行特殊区域信息比较。在实践中水平冠字号的识别率达98%,垂直冠字号的识别率达93%。
耳蜗长度的无创伤性测量及其横断面的提取
作者: 刁现芬, 陈思平, 梁长虹, 吴佩娜 主题: 耳蜗长度, 图像分割, 窄带水平集算法 年份: 2007
摘要: 针对耳蜗尺寸小、形状复杂的特点,给出了一种测量人类耳蜗长度的无创伤性测量方法。首先,使用三维窄带水平集算法从颞骨螺旋ct图像中分割出耳蜗。其次,采用自动跟踪算法提取耳蜗底周质心。再次,采用人机交互的方法提取耳蜗中周、顶周部分的质心。最后,提取的耳蜗质心点之间使用cardinal样条插值,得到光滑的耳蜗中心线,该中心线的长度即为所测耳蜗的长度。借助耳蜗中心线,还可实现沿耳蜗长度方向任一位置的垂直横断面的提取。该方法不仅可测量形状正常的耳蜗,对于耳蜗畸形的情况同样适用。应用颞骨螺旋ct数据测量的耳蜗长度与显微解剖测量结果进行了比较,无显著性差异。
三维窄带水平集算法在内耳分割中的应用
作者: 刁现芬, 陈思平, 吴佩娜, 梁长虹, 汪元美 主题: 内耳, 图像分割, 窄带水平集算法 年份: 2007
摘要: 为减少从颞骨螺旋ct(computed tomography)图像中分割内耳的手动交互量,阐述了基于区域竞争的窄带水平集算法的基本原理及其特点,构造了合适的速度函数来控制水平集函数的演化,并将该算法应用于颞骨螺旋ct图像中内耳的分割.通过建立三维模型表面上的点与3个正交截面的对应关系,可以快速确定弱边界所在的位置,然后在正交截面上手动编辑以去除多余的组织,得到完整的内耳.对3个病人的5例颞骨图像进行内耳分割实验,实现了4例内耳的完整分割、1例严重畸形内耳的不完整分割.分割1例内耳约需10 min.该方法具有分割速度快、手动交互少、结果表面均匀的优点.
一种快速的全自动超声子宫图像分割算法
作者: 唐盛, 陈思平 主题: 超声子宫图像, 图像分割, BP神经网络, 同质区域, 数学形态学 年份: 2007
摘要: 使用超声成像进行子宫节育环检查工作已在我国广泛地开展,利用图像识别技术进行计算机辅助诊断对于减轻检查人员工作负担意义十分明显,其中图像分割部分的主要目标则是快速地全自动分割开图中的几个主要器官及节育环。本研究提出了一种快速的全自动子宫图像分割算法。该算法包括以下三个主要步骤:首先运用bp神经网络处理图像整体灰度分布获取基准分割阈值;其后使用超声图像斑点噪声统计特征进行同质区域判别,并根据局部灰度分布自适应调整分割阈值;最后使用数学形态学算子对分割效果做进一步的改善。基于由1200幅超声子宫图像组成的图像库,对所提算法与最大类别方差法、snake活动轮廓模型等数种常用分割算法进行了性能比较,实验结果表明所提算法在速度与准确程度两方面均表现良好,平均耗时为0.93s/幅,准确程度达到了94%。本算法无需人工干预,分割速度快,分割准确程度能够被临床医生所接受,可以用作超声子宫图像辅助诊断系统的图像分割部分,具有很好的应用前景。
窄带Level Set与可视化技术在耳蜗分割中的应用
作者: 刁现芬, 陈思平, 梁长虹, 吴佩娜 主题: 耳蜗, 可视化, 图像分割, 水平集算法 年份: 2007
摘要: 耳蜗的分割是对耳蜗进行模型化和分析研究的前提。采用三维窄带水平集(level set)算法与可视化技术相结合的交互式分割方法对耳蜗进行分割,三维窄带水平集算法用于体数据中感兴趣目标的分割,可视化技术对分割结果进行三维显示,显示结果作为用户调节算法参数的依据,经过多次的人机交互,从而获得满意的分割结果。我们详细地阐述了水平集及窄带水平集算法的基本原理、特点,并成功应用三维窄带水平集算法实现了颞骨螺旋ct(computed tomography,ct)图像中耳蜗目标的分割。实验表明三维窄带水平集算法与可视化技术相结合的交互式分割方法可以很好地实现医学体数据中耳蜗的分割,与对体数据逐层分割的方法相比,速度有了很大提高。
一种基于代价函数和模糊熵的图像分割方法
作者: 王保平, 范九伦, 谢维信, 吴成茂 主题: 代价函数, 模糊熵, 图像分割 年份: 2003
摘要: 提出了一种基于代价函数和模糊熵的图像分割方法 该方法先用代价函数最小化法对退化的图像作预处理 ,之后 ,利用模糊熵作进一步的处理 实验结果表明 :新方法和一般的阈值分割方法相比 ,不但分割图像的错分率较小 ,而且图像的视觉效果也有较大的改善
基于二维直方图的图像模糊聚类分割新方法
作者: 甄文智, 范九伦, 谢维信 主题: 模糊C-均值聚类, 硬C-均值聚类, 图像分割 年份: 2003
摘要: 基于二维直方图的模糊聚类分割算法可以有效地抑制噪声的干扰。但是,fcm算法用于图像数据聚类时的最大缺陷是运算的开销太大,这就限制了这种方法在图像分割中的应用。该文根据fcm算法和灰度图像的特点,提出了一种适用于灰度图像分割的抑制式模糊c-均值聚类算法(s-fcm)。通过调节抑制因子α来提高分割速度和分类的正确率。实验结果表明,新算法对小目标灰度图像的分割效果优于fcm算法。
红外热图像序列中基于人体模型的目标头部定位方法
作者: 杨?, 裴继红, 谢维信 主题: 图像分割, 目标定位, 红外热图像 年份: 2005
摘要: 文章针对红外热图像序列,提出了一种多目标的头部定位方法。该方法检测目标轮廓的上凸点,根据上凸点构造粗略人体模型;利用热函数聚类方法确定投影直方图中峰的个数及位置。最后对上凸点和峰顶点进行综合判断以确定目标个数并定位。实验结果表明,该方法是有效可行的。
直方图模糊约束FCM聚类自适应多阈值图像分割
作者: 裴继红, 谢维信 主题: 模糊约束, 图像分割, FCM聚类, 多阈值化, 自适应 年份: 1999
摘要: 本文提出了一种新的有效的图像多阈值分割方法.该方法通过对模糊约束直方图目标函数的优化.获得一个最佳模糊约束c划分,根据最大隶属度原则进行图像多阈值化.文中对得到的模糊划分函数进行了分析,同时还讨论了直方图划分类数的自适应确定问题.最后给出了几个典型的实验.理论分析和实验表明了本文方法具有速度快、划分特性良好,鲁棒性强的特点
  • 返回 10 个结果  
  • 1

 

Copyright © 2001-2012  CALIS (Developed Based on CALIS IR Software) - Feedback Number of User on Line: 142     Total of Site Visit: 6610011