基于Chan-Vese模型的医学图像分割算法

在二维Otsu方法和Chan-Vese模型的基础上,提出了一种新的医学图像分割算法。首先用二维Otsu方法将图像分成目标、背景、边缘和噪声等4部分,然后通过一个能量函数来判断边缘和噪声区域中各像素点属于背景还是目标,并利用同质区域的全局信息对初始分割结果进行微调,得到更精确的分割效果。该算法优化了初始轮廓位置,有效地解决了初始位置影响曲线演化速度问题,并通过逐点代入法来极小化能量函数,减少了计算量,提高了图像分割的速度。实验结果表明,提出的算法具有抗噪性,分割效果良好,有很好的实际意义。

基于PDE的快速自适应图像分割算法

在水平集理论和Chan-Vese模型的基础上,详细分析了水平集函数的初始位置和分割速度的关系,指出如果初始位置不好,将会影响曲线的演化速度。针对该问题提出了利用阈值分割技术对水平集函数进行初始化,通过优化水平集函数的初始位置来加快Chan-Vese模型的演化速度。实验结果表明,本文所提出的方法不受初始轮廓位置的限制,具有鲁棒性,分割效果良好,有很好的实际意义。

高等数学教学方法探讨

高等数学是高等院校众多专业必修的重要基础课,其教学质量的好坏直接影响到后继课程的学习及理性思维品格和思辨能力的培养。笔者结合自己的教学实践。

关于文科高等数学教学改革的几点思考

大学文科高等数学的教学是一项系统性的工程。大学文科高等数学要想取得理想的教学效果，需要教师转变观念，选择恰当的教学方式，同时要充分调动学生学习的积极性。通过对文科高等数学进行教学改革，既能激发学生的学习兴趣，又能够培养学生的数学学习能力，全面提高学生的科学素养。

图像分割方法研究

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理到图像分析的关键步骤。目前,图像分割已有上千种方法,既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。从分割所应用特定理论工具的角度出发,对近年来图像分割的新方法或改进算法进行综述,并简要讨论了每类分割方法的特点。

基于TV-norm的阈值迭代分割算法

提出了一种基于TV-norm的阈值迭代分割算法.该算法首先用局部阈值迭代法确定各个子图像的阈值,得到一个待处理的矩阵;然后利用TV-norm对阈值矩阵进行插值处理,使之成为与原图像像素数目相同的新矩阵,得到光滑的阈值曲面,进而实现对图像的分割;最后通过仿真试验说明该算法的可行性和有效性.

大学数学教学中的创新教育

大学数学课程为各专业课程提供必要的数学基础,并蕴含着丰富的培养创新型人才的元素,构建以培养学生创新意识、创新精神和创新能力为核心的大学数学教学模式,是实现大学基础教育改革的一项重大和迫切的任务。本文分析了大学数学教学对创新教育的作用,并提出了在大学数学教学中实施创新教育的措施。

基于AOS格式的扩展Mumford-Shah模型图像分割算法

在Chan-Vese模型的基础上,给出一种基于AOS格式的扩展Mumford-Shah模型图像分割算法.扩展的Mumford-Shah模型将图像分解为几何和纹理两部分,实现图像分割的同时有效避免了纹理和噪声的影响.数值求解采用AOS格式,不仅扩大了时间步长的调节范围,还解决了参数难以选择的问题,提高了算法稳定性.实验结果表明,本文算法分割效果良好,运算效率有了较大提高.

基于算子分裂的图像分割模型及其快速算法

针对带有纹理和噪声的图像,在Mumford-Shah模型的基础上,提出一种基于算子分裂的图像分割模型.数值求解采用AOS与Newton迭代相结合的方法,不仅解决了参数难以选择的问题,还扩大了时间步长的调节范围,提高了算法稳定性.实验结果表明,本文算法在分割过程中可以很好的处理拓扑结构,有效地避免了纹理(或噪声)对分割效果的影响,并且具有较高的计算效率.

浅谈高等数学教学中的探究式教学法

本文在介绍探究式教学法含义的基础上，指出其应遵循的五项原则，并探讨了在高等数学教学中开展探究式教学的要领，提出教师要创设情境，提出问题；合作创新，自主探究：反思回顾，总结评价。运用探究式教学模式，可以增强学生探究高等数学问题的意识，并提高学生的逻辑思维能力和创新能力。

压差方程的广义黎曼问题格式

引入黎曼不变量对中心疏散波重解,构造了压差方程的广义黎曼问题格式.数值结果验证了广义黎曼问题格式的高精度性质,发现Godunov类型格式对压差方程只包含强简单波的黎曼解有很高的精度,对包含弱简单波的黎曼解是不适用的.

“双一流”建设背景下的大学数学课程教学改革研究

在国家积极推动"双一流"建设背景下,如何对大学数学进行教学改革进而提高教学质量是一个重要的研究课题。本文阐述了当前大学数学课程的教学现状,并结合我校的实际教学和教育改革情况,提出了大学数学教学改革的构想。