基于线性插值的图像分割算法

图像分割是一种特殊的图像处理技术,也是一种重要而关键的图像分析技术。得到广泛运用的全局阈值法和局部阈值法由于各自的缺陷使得图像分割效果不理想,为此将全局阈值中的迭代法与局部阈值法相结合,利用线性插值,提出了局部阈值插值分割算法,并通过仿真试验说明了该算法在分割图像时的有效性和可行性.结果令人满意。

基于Roberts梯度的自动聚焦算法

如何快速有效地实现聚焦一直是图像测量中的焦点,其中图像自动聚焦评价函数的选择是关键问题。在比较、研究图像聚焦评价函数和边缘检测的基础上,提出了将Roberts梯度算子作为聚焦评价函数引入自动聚焦之中,同时为了消除噪声的影响,仔细研究阈值问题,并引入了一个阈值参数。经过大量的仿真实验,画出了几种自动聚焦算法的聚焦图形,并进行了详细的比较分析。结果表明,引入参数的Roberts算子具有无偏性好、单峰性强、灵敏度高等特点,该算子比其他评价函数更为准确、稳定、可靠。

基于非抽样Contourlet变换的自适应阈值图像增强算法

提出了一种基于非抽样Contourlet变换的自适应阈值图像增强算法,首先对图像进行非抽样Contourlet变换得到不同尺度不同方向上的变换系数,然后由变换系数自适应地确定阈值和调整增强函数,并对变换系数做增强处理,最后对增强处理后的变换系数进行反变换,实现图像增强.实验结果表明,与其他基于变换域的算法相比,该算法可以得到更好的增强效果.

Canny算法的改进及其硬件的实现

传统的Canny边缘检测算法是先对图像进行平滑,然后利用二维滤波器计算图像的梯度值,从而得到梯度直方图。通过基于梯度直方图来选取双阈值,最后进行基于双阈值的非极大值抑制,得到边缘检测的图像。为了能很方便地在硬件中实现这种算法,对传统的Canny算法进行了适当的改进,利用模板来代替原算法中的卷积,从而使得该算法在FPGA(Field Programmable Gate Array)中可以完全利用原理图来实现。

基于小波包分解的阈值消噪在车载CAN总线上的应用

为了实现在车载CAN总线控制器故障产生不可预知干扰信号的情况下正确读出CAN总线上的故障码,提出了一种基于小波包分解的阈值消噪方法。将信号进行基于最小Shannon熵原理的最佳树小波包分解后,针对CAN总线传输信号特点,对高频和低频系数采取不同阈值处理的混合阈值消噪处理。对于高频系数,采用基于Stein无偏似然估计原理的自适应阈值;在干扰信号的统计特性未知的情况下,对低频系数阈值的选取采取保持频率单一和能量损耗小的双重标准。最后,由阈值处理后的系数重构信号,得到正确的传输码。实验结果表明,该混合阈值消噪处理方法对消除这种由CAN总线上的控制器故障引起的干扰,较传统的消噪技术提高1/3以上的信噪比,增加了后期读取CAN总线故障码的准确率。

随机溶洞介质模型的构造

提出了邻点融合法和阈值截取法等两种构造随机溶洞介质模型的方法.从现有的随机介质模型理论出发,以连续随机介质的每一个局部最大值点作为一个溶洞分布区的中心点,引入了溶洞分布区的局部半径R和局部溶洞密度p这两个模型特征量,采用邻点融合和阈值截取两种方法构造各种不同的随机溶洞介质模型.采用局部半径R描述溶洞介质在大尺度上的离散程度,采用局部密度p描述溶洞介质在各溶洞分布区中的局部空间密度.通过选择局部半径R和局部密度p这两个统计特征,可以方便地产生出各种不同形式的溶洞介质,并由此灵活、准确地描述实际的复杂溶洞介质.

