融合注意力机制的多模态脑肿瘤MR图像分割

针对在多模态MR图像分割中对不同模态特征间的关联性及全局和局部特征提取考虑不充分,导致分割精度降低的问题,基于注意力机制,提出多模态脑肿瘤MR图像分割方法.首先提出三重注意力模块,用于增强各模态特征间的关联性以及对感兴趣区域的位置和边界信息精确判断;然后设计空间和通道注意力模块,用于双重捕获空间和通道上的全局及局部特征,增强对肿瘤组织结构信息的学习能力.在公开数据集BraTs18和BraTs19上的实验结果表明,分割全肿瘤时,所提方法的Dice系数、精确率、灵敏度和Hausdorff距离分别达到了90.62%,87.89%,90.08%和2.2583,均优于对比的同类方法.

基于渐进式嵌套特征的融合网络

显著目标检测是指通过引入人类视觉注意力机制,使计算机能检测视觉场景中人们最感兴趣的区域或对象.针对显著性目标检测中存在检测边缘不清晰、检测目标不完整及小目标漏检的问题,文中提出基于渐进式嵌套特征的融合网络.网络采用渐进式压缩模块,将较深层特征不断向下传递融合,在降低模型参数量的同时也充分利用高级语义信息.先设计加权特征融合模块,将编码器的多尺度特征聚合成可访问高级信息和低级信息的特征图.再将聚合的特征分配到其它层,充分获取图像上下文信息及关注图像中的小目标对象.同时引入非对称卷积模块,进一步提高检测准确性.在6个公开数据集上的实验表明文中网络取得较优的检测效果.

基于感兴趣区域的图像检索方法

提出了一种新的基于感兴趣区域的图像检索算法。首先基于多曲率多项式提取图像显著点,并依据显著点提取图像感兴趣区域,然后基于感兴趣区域的颜色和纹理特征进行图像检索。实验结果表明该方法可有效地提取图像感兴趣区域,并取得了较好的检索效果。

基于局部方向纹理谱描述符的图像检索

提出了一种改进的局部方向纹理谱描述符。根据图像局部邻域中心像素及与其相对像素间的灰度关系及灰度差异关系来定义局部区域纹理方向,在此基础上结合中心对称局部二值模式的定义给出了新的局部方向纹理谱的定义。新描述符在不增加特征维数的基础上,更好地融入了局部纹理信息。采用不同图像库及不同评价准则进行图像检索对比实验,结果表明,该方法取得了较好的检索效果。

基于改进的区域纹理谱描述符的图像检索

提出了区域纹理谱描述符的增强算法,新描述符在考虑局部邻域像素灰度差异符号变化的基础上,又融入了灰度差异的幅度变化以及局部邻域灰度均值与图像全局灰度均值的关系,从而更好地描述了局部区域纹理信息。为证明新描述符的分辨能力,文中采用不同图像库进行图像检索对比实验,实验结果证明新描述符的性能得到了较大程度的提高。

基于增强纹理谱描述符的图像检索

提出了一种从图像低频信息提取纹理特征的方法。首先根据图像局部区域灰度均值与全局灰度均值间的关系,获取反映图像低频信息的二值图像;然后基于该二值图像,采用类似灰度共生矩阵的方法描述其纹理特征。实验结果表明,采用文中方法结合传统纹理谱描述符可有效提高图像检索的效率。

基于多分辨率分析和相关反馈技术的图像检索

提出了一种基于图像全局-空间颜色特征的检索方法,首先采用多分辨率分析的图像划分方法,提取图像的全局和空间颜色特征作为检索信息,同时引入了反馈机制来加强检索效果。实验表明,该方法取得了较好的检索效果。

改进的基于直方图和空间特征的图像检索

在主要面积直方图算法的基础上,分析了图像灰度连通区域的空间分布特征,并结合主要面积直方图进行图像检索,进一步提高了算法的检索性能。同时,结合人眼视觉特性,对图像的灰度进行了量化,在不降低检索性能的基础上降低了计算和时间复杂度。

VC++下串行通讯程序设计研究

本文主要论述了在VC 下利用直接端口操作、利用WinAPI函数、利用Activex控件实现串行通讯的三种编程方法 ;详述了各种方法的编程设计步骤 ,并给出了相应的实例。

VC++下监控系统实时曲线的描绘

在监控系统中往往需要对实时监测数据进行动态描绘 ,文章详述了如何在VC 下利用自定义实时曲线显示类专门用于监控系统中实时曲线的显示 ,同时对该类实现的关键技术进行了说明 ,并给出了监控系统中相应监测点的参数类、曲线显示类的定义及具体的实现代码 。

一种新的局部纹理描述模式

提出一种新的图像局部纹理模式描述方法.首先通过比较8-邻域内像素灰度与邻域灰度均值的关系,对8-邻域进行二值化;然后将与邻域中心像素相对的水平、竖直及对角四个方向所得到的二进制序列的值和相应的权值模板对应相乘求和,就得到新的局部纹理模式;同时,文中对新纹理描述模式进行了进一步增强处理,兼顾了局部邻域的高频及低频特征.采用不同图像库进行实验,结果表明,新纹理模式的检索性能明显优于文中提到的其它方法,而且其特征维数还不到其它描述符维数的一半.

