具有光照强度不变性的显微细胞图像处理算法

显微图像受光源光照强度的影响很大,研究了不受光照强度影响的显微细胞图像的增强技术。对显微灰度图像,用Top Hat算法对细胞进行了突出;对于显微彩色图像,先由图像的RGB空间变换到IHS(Intensity,HueandSaturation)空间,然后,通过对分量提取细胞的颜色信息。实验表明,以上两种方法消除了光照强度变化对图像的影响。     

基于改进遗传算法优化的形态学修正TOP-HAT滤波器设计方法

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,设计了一种基于改进遗传算法优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子。其中,优化的修正Top-Hat形态学滤波器可以很好地抑制背景和噪声的影响;改进遗传算法采用新的区间离散化编码和自适应的主次式交叉与变异算子,通过优化搜索全局空间得到的形态学滤波器参量具有较好的滤波性及时效性。并且针对不同信噪比的点目标检测建立了自适应门限。实测数据的处理结果表明:在虚警概率小于5%情况下,优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子对信噪比约为2的复杂图像检测概率大于等于70%,与固定结构元素的Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了近10%,与用经典遗传算法训练的传统Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了4%。     

用于可变比特率视频通信量预测的自适应训练及删剪算法

提出一种自适应神经网络模型对可变比特率视频通信量进行非线性自适应预测，并采用基于递归最小方差的自适应学习及删剪算法对抽头延迟神经网络进行训练和结构优化.仿真实验表明，该模型能够实现对复杂视频通信量序列的高精度预测，满足实时快速的预测要求. 关键词： 视频通信量预测 神经网络 递归最小方差 删剪算法