基于移动Agent技术的医学图像检索方法

针对现有医学图像检索方法中，检索算法速度较慢、准确性较低以及远程检索时占用大量带宽等问题，设计并实现了一种基于移动Agent技术的医学图像检索方法，重点讨论了该方法实现的关键技术，包括提升框架下的M带整数小波变换和提取多通道纹理特征的检索算法．模拟实验结果表明，该方法实时性较强，占用网络带宽较少，采用的算法运算速度提高近10倍、运算复杂度降低约50％，提取的纹理特征能充分表达图像内容，较好地满足了医学图像的检索要求，实现了对医学图像库快速较准确的检索．     

Widrow-cellular neural network and optoelectronic implementation

A new type of optoelectronic cellular neural network has been developed by providing the capability of coefficients adjusment of cellular neural network (CNN) using Widrow based perceptron learning algorithm. The new supervised cellular neural network is called Widrow-CNN. Despite the unsupervised CNN, the proposed learning algorithm allows to use the Widrow-CNN for various image processing applications easily. Also, the capability of CNN for image processing and feature extraction has been improved using basic joint transform correlation architecture. This hardware application presents high speed processing capability compared to digital applications. The optoelectronic Widrow-CNN has been tested for classic CNN feature extraction problems. It yields the best results even in case of hard feature extraction problems such as diagonal line detection and vertical line determination.     

一种利用Gabor小波特征的目标跟踪方法

小波特征跟踪是一种新的目标跟踪方法。这种方法利用Gabor小波提取目标的边界特征来组成特征模板,并由小波滤波器系数组成特征向量。在跟踪过程中不断优化特征模板的旋转、尺度及平移等几何变形参数,使得小波特征向量值在最小平方和的意义上与初始值相匹配,从而实现目标旋转、尺度及平移等几何变形时的自动跟踪。实验表明,该方法能够有效地跟踪飞机、车辆等目标,并且能够抵抗全局亮度的变化和局部遮挡的干扰。     

基于极化不变量的飞机目标识别

基于宽带毫米波极化雷达体制背影，通过极化不变量之一的去极化系数，研究了飞机目标的极化散射特性，并提取了极化特征，设计了飞机目标的分类或识别器结构，它能对五种飞机目标进行有效的分类或识别。     

超辐射发光二极管的结构特性及其应用

近几年来,由于超辐射发光二极管在光纤陀螺和光时域反射仪等方面的重要应用,已引起了人们的极大关注,许多国家都在竞相研制和开发.本文综述了目前超辐射发光二极管的主要结构和特性及其应用前景.     

全面成绩管理的初探

利用数量化方法,数字特征法,W ilcoxon顺序和检验法以及试卷分析的各种方法(试题难度,区分度,信度,效度等),定量地解决了影响学生成绩的主要因素,并引入全面管理方法,明显地改善了学生成绩,学生综合能力明显加强.     

奇异类内离差矩阵条件下的Fisher最优判据

特征提取是模式分类与识别的重要环节，Fisher最优判据是特征提取的基本方法之一．本文提出了一种计算奇异类内离差矩阵条件下Fisher最优判据的新方法，并给出了计算步骤．     

运用模式分类的雷达抗转发式距离欺骗干扰方法

针对雷达转发式欺骗干扰中的距离欺骗，提出了一种基于模式分类来识别目标与干扰的方法。该方法基于干扰和目标能量和起伏特性差异确定提取特征因子，再利用RBF神经网络方法进行分类。仿真结果表明，该方法具有较好的抗距离欺骗干扰性能。     

基于Karhunen-Loève变换和小波谱特征矢量量化的三维谱像数据压缩

提出了基于Karhunen Lo埁ｖｅ变换的小波谱特征矢量量化三维谱像数据压缩方法耍幔颍瑁酰睿澹?Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化方法应用了Karhunen Lo埁ｖｅ变换的消除谱相关性优良性能 ,应用二维小波变换消除空间相关性 ,在小波变换域内应用二维集分割嵌入块编码和一维谱特征矢量量化对三维谱像数据压缩 ,获得较高的压缩性能。实验结果表明 :Karhunen Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化编码比Karhunen Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /改进对块零树编码和Karhunen Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /快速矢量量化编码方法在同样压缩比条件下 ,峰值信噪比提高 2dB和 1dB以上 ,而速度提高了 1.5和 8倍 ,整体压缩性能有较大的提高