基于单位扇环灰度的虹膜定位算法

提出了基于单位扇环灰度的虹膜定位算法。利用投影法分割出一个包含瞳孔的矩形区域,通过最大类间方差法确定该矩形区域的阈值,完成瞳孔的分割。对于虹膜外边界的定位,需要基于瞳孔中心分割出某一方向上的扇形区域,以5个像素作为扇形区域的步长,计算每个扇环的平均灰度值,根据灰度变化情况就可以确定该方向上的虹膜外边界点。其他方向上的边界点也通过此方法确定。对这些边界点进行筛选并进行圆的拟合,最终实现虹膜的定位。实验结果表明,采用该方法所分割的虹膜图像可以获得良好的效果,具有良好的应用和参考价值。     

一种管线CT成像模型

管线是维系很多设施的命脉,它们的腐蚀问题受到了广泛的重视.工业X射线CT成像技术可以实现对管线的非破坏检测,发现它们的腐蚀状况以及各种缺陷,从而掌握其质量情况和变化规律.本文主要研究了海水管线的CT成像方法,在每个角度都存在数据缺失的情况下,给出了它的CT扫描和重建模型,提出了基于TV约束和加权均值化处理的分组ART迭代算法的重建方法.模拟实验表明该方法可以获得管线横截面的高质量CT图像,为其内部腐蚀参数的计算和腐蚀程度的判断提供了重要依据.     

基于邻域贡献权值细化的圆心亚像素定位算法

针对传统的圆心算法过程复杂、定位精度受初始边缘提取效果影响较大等问题,提出了一种基于邻域贡献权值细化的圆心亚像素定位算法。首先引入邻域贡献权值系数,改进传统非极大值抑制法,细化边缘;然后在边缘点的梯度方向对灰度值进行高斯拟合,确定亚像素边缘位置;最后针对边缘突变点提出了基于随机抽样一致的最小二乘法来拟合圆心。实验结果表明,该算法具有较好的精度和稳定性,圆心的提取精度可以达到0.1个像素。     

对带状态和输入延迟系统通过动态输出反馈实施H_∞控制（英文）

本文讲述对状态和输入延迟的连续时间线性系统的一种新的控制方法,这种控制方法是通过动态输出反馈控制器实现的.基于延迟分割技术,用矩阵不等式得出闭环系统的稳定化标准.这种稳定化方法拥有一个特定的单调性质,从而得出线性迭代收敛的计算算法.本文用一个例子来说明所阐述的方法的有效性.     

复杂地理环境的图像分割及电波传播特性

复杂地理环境是电波传播不可避免的传播环境,不仅不规则地形会对电波传播产生影响,不同的地表媒质对电波传播也会产生不同的影响。为了使得电波传播特性的预测结果更加地准确有效,通过图像分割算法实现地表环境的简单分类,同时对不同的媒质赋予不同的电磁参数,并结合数字高程模型(DEM)数据,实现了既具有地形起伏信息又具有地表电磁环境参数的复杂地理环境建模。在此基础上,对地表电磁环境信息做了网格剖分处理,利用抛物方程(PE)模型对复杂地理环境下的电波传播特性进行了预测。     

基于多图谱配准的三维胰腺CT图像分割

胰腺的自动分割一直是医学图像分割中一项具有挑战性的问题。胰腺是一个具有高度解剖变异性的器官,目前的多图谱分割方法很难对胰腺的边缘产生精确的分割。针对这一问题,采用了基于多图谱配准的分割算法对胰腺进行分割,优化了一种局部动态阈值的后处理方法。在标签融合阶段,采用概率阈值融合算法、Majority voting(MV)算法、STAPLE算法和SIMPLE算法四种标签融合算法进行对比。在后处理阶段,采用局部动态阈值处理方法,首先通过初步分割结果对目标图像提取目标区域,然后自动确定阈值实现该区域的二值化,最终与初步分割结果取交集作为最终分割结果。采用留一交叉验证策略对80例NIH胰腺CT图像和22例来自上海本地医院的胰腺CT图像进行分割,最终得到的DSC分别为79.98%和81.30%。实验结果表明,所提方法实现了对胰腺的有效分割。     

一致P-函数非线性互补问题的宽邻域不可行内点算法及其计算复杂性

1引言与记号单调线性互补问题和线性规划问题的原始-对偶路径跟踪算法,1989年的文献[1、2]分别首先提出。以后又出现了一些改进的算法。早期的原始-对偶路径跟踪算法及其改进算法的迭代点列大都是在包含中心路径C的一个2-范数的窄邻域里,这种可行内点算法通常理论上具有最好的迭代复杂性O(n~(1/2)L),但是由于窄邻域极大地限制了迭代步长,实     

基于遗传算法的指纹图像分割算法

在指纹技术中,指纹图像分割是图像处理中关键的一步。将遗传算法用于计算指纹图像分割阈值,采用染色体编码的方法并利用赌轮法产生初始化种群,通过选择算子、交叉算子和变异算子的方法实现分割。该方法表明利用遗传算法所得到的阈值进行分割处理能取得较好的效果。     

基于PSO和模糊划分熵的水下图像分割

在水下环境中,由于存在着水体对光线的吸收以及照明不均等原因,水下图像具有信噪比低、边缘模糊等特点。如果直接使用传统的分割方法,对水下图像进行处理后的效果较差。传统的基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是其时效性较差。而粒子群算法(PSO)是一类随机全局优化技术,该算法简单易实现,可调参数少。因此将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中。新方法在重新定义模糊熵的基础上,根据最大熵原理,利用粒子群算法来搜索分割阈值。相对于传统的利用穷举法来搜索分割阈值的算法,新方法大大减少了计算时间,提高了效率。通过对水下图像处理实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性能。     

基于平行活动围道模型的高分辨率遥感影像城区主干道路段提取

为了提取并表示高分辨率遥感影像中的主干道路段,提出了一种多分辨框架下的平行活动围道模型的算法.该算法在活动围道模型原理的基础上,重新定义各能量项:采用抛物线做为道路段的先验模型,增加了平行性能量,并采用多分辨框架下的梯度做为外部能量.该模型的优化过程实现了道路的定位,得到的结果是平行抛物线的参数,实现了道路的矢量表示.实验结果表明,能有效提取高分辨率遥感影像中的主干道路段.