基于遗传算法的骨髓细胞图像分割方法研究

设计了一种基于熵的遗传聚类分割算法。以像素的灰度值为特征向量进行编码,利用直方图熵法准则函数作为适应度函数,采用基于排名的选择操作,以一定的概率进行算术交叉和变异,并结合聚类分析设定种群的聚类中心对细胞图像进行遗传聚类分割。对于分割后获得的细胞核轮廓利用活动轮廓模型进行了优化,从而获得连续的细胞轮廓曲线。

一种基于遗传算法的骨髓细胞图像分割方法

本文设计了一种基于熵的遗传聚类分割算法。该方法以像素的灰度值为特征向量进行编码,利用直方图熵法准则函数作为适应度函数,采用基于排名的选择操作,以一定的概率进行算术交叉和变异,并结合聚类分析设定种群的聚类中心对细胞图像进行遗传聚类分割,获得了较好的分割效果。

一种骨髓细胞识别方法的研究

针对骨髓细胞图像的特点,采用连续小波变换对图像进行了处理,在消除原始图像噪声的同时,从不同的角度检测出图像的主要边缘。采用两级神经网络,利用基于神经网络的GHA算法获得图象的三个主分量,然后采用模拟退火算法和BP算法进行细胞的分类识别,获得了较好的识别效果。

工程教育理念下的高级程序设计类课程的改革与探索

信息技术的飞速发展以及企业对学生软件开发技能要求的不断提高,迫切需要CDIO工程教育理念引入高级程序设计类课程的教学与实践中。根据CDIO对学生4个层面能力的要求,从学科知识内容的安排、项目设计、教学平台设计以及评价体系的建立等方面进行了研究与探讨,以培养工程应用型软件开发人才为目标,突出体现复合型、多层次的特点,着重培养和提升学生解决工程问题的综合能力。

专本一体化高等职业教育培养模式的探索

专本一体化的改革模式试图打破高等职业教育体系与普通高等教育体系之间的藩篱,但依旧存在着培养目标不明确、体系不健全、课程重复以及评价机制矛盾等问题。在坚持工程实践能力培养与创新发展原则的基础上,应该采用协同创新的方式,实现合作院校双方的深度合作,深度融合,资源共享,取长补短,互相学习,共同发展,构建起符合社会发展和需求的现代高等职业教育体系。

骨髓细胞分割与识别方法的研究

针对骨髓细胞图像的特点,采用数学形态学的方法对图像进行了处理,获得了不同类型细胞核的准确的边缘。对于获得的边缘图像,采用两级神经网络,利用基于神经网络的PCA算法获得图像的3个主分量,然后采用模拟退火算法和BP算法进行细胞的分类识别,获得了较好的识别效果。

基于形态学与神经网络的骨髓细胞识别研究

针对骨髓细胞图像的特点,采用数学形态学的方法对图像进行了处理,获得了不同类型细胞核的准确边缘。对于获得的边缘图像,采用两级神经网络,利用基于神经网络的PCA算法获得图象的3个主分量,然后采用模拟退火算法和BP算法进行细胞的分类识别,获得了较好的识别效果。

一种改进的SIFT图像配准方法

针对普通SIFT算法效率因128维的特征点描述算子而降低的问题,提出一种改进的SIFT算法,利用圆环的特性同时对每一个特征向量进行序列化,以保证物体旋转不变性,在降低描述算子维数的基础上,利用遍历搜索查找样本特征点的最近邻和次近邻特征点。实验结果表明,当图像存在不同程度的几何变形、辐射畸变和噪声影响时,改进算法更稳定、更快速。

基于图像分块的多尺度Harris特征点检测算法

通过分析H arris特征点检测算法在应用中的不足,提出一种基于图像分块的多尺度H arris特征点检测算法,解决了特征点聚簇现象,检测出的特征点分布均匀.实验结果表明,该算法具有精确性、有效性和鲁棒性,为进一步图像特征点匹配工作提供了保证.

传统相机标定方式的自动标定方法

摄像机标定技术是从二维平面图像中获得三维信息的关键步骤,摄像机的标定精度对保证系统测量精度有着至关重要的作用。提出了一种基于传统相机标定方式的自动标定方法。采用带有区域标记点的改进标定模板获取标定图像序列。利用边缘检测技术,确定特征点检测区域。根据摄像机透视投影模型,对摄相机进行线性标定,再进行非线性修正,得出摄像机各参数。实验结果表明,改进的标定方法具有更快的检测速度,稳定性好,鲁棒性高,使传统相机标定过程实现了自动化。

鲁棒的二维Renyi熵图像阈值分割快速算法

二维Renyi熵阈值分割算法是经典的图像阈值分割方法,但其性能对椒盐噪声较敏感。针对此不足,引入图像滤波中对椒盐噪声有较好鲁棒性的中值滤波技术,提出了新的二维直方图构造方法。为了进一步提高算法效率,分析了阈值分割目标函数的特点,使用惯性权重递增的粒子群算法对其进行优化。通过实验与原方法比较说明了此方法的优越性。

