基于形态学的骨髓基质干细胞溶液图像分割研究

采用现在研究比较多的骨髓基质干细胞的培养液图像作为研究对象,实现骨髓基质干细胞分割。首先采用灰度形态学中的高低帽算法组合应用对图像进行预处理,结构函数取半径为30的球;预处理完成后,采用两次取阈值法将前景(骨髓基质干细胞)和背景(溶液)粗略地区分出来;然后采用二值形态学方法对所得到图像进行去噪处理,去噪后所得到的图像能将前景和背景较好区分出来。在此基础上求取细胞的个数和面积。

基于均匀网格编码量化的超光谱图像自适应压缩

提出一种基于小波系数分类的超光谱图像压缩方法 .算法首先将各波段小波分解并将所得子带划分成子块 ,而后根据子块活动性将其分类 .在分类基础上 ,使用预测差分技术去除谱间冗余 ,此过程中分别求取各子类的预测系数以反映子带的局部相关性 .而后利用均匀网格编码量化方法来量化残差系数序列 ,最后使用自适应算术编码对量化码字进行熵编码 .为使编码器能在所有系数序列中最优地分配比特 ,本文提出一个基于序列统计特性和网格编码量化器率 -失真特性的比特分配算法 .实验证明该方法能高效地压缩超光谱图像 ,表现出优异的压缩性能 .

基于改进演化策略的图像FCM聚类分割方法

提出图像分割算法在充分利用演化策略全局搜索能力的基础上,根据图像的灰度分布,按照模糊聚类的分割策略实现图像的分割。为了保证搜索到更优解,提出了一种新的演化策略改进方法,以提高其全局寻优能力,并将其应用到分割算法中。实验结果表明,算法的分割效果很好。

基于自适应量化的超光谱图像压缩

提出了一种基于谱间预测和小波量化编码的超光谱图像压缩方法。在充分考虑子带图像非平稳特性的基础上,首先实现了子带分类步骤,通过分类设计自适应预测器,提高了谱间去相关效率。由于子带中不同子类表现出了不同的统计特性,所以使用空变均匀阈值量化器完成了量化工作。研究了均匀量化器对不同分布训练样本的率 失真表现,并为相关特性建立了模型描述。基于率失真模型和系数序列的统计特性,提出了一个率分配算法,以便能为不同的子类系数序列设计率失真意义上的最优量化器。实验证明,这种方法能高效地压缩超光谱图像,表现出了优异的压缩性能。

基于心理学的图像多分辨率统计特征提取

从采集的图像数据中提取特征,这是图像的模式识别中最重要的问题之一,解决的方法通常依赖于对具体应用的经验知识,对同样的任务,人的视觉系统却以一种普适的方法去完成。本文从人的心理学特性出发,导出信号特征的全局性质,然后讨论由局域信号构成总体特征的统计方法,进而借助于信号的Lebesgue积分表示与测不准原理提出一种普适性的特征表示方法MSR。实验结果表明,对图像信号MSR是适合于并行计算的有效逼近。

空间信息网格下监测系统体系的研究

在网格监测体系结构的基础上 ,提出一种监测数据源管理系统。该系统给出了底层生产者和数据源之间关系的一个具体实现模型 ,通过自动控制传感器的运行减小监测系统对被监测者的影响 ,通过监测数据与元数据分离的架构提高系统的可维护性和灵活性 。

基于小波变换的彩色图像压缩编码在分级传输中的应用

本文研究了彩色图像的压缩编码在分级传输中的应用．选择双正交小波，对彩色图介的Y、I和Q分量分别进行小波分解．然后根据变换域的数据特性并结合视觉系统（HVS）特性．提出了一种合适的压缩编码方案，并给出了图像分级传输的效果．实验结果表明，这种压缩编码适用于图像的分级传输．

基于偏最小二乘法的人脸识别

在人脸识别中 ,最小二乘回归方法及其改进的偏最小二乘法作为一种新的降维方法 ,在处理小样本、高维数等方面的具有明显优势。线性判决分析 (也称 Fisher判决 )是一种应用广泛的分类算法。本文提出了一种基于偏最小二乘与线性判决分析相结合的人脸识别方法 ,利用偏最小二乘回归分析对人脸图像进行降维和特征提取 ,再利用线性判决分析对特征向量进行分类识别。 ORL人脸库的仿真结果证明偏最小二乘回归方法比主元分析方法更有效。

一种基于奇异值分解的数字水印算法

数字水印的出现为版权保护提供了一种新的解决途径。提出了基于奇异值分解（Singular Value Decomposition）的数字水印算法。图像奇异值分解（SVD）有以下性质：分解后图像矩阵的奇异值集中反映了图像的“亮度”（能量）特性，而对应的奇异矩阵只反映了图像的“几何”特性。因而奇异值的细微变化不会影响图像的视觉效果。对图像分块并做奇异值分解，在奇异值域做数学变换以嵌入1bit的二值水印信息。该算法不同于别的算法的一个优点是：水印的提取是“盲提取”，即水印的提取不需要原图像参与。

利用非线性降维方法预测膜蛋白类型

将氨基酸的组成含量以及它们之间的相关系数作为膜蛋白序列的特征向量,采用有监督的局部线性映射(SLLE)的方法对该向量进行降维,并使用最简单的欧氏距离分类器来预测膜蛋白类型.利用统计学中Self-consistency,Jackknife和Independentdataset3种典型方法检验SLLE的降维结果,取得了明显的效果.试验结果表明,SLLE算法能够成功地预测膜蛋白数据类型.