基于亮度不变的医学超声图像对比度增强方法

目的探求一种基于亮度不变的医学超声图像对比度增强方法。方法在改进常规直方图均衡化算法的基础上,以最小灰度平均值误差二元直方图均衡化为基础,引入另一个有效分割点。结果实现了一种局部直方图均衡化算法亮度保持三元双向直方图均衡化。结论此算法较其他直方图增强方法更好地抑制了医学超声图像黑色背景过增强,保留了原图像细节信息,保持了原图像亮度,提高了图像对比度。

性能化防火设计中人员疏散问题安全性的一种评估方法

提出了一种在性能化防火设计中人员疏散问题安全性的评估方法 ,该方法是把火灾烟气运动规律、建筑物结构和人员疏散特点结合的研究成果 ,分别计算建筑物中不同单元内的火灾荷载阈值 ,在发生火灾时 ,烟气达到危险状态的时间和人员疏散所用的时间 ,比较这两个时间来确定建筑物防火设计是否达到性能化防火中人员安全疏散的要求。该方法从控制建筑物内火灾荷载的多少和建筑物的结构出发 ,在现行的计算软件的基础上 ,可用于实际的火灾安全工程设计和火灾安全咨询。

不同信号的小波变换去噪方法

本文介绍了小波分解与重构、小波变换阈值及小波变换模极大值三种常用的小波去噪方法,并将上述三种方法分别对叠加了高斯白噪声的仿真信号进行去噪处理。对三种方法的优缺点进行了比较和分析,结果表明:对于信号和噪声的频带相互分离的含有确定性噪声的信号,选用方法简单、计算速度快的小波分解与重构去噪法最为合适;对于含有高斯白噪声的信号,可以选用阈值法和模极大值法。由于阈值法具有能得到原始信号的近似最优估计、计算速度快以及具有广泛的适应性等优点,因而成为小波去噪方法中应用最广泛的一种去噪方法。小波变换模极大值法对于信号中含有较多的奇异点的信号去噪效果最好,但其缺点是计算速度慢。在实际应用中需权衡去噪效果和计算速度之间的关系,有效、合理地选择最适合实际资料的去噪方法。

一种改进的小波域阈值去噪算法

在D.L.Donoho和I.M.Johnston提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数。采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。

一种改进的Otsu阈值分割算法

Otsu法是一个常用的阈值分割方法.该算法是基于一维直方图来确定阈值的,因此仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且各像素量和方差基本相当的情况.针对这个不足,文中提出了一种结合邻域信息的改进Otsu算法.实验结果表明,改进算法比传统的Otsu算法有更好的分割效果.

改进的Otsu理论在图像阈值选取中的应用

提出了一种基于GA优化的Otsu理论进行图像阈值选取的新方法。利用传统的Otsu理论进行图像阈值选取,计算量较大,准则函数不一定单峰,不适于最佳阈值的求取。遗传算法理论为一种全局搜索方法,它自适应地控制搜索过程以求得最优解,从而可克服Otsu方法的不足,有利于计算机视觉的后续处理。文中将遗传算法和Otsu理论进行了有机结合,实现了图像阈值自动选取,且大大降低了计算量。实验结果表明该算法不仅提高了分割质量,而且缩短了寻优时间,从而说明了该算法的有效性、正确性。基于改进Otsu优化的模糊算子理论的提出,解决了模糊算子中关键参数确定困难的问题,实现了其参数的自适应获取,并将该理论应用于图像增强中,从而有效地消除了图像的模糊和噪声干扰。

一种改进的二维直方图的图像阈值分割方法

图像分割是图像处理的重要部分。它是图像描述和图像识别等更深层次图像处理的基础步骤之一。对基于传统的二维灰度直方图的阈值分割方法作了分析,针对其区域划分的缺陷和运算速度慢的缺点,改进了传统的二维直方图,并在此基础上提出了一种新的根据最大类间方差原则的阈值图像分割方法,并进行了仿真实验。实验的结果表明,所提出的改进方法是有效的,该算法的分割效果较好,运算速度也得到了提高。

