种子区域生长法的改进算法及其在钉螺图像提取中的应用

种子区域生长法是图像分割中一种常用的方法,其性能在很大程度上取决于种子点的选取与生长规则.为了更有效地应用种子区域生长法从真实图片中提取钉螺图像,在分析种子区域生长法的基本思想后,提出了一种改进的种子区域生长算法并用于提取钉螺图像.改进种子区域生长法使用了新的区域生长相似性规则和区域生长停止的动态阈值方法,改进算法采用人工方式来选择区域生长的种子点.结果表明,改进的种子区域生长法在复杂背景图片中能获得更好的钉螺图像提取效果.     

基于彩色图像区域生长法的变电站红外图像分割

变电站红外图像的分割是对其进行进一步分析处理的基础。本文介绍了变电站红外图像的特点,并通过对现有分割方法的分析,提出了适合实际图像特点的彩色图像区域生长法。实验结果表明,该方法能较好的实现红外图像的分割,有利于后期的图像识别和特征数据的提取,适合于在变电站自动监控系统中应用。     

基于区域生长法的图像分割技术

图像分割是图像处理领域的重要技术,本文介绍了图像分割的定义、基本算法,详细阐述了区域生长的原理并进行了相关的实验,并对基于区域灰度差的生长准则和基于灰度形状的生长准则进行了分析。     

基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割算法

提出了一种基于区域的自动种子区域生长法进行彩色图像分割的算法.该方法首先应用分水岭算法对图像进行初始化分割,形成过分割效果.然后从分水岭算法形成的区域出发,根据一定的规则自动选出一些区域作为种子区域,进行种子区域生长.与传统的种子区域生长法(SRG)以图像中的像素点作为种子进行生长的方法不同,本方法以区域作为种子并以区域作为生长单位进行区域生长.实验结果表明,该算法能够产生较好的分割效果及较快的分割速度.     

基于改进的区域生长法的气管与支气管分割

根据气管与支气管的树状特征,提出了一种改进的区域生长法.该方法首先从最上端的CT图像中得到气管初始区域,然后利用气管或支气管在相邻CT图像中的几何特征与灰度特征的相关性对区域生长法进行了改进,其次利用改进的区域生长方法沿着三维空间的树状路径逐步搜索气管与支气管的其他区域,最终得到气管与支气管的全部数据.该方法自动化程度高,不仅适用于气管与支气管分割,还可推广到骨骼、人体血管系统等其他小目标的分割问题.     

改进的区域生长算法及其在肾实质自动分割中的应用

提出了一种肾脏CT图像自动分割方法,将像素点的局部统计特征和像素点的空间位置信息结合起来,以此定义了像素之间的邻域相似性指标,并根据领域相似性指标自动选取种子点、种子的生长准则及终止准则,该方法克服了传统区域生长算法需手动确定种子点和生长顺序固定等缺点,最后通过MICCAI(medical image computing and computer assited intervention)的5个评价指标对分割结果做出客观评价,结果表明,该算法具有较好的分割效果.     

植根区域生长法(SRG)中的边界像素及其改进算法

根植区域生长法(Seeded Region Growing)是处理图象分割的一种快捷的半自动算法([1]，R．Adams and L．Bischof，1994)，也是目前处理图象问题的一种公认的有效方法和技术．边界像素对该算法的行为及效果有着微妙的但却是重要的．在应用中我们发现，当分割块处于狭窄连通状态时，这一算法常常是失败的，而失败的结果通常会导致原始图象的细节失真或者过分地依赖种子的选择．针对这一问题，我们对R．Adams和L．Bischof的植根区域生长法进行了改进，给出了一个有效算法，解决了原来算法对狭窄连通分割块失败的问题．     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区，感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象，而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换，使边缘定位更准确；其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则，有效抑制过分割现象，同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效，能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果，边缘定位精确度较高。     

区域生长法在多普勒天气雷达速度场分析中的应用

随着多普勒天气雷达技术的诞生及其迅速发展,多普勒天气雷达速度场资料在强对流天气系统分析、数值模式资料同化中的应用越来越广泛.但是由于采样的限制,尽管在硬件上已经采用了双Plus Repeat Frequency技术,但多普勒天气雷达能探测的速度范围依然有限,常常在大风区会出现多普勒速度模糊现象.这给资料分析、风场反演和资料同化带了很多的困难,因此解决资料中出现的速度模糊问题已经越来越重要,通过风场分片光滑的性质,提出了区域生长法在多普勒天气雷达速度场分析中解决速度模糊现象的技术.最后以目前全国布网的CINRAD SA型多普勒天气雷达探测资料为主,进行了大量的试验,结果证明该方法能较好的退出多普勒速度场中的速度模糊现象.     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区,感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通 常存在的严重过分割现象,而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分 水岭变换,使边缘定位更准确;其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则,有效抑制过分割现象, 同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果, 边缘定位精确度较高。     

一个改进的Separate算法及其应用

关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题,在关联规则的挖掘过程中加入约束条件,是实现用户参与挖掘的一种方式,这样得到的规则是用户所真正关心的,而Separate算法便是这类算法的代表.先对Separate算法进行了改进,从而进一步提高其性能,然后用改进后的算法挖掘实际应用中的一个实例,最后对挖掘结果给出相关决策解释.     