视线跟踪系统中的眼角点精确定位方法

在视线跟踪系统中,提出了一种以眼角点为参考点来计算人眼注视方向和位置的新方法。该方法中以动点和参考点的差值来计算人眼的注视方向和位置。动点采用虹膜中心,因为它可以准确反映眼球的变化。参考点采用眼角点,因为眼角点在人脸上是个非常稳定的点,人脸表情的变化基本上不会引起它的位置变化。该方法克服了过去以mark点或普尔钦斑点为参考点的缺点,不需要使用者在脸上做mark点,而且允许人脸在小范围内偏转。实验证明,该方法中自动定位眼角点快速准确,可以很好地解决视线跟踪系统中眼睛相对运动距离的问题。

基于直方图统计学习的人脸检测方法

提出一种基于直方图统计学习的人脸检测方法,对人脸样本和非人脸样本进行小波变换,运用一组小波系数来表征各种人脸特征信息。统计每个训练样本的直方图分布,用于描述人脸和非人脸外观特征的概率分布,每个直方图表示一组小波系数与它们在人脸中位置的联合概率密度。该方法可以准确检测自然场景中的多幅人脸,对侧面人脸有很好的检测效果。

核事故应急辐射监测系统设计

目前在核应急使用的MOVER 100型车载式辐射监测系统难以满足救援工作的需求。利用多道脉冲分析器和cc1000无线收发芯片,建立一种核事故应急辐射监测系统,实现对固定地域内沾染强度的全程监测和沾染分布的总体分析判断。

一个新的特征选择判据——不确定性系数

提出了运用特征子集的不确定性系数作为特征选择的度量。特征子集的不确定性系数是一种单调的特征子集信息度量，因此可以将它作为特征选择度量。实验表明，特征子集的不确定性系数作为特征选择度量是合理和可行的。

采用粒子群优化粒子滤波的红外目标提取算法

提出了一种新的基于粒子群优化粒子滤波(PSOPF)的红外目标提取算法,将红外目标提取阈值的计算问题看作系统状态估计问题.在粒子滤波的框架下,建立了关于灰度—方差加权信息熵和像素点灰度值的阈值状态空间,建立了基于粒子群优化算法思想的系统状态转移模型,建立了基于红外目标提取效果评价函数的系统观测模型,它有效综合了红外图像中灰度、信息熵、梯度、像素点的空间位置等信息.最后,以粒子的加权平均估计目标提取的阈值.实验结果表明,该方法是有效且稳健的.

基于序贯蒙特卡罗方法的自适应红外目标提取算法

本文将红外目标提取阈值的计算问题看作系统状态估计问题,提出了一种基于序贯蒙特卡罗方法的红外目标提取算法。在序贯蒙特卡罗方法框架下,建立关于灰度—方差加权信息熵和像素点灰度值的阈值状态空间;建立随机漂移状态转移模型;综合了红外图像中灰度、信息熵、梯度、像素点的空间位置等信息,提出了定量描述红外目标分割效果的评价函数,并以此作为系统的观测模型;最后,将粒子的加权平均做为分割阈值的估计值。实验结果表明,该方法是有效且稳健的。

基于构件技术的快速样机原型的软件框架

以自主研发的HLRESP(honeycomb-like rapidembedded system platform)快速样机系统为基础,提出一种基于构件技术地快速样机原型的软件框架。该软件系统以Eclipse开放平台为基础,并采纳了角色的概念,使之能够支持一定程度上的多人协作开发任务。提出了板级IP(BLIP)的概念,使其在软件系统中的管理方式与FPGA内的IP管理方式一致,简化了软件设计工作。对于IP库的管理,使用了XML(extensible markup language)表示IP(intellectual property),结合CVS版本控制系统,使得用户能够方便地从IP构件库中获得、配置并集成IP。

一种独立成分分析的鲁棒算法及其在脑磁图数据分析中的应用

独立成分分析是一种新的信号处理统计方法,被广泛用于各个领域。在信号分析中面临的难题是:源信号的不同特性(既包括超高斯信号又包括亚高斯信号);未知的独立源数目;传感器信号受到较大的加性噪声污染。针对以上难题,本文提出了一种独立成分分析的鲁棒算法,该方法先对观测数据作预处理,将包含噪声的高维传感器观测信号降维分解到信号子空间和噪声子空间,利用交叉验证法估计出独立源的数目(解决了独立成分分析本身不能确定源数目的缺陷);然后利用快速稳定的F astICA算法分离独立成分。通过人工合成的数据和实际的脑磁图数据分析,验证了这种方法的功效。

面部软组织的三维测量系统的开发和应用

目的 开发一套面部软组织三维测量系统 ,以融合测量与图像技术作为一种客观的手段 ,协助医生为患者提供更好的服务。方法 利用 2个CCD摄像头、识别标志点的实时硬件以及测量软件 ,集成一套三维测量系统。结果 该系统能对面部软组织进行高效、简便的三维测量 ,而且对受检者无损伤。结论 本系统是获取面部三维信息的一种有效手段 。

一种基于两阶段的脉冲噪声滤除算法

本文提出了一种基于两阶段的脉冲噪声滤除方法。在算法的第一阶段,提出利用列队排序检测器(ROD)来检测图像中所有可能的脉冲噪声点。在第二阶段,对所有的噪声候选点进行自适应中值滤波,滤波窗口的尺寸大小是根据噪声密度自适应调整的。该算法能对图像的边界以及非噪声点进行保护。实验表明,本文算法在滤除脉冲噪声的同时可以有效地保护图像细节,尤其是在噪声密度非常大的情况下。