自适应阈值多小波故障暂态信号去噪方法

在介绍多小波基本理论的基础上 ,探讨了基于多小波的信号去噪方法。针对目前多小波去噪方法的不足 ,提出一种基于自适应阈值的多小波去噪方法 ,应用于电力系统输电线故障暂态信号的去噪 ,并与基于传统阈值多小波和小波的去噪效果进行了比较。仿真结果表明 ,该方法可以根据实际信号自适应改变阈值大小 ,在去噪效果上优于传统多小波去噪方法。

血液病患者预防性血小板输注阈值的依从性调查研究

目的:调查我院血液病患者预防性血小板输注阈值的依从性,并探讨血小板输注在更高阈值中使用的原因。方法:本研究调查了230例患者438次临床血小板输注事件,观察了将血小板计数10×109/L设定为阈值时的输注依从性情况,分析了血小板输注在更高阈值水平使用的原因。结果:82.2%的血小板输注严格遵循了输注阈值,96.3%的输注前血小板计数≤20×109/L。输注前血小板计数>20×109/L,其非依从性原因通常为出血。结论:绝大多数血小板输注严格遵循了血小板计数为10×109/L的输注阈值,在危险因素存在的情况下,输注阈值则相应提高。

基于图像识别的自动阅卷系统研究

介绍基于图像识别的自动阅卷系统的设计、核心算法的研究,该系统主要用于批改使用答题卡(供学生使用铅笔涂黑)的试卷。由于采用了检测阈值预估的模式匹配算法,系统较传统的评卷系统相比,对铅笔的质量要求降低,此外评阅速度也比较满意。系统由小型DSP系统和单片图像采集芯片构成,因此体积小,价格也大大低于传统的评卷系统。

一种基于Contourlet变换的图像去噪方法

在变换域阈值去噪过程中,阈值的选取和阈值处理方法至关重要。提出一种基于contourlet变换的图像去噪方法。采用分层阈值,为每一级contourlet系数选取一个阈值。阈值处理中给出一种基于邻域的阈值处理方法,不仅考虑单个系数幅值的大小,而且考虑它的邻域系数幅值的大小。同时为了抑制在去噪图像边缘附近的伪吉布斯效应,引入cycle spin-ning来抑制这种图像失真。实验结果表明,利用文中去噪方法进行去噪比其他方法得到更好的视觉效果和更高的PSNR值。

显微彩色图像处理在藻类识别统计中的应用

水体中藻类与水质状况之间存在着密切的关系,可根据藻类综合指数、生物多样性指数等对被监测水体的水质状况做出评价。为此,通过对水体中藻类的显微彩色图像进行处理和分析,提出了藻类显微彩色图像识别统计的方法。通过研究图像的预处理、分割和识别等过程,识别出水体中的藻类并统计出藻类细胞的个数。实验结果表明,与人工识别统计方式相比,显微彩色图像识别符合率大于90%。

解决无等待流水线调度问题的新算法

提出了解决无等待流水线调度问题的3种新算法,即离散粒子群优化算法、离散差异进化算法和阈值接收算法。离散粒子群优化算法和离散差异进化算法采用了基于工件序列的编码方式和新的个体生成方法,从而使具有连续性质的粒子群优化算法和差异进化算法能直接用于求解调度问题。仿真试验表明了上述算法的有效性。

电动跑台对提高竞走运动员步频的研究

采用竞走运动员无氧阈值速度的测定与应用方法 ,分别对运动员进行 3个阶段逐级提高速度的跑台竞走实验 ,经过统计学处理和实际比赛的对比 ,结果表明 :利用电动跑台进行辅助训练 ,可以加快发展竞走运动员的动作速率 ,有效提高竞走运动员的步频 ,创造优异成绩。