一种改进的中值滤波算法

讨论了非线性滤波的特点，分析了中值滤波的属性，在阈值分解的基础上，提出了一种非线性递归中值滤波的改进算法．对其在信号和图像处理中的应用进行了初步的探讨，给出了该方案的仿真结果，结果表明，改进后的中值滤波算法与传统的中值滤波算法相比，前者在去噪同时保护边缘信息方面大大优于后者．     

改进的免疫遗传算法在优化问题中的应用

基于生物免疫系统原理,对人工免疫系统进行研究,提出了改进的免疫遗传算法.该算法的选择算子采用基于浓度和适应度的自适应式选择策略;引入免疫算子,抑制其优化过程中出现的退化现象.将改进的免疫遗传算法应用于TSP组合优化问题,仿真结果表明了该算法的有效性.     

一种改进型遗传算法及其在规则提取中的应用

传统的遗传算法在处理复杂的优化问题时容易早熟收敛,陷入局部最优解。为此将免疫原理引入遗传算法,提出了一种新的亲和度定义策略——正弦型亲和度,该策略在对适应度调整时,前期有近似线性的抑制作用,后期则变得平缓。据此设计了一种改进型遗传算法,以提高遗传算法的全局寻优和局部搜索能力。实验结果表明,改进型遗传算法在处理高维多峰函数的收敛速度和收敛精度方面均优于基本遗传算法。以发动机稳定工作状态为例,应用改进型遗传算法实现了飞行状态分类规则的自动获取。测试结果表明,只要训练样本选取得当,获取的规则简洁、有效。     

一种改进的粗糙集约简算法及其应用

引入一种改进的属性频率函数,据此提出了一种改进的粗糙集约简算法,并将该改进算法运用到商品的综合评价中,最后,通过算例验证了该算法的可行性和有效性。     

一种改进的SVM算法及其在证券领域中的应用

根据传统的SVM算法原理，提出一种新的基于连续的和过程化的SVM算法，该算法在分类结果上不再局限于两类分类问题的离散情况，是一种支持向量的动态选择算法．将该算法应用于证券领域中，结果表明该算法是有效且正确的．     

一种改进的SIFT算法及其在医学图像配准中的应用

图像特征点的提取是医学图像配准的基础,其精确性直接影响匹配的结果.目前在实际应用中常使用手工提取特征点的方法,精确性差且工作量大.SIFT算子具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性,被广泛应用于图像配准中.由于SIFT匹配算法对特征点匹配的条件较为严格,特征点的数量常常无法满足医学图像配准的实际需要,并且存在一定的误匹配.为增加特征点的数量,提高匹配准确率,采用SIFT算法自动提取特征点,并使用特征点之间的Euclid距离作为相似性判定度量,根据医学图像的特点保留低对比度点,以实现医学图像的配准.实验结果表明该方法是有效的.     

An Improved String-Searching Algorithm and Its Application in Component Security Testing

Mass monitor logs are produced during the process of component security testing. In order to mine the explicit and implicit security exception information of the tested component, the log should be searched for keyword strings. However, existing string-searching algorithms are not very efficient or appropriate for the operation of searching monitor logs during component security testing. For mining abnormal information effectively in monitor logs, an improved string-searching algorithm is proposed. The main idea of this algorithm is to search for the first occurrence of a character in the main string. The character should be different and farther from the last character in the pattern string. With this algorithm, the backward moving distance of the pattern string will be increased and the matching time will be optimized. In the end, we conduct an experimental study based on our approach, the results of which show that the proposed algorithm finds strings in monitor logs 11.5% more efficiently than existing approaches.     

改进的零度矩阵分类算法及其在数据校正中的应用

在当前的物料平衡系统所用到的数据分类方法中,零度矩阵法具有构造方法简洁、运算方便、计算效率高等优点。但零度矩阵法具有对数据分类不够彻底的缺点,进而影响下一步数据校正工作的精度,最终对整个物料平衡系统的可靠性造成影响。针对上述问题,提出了一种改进的零度矩阵分类算法,在数据预处理阶段引入极大绝对线性无关列的概念,通过对矩阵的重新分割,实现了对平衡组中数据的彻底分类。仿真实验结果证明,该方法实现了对数据的彻底分类,提高了物料平衡系统的精度与可靠性。