用VC++实现多线程的调度和处理

详述了在Window95 /98NT下的多任务、多进程和多线程的含义 ,基于MFC的用户界面线程和工作者线程的建立及终止 ,进程和线程的优先级问题以及多线程间的同步问题。

基于小波变换和离散余弦变换的图像分级检索

在对小波变换及离散余弦变换分析的基础上,提出了一种基于两种变换相结合的图像分级检索算法。首先在小波变换的基础上,结合DCT变换实现图像的初级检索;然后,提取图像的高频细节特征作为对图像精确检索的依据。实验结果表明该算法在图像的检索中具有准确、高效的特点。

基于颜色分布矢量的图像检索方法

提出采用颜色分布矢量来描述图像的颜色特征,该矢量既考虑了颜色的统计特征,又包含了图像颜色的空间分布特征。实验结果表明,该方法在彩色图像相似性检索时是很有效的,具有较高的检索效率。

基于颜色和形状特征的彩色图像检索方法

针对基于内容的彩色图像相似性检索问题 ,提出了一种新的相似性彩色图像检索方法 ,该方法既考虑了图像的颜色特征 ,也考虑了图像的空间信息特征 ,即在对HSV颜色模型进行特殊处理的基础上 ,将提取的色调不变量作为图像的颜色特征 ,同时设计了图像状态矩阵来描述图像的形状信息和空间位置信息。在进行图像间的相似性测量时 ,为了结合不同的子特征进行全局的相似性检索 ,还采用Guassian模型对不同子特征间的距离进行了归一化处理。用不同类型的图像对这种方法进行的试验结果表明 ,它用于图像的相似性检索是很有效的 。

基于信息熵的图像检索

在分析了现有的基于颜色、形状、纹理等基于内容的图像检索算法的基础上,提出了一种新的基于信息熵的图像检索算法,即利用图像的信息熵来描述图像的特性,结合网格描述符及图像颜色信息,采用图像单元熵构成的熵矩阵特征值矢量作为图像的特征描述,并提出了利用特征矢量进行图像检索的检索算法.实验结果表明,该算法具有尺度不变性、旋转不变性,并且对于颜色直方图不同但有视觉一致性的图像也有较好的检索效果.

纹理谱描述符及其在图像检索中的应用

为了提高纹理谱描述符的性能并降低其特征维数,在中心对称局部二值模式纹理谱描述符的基础上,提出一种融合局部区域中心像素以及灰度均值的改进纹理描述模式.首先根据图像局部区域内中心像素与其邻域像素间的灰度变化关系,定义了新的局部纹理模式;然后通过比较局部区域内灰度均值与图像全局灰度均值的大小,对局部纹理模式进行了增强处理.采用不同纹理图像库及不同的性能评价准则进行实验的结果表明,文中方法在基于内容图像检索中取得了较好的效果.

基于熵及不变矩特征的图像检索

提出了一种基于熵及不变矩特征的图像检索算法。图像首先被划分为不同分块,结合图像信息熵的概念,提出采用单元熵来描述分块特征,从而将图像转化为由单元熵构成的熵矩阵;在此基础上,利用不变矩来描述该熵矩阵的特征,并在对该特征归一化的基础上用于图像检索。结合不变矩的特性,试验中对算法的尺度不变性、旋转不变性、平移不变性及对噪声的不敏感性进行了验证,试验结果证明了算法的有效性。同时,由于熵的对称特性,算法对于图像灰度的变化也有较强的鲁棒性。

基于分块主色和形状特征的彩色图像检索

提出一种新的基于分块主色和形状特征的图像检索算法。图像首先被划分为不同分块,并提取分块主色,然后采用主色直方图作为图像的颜色特征。同时,提出采用平坦度和凹凸度来描述图像的形状特征,在分析平坦度和凹凸度统计特性的基础上,提出了新的量化的方法,并采用量化后的特征直方图作为图像的形状特征。试验结果表明,本文方法在图像的相似性检索时是很有效的,并具有较高的检索效率。

基于纹理谱及其空间特征的图像检索

针对传统纹理谱描述符维数较高且忽略了空间特征的问题,一方面进一步考虑邻域中心像素与其它像素间的灰度关系,改进了中心对称局部二值模式纹理谱描述符,另一方面基于灰度共生矩阵提出了纹理谱基元共生矩阵的概念,并据此来提取纹理谱基元空间特征。通过不同图像库进行实验,结果表明,结合所提取的空间特征,可明显地提高传统纹理谱描述符的检索性能,而且所提出的描述符以较低的维数取得了较好的检索效果。