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为了获得更多甲状腺肿瘤的诊断信息,文章提出了一种基于改进CPD算法的甲状腺肿瘤的SPECT图像和B超图像自动配准方法。首先,将参考图像(SPECT图像)和待配准图像(B超图像)分别通过阈值分割和图割的方法提取轮廓特征点;然后,用遗传算法和粒子群算法相结合的优化算法对CPD的权重参数进行自动寻优,利用改进的CPD算法对提取出的两组特征点进行匹配,得到两幅图像的空间变换参数;最后,将待配准图像按所求得的变换参数旋转、平移,从而获得配准后图像。实验结果表明,该方法能实现SPECT与B超甲状腺肿瘤图像的良好配准,具有参数少、精度高、鲁棒性好等特点。 相似文献
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改进蝙蝠算法优化极限学习机的图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对分类器中的极限学习机参数优化问题,本文提出一种改进蝙蝠算法优化极限学习机的图像分类模型。首先将极限学习机参数看作蝙蝠位置,然后采用改进蝙蝠算法进行求解。采用病毒群体感染主群体,主群体在历代个体间纵向传递信息,病毒群体通过感染操作在同代个体间横向传递信息,增强了算法跳出局部极小值的能力。最后根据最优参数建立图像分类模型,并对模型的性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对于对比模型,本文模型不仅提高了图像分类正确率,而且加快了分类速度,是一种有效的图像分类模型。 相似文献
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修正及完善了用多次移位成像提高CCD空间分辨率的反演解析法。通过分析反演解析法的原理,修正了将空间分辨率提高2.5倍的解析关系式,同时阐述了把空间分辨率提高任意倍的移位原则。仿真实验证明了本方法的良好性能。 相似文献
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解决语义鸿沟必须建立图像低层特征到高层语义的映射,针对此问题,本文提出了一种基于词汇树层次语义模型的图像检索方法.首先提取图像包含颜色信息的SIFT特征来构造图像库的特征词汇树,生成描述图像视觉信息的视觉词汇.并在此基础上利用Bayesian决策理论实现视觉词汇到语义主题信息的映射,进而构造了一个层次语义模型,并在此模型基础上完成了基于内容的语义图像检索算法.通过检索过程中用户的相关反馈,不仅可以加入正反馈图像扩展图像查询库,同时能够修正高层语义映射.实验结果表明,基于该模型的图像检索算法性能稳定,并且随着反馈次数的增加,检索效果明显提升. 相似文献
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