基于Gabor能量特征的牧草识别

草地是人类可再生的自然资源,对其进行数字化管理是实现可持续发展战略的重要途径。牧草的自动分类与识别是实现草地数字化管理的基础和关键环节。目前,牧草自动识别方面的研究较少,自动化程度较低,多数依赖于专家人工确定,费时低效,缺乏客观性。因此,本文提出一种基于Gabor整体能量特征的牧草自动识别的方法,以普通数码相机采集的整株牧草数字图像为研究对象,经过图像预处理、Gabor卷积、统计特征提取,以及特征匹配四个步骤,初步实现典型草原常见几类牧草的自动识别,实验验证了算法的有效性。

一种新的疏散星团成员判定方法

成员判定是疏散星团研究中最关键的一步,成员判定的好坏直接影响对星团基本参数的估计.首次利用数据挖掘技术中的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法对疏散星团NGC 6791和M67(NGC 2682)分别进行了成员判定,结果表明DBSCAN聚类算法能很有效地剔除场星污染.得到的NGC6791成员星的颜色-星等图上主序清晰并呈现明显的双重主序结构,这表明NGC 6791可能有更复杂的恒星形成与演化历史.对M67的分析表明出现了质量分层现象,并且星团的核心和外围两部分有明显的相对运动.对NGC 6791和M67的分析均表明DBSCAN聚类算法是一种有效的成员判定方法,有传统成员判定方法不具备的一些优点.

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出一种改进的SIFT特征点匹配算法.以提高图像特征点匹配算法效率为目的,研究了SIFT特征点描述子基于欧氏最小距离测度的匹配算法.由于SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,而基于欧氏最小距离测度的匹配算法要求,待匹配第一幅图像的每个特征点要和待匹配第二幅图像的所有特征点求距离,排序后寻找极值,这导致了算法效率较低.依据光学成像理论和双目视觉理论,由第一幅图像每个特征点的坐标,从行列两个方向缩小第二幅图像待匹配特征点坐标的搜索范围,在保持匹配精度的基础上,提高了算法的效率,算法速度约是原算法速度的2.7倍.

基于SIFT检测与匹配算法的奶牛形体图像技术研究

使用普通数码相机拍摄奶牛形体图像,应用SIFT特征点检测与匹配算法进行特征点检测、匹配、基础矩阵和单应投影矩阵的计算。实验结果表明,该方法对图像采集的要求低,能适应野外作业,检测的特征点数量大,精确度高,匹配结果准确。

Zernike矩的不变性与计算实现

Zernike矩是基于区域的形状描述子,本身只有旋转不变性,因此Zernike矩作为形状特征时需要进行归一化,使其具有平移和尺度不变性。在归一化过程中,将目标图像全部映射到合适大小的单位圆内以及采用的归一化方法是准确提取特征的关键。本文分析了Zernike矩的不变性与各种归一化方法的优缺点,提出了截取最佳图像的归一化方法,即通过图像截取使目标位于r≤0.9的圆形区域中且目标最大化,避免了尺度归一化中形心位置的不准确和插值的影响,试验表明对于不同旋转角度和缩放倍数的马铃薯图像,该方法计算的Zernike矩具有良好的稳定性。

一种自适应特征点最优分组匹配的策略

提出一种自适应对特征点进行最优分组匹配的方法策略,按照特征值将获得的角点进行最优分组,采用单演相位或NCC算法与Ransac估计算法进行正式的分组匹配和剔除外点。通过实验证明,该算法能够有效去除误匹配点,减少特征点的匹配搜索与匹配验证时间,具有计算简单,实用性强等特点。

TC_2钛合金轧制管材表面裂纹产生原因分析

文章研究了TC_2钛合金轧制过程中表面容易产生开裂现象的原因,研究了温轧制、轧制工艺、表面处理方式等因素对TC_2合金管材开裂的影响。研究证明:采用在线加热温轧制、内外表面强酸洗及内铰处理方式、合理的轧制工艺能够满足TC_2合金管材产品质量要求。

虚拟仪器及其软件开发平台LabVIEW与LabWindows/CVI

虚拟仪器是现代仪器仪表技术发展的新的里程碑。本文针对虚拟仪器在测控领域中的应用及实践,介绍了它的优势、发展及两种虚拟仪器软件开发平台———LabVIEW与LabWindows/CVI的功能和特点,并在此基础上描述了基于LabVIEW平台的位移测试系统的使用方法。

有毒物质泄漏扩散模型模拟软件系统开发

为评估有毒物质泄漏事故后果,分析了相关文献中有毒物质泄漏扩散模型,并在此基础上运用Visual Studio 2013开发平台,利用C#编程语言和SQL Server 2008数据库系统,构建了基于B/S模式的定量评估有毒物质泄漏事故后果的Web系统,实现了泄漏事故危险特征参数计算和事故后果危害范围图形显示。实例应用表明,该系统具有一定的工程应用价值,可为企业安全管理、泄漏事故预防和控制提供依据。