增强语义分割的网络模型PS-UNet

文章提出了一种提升上下文依赖关系的增强语义分割网络模型PS-UNet实现医学图像分割.PS-UNet将残差块、PCA模块和SPP模块融合到U-Net网络模型中,可获取更多的特征信息,从而提升分割效果.该模型既可以对器官轮廓粗分割又可以对视网膜血管和细胞精细分割.在公开的数据集上分别对肺部、视网膜血管和细胞分割进行了测试.实验结果表明,与当前先进网络模型相比,PS-UNet在所有实验中,性能均有所提升,其中肺部分割中准确率和灵敏度相对于U-Net网络模型分别提高了2.03%和2.24%,Dice相似系数达到了97.16%.

MSE-UNet:基于多尺度特征和注意力机制的细胞分割模型

细胞图像的自动分割是目前非常困难且具有挑战性的问题.在U-Net网络的基础上,增加了多尺度跳跃连接,引入了通道注意力模块,提出一种改进的网络模型MSE-UNet(multiscale skip connection-squeeze and excitation-UNet).多尺度跳跃连接将不同层次的信息巧妙地结合在一起且避免了冗余,能更加精确地分割出目标,有效地解决了细胞边界不明确的问题.通道注意力模块学习各个通道的重要性,从而使重要的特征通道占据更大的比重,在最终呈现的输出图像中展现出分割网络重点关注的部分,有效解决背景杂乱的问题.在两个公开数据集和一个自建数据集上进行测试,实验结果显示,与最近几年提出的细胞分割模型相比,该模型具有更好的性能.

基于注意力和最小可觉差的GAN生成图像质量评价

现有的客观图像质量评价方法用于GAN生成图像质量评价时,往往出现与人的主观评价不一致的情况.针对这个问题,提出了一种更符合人类视觉感知的GAN生成图像质量客观评价方法AJ-GIQA(attention and just noticeable difference based generated image quality assessment).首先,模拟人类视觉系统的失真敏感度特性,对GAN生成图像进行预处理,得到其最小可觉差图;然后,将注意力模块引入特征提取网络,模拟人类视觉系统的注意力机制,获取图像的显著性特征;最后,将图像特征输入结合语义信息的质量预测网络,基于图像内容综合评价GAN生成图像的质量.在GAN生成图像数据集上的实验结果表明,AJ-GIQA的评价结果与主观平均意见得分有更高的一致性;在图像质量排序一致性上的实验结果表明,AJ-GIQA的准确率在LGIQA-LSUN-cat数据集上达到了最优,和SFA方法相比性能提高了0.267;在泛化性能上的实验结果表明,与最先进的HyperIQA方法相比,AJ-GIQA在数据集PIPAL的Pearson线性相关系数提高了0.027.

基于各向异性核函数的均值漂移跟踪算法

均值漂移算法是一种将迭代轨迹滑向局部邻域内均值的迭代算法,已应用于目标跟踪领域。传统的均值漂移算法通常采用各向同性核函数进行跟踪,但视频序列中的跟踪目标的结构随时间而变化,尤其当目标结构快速变化时,基于各向同性核函数的均值漂移跟踪算法常常会导致目标的丢失。该文采用各向异性核函数均值漂移算法实现目标跟踪,由于该核函数的形状、大小、方向能自适应于目标局部结构的变化,保证了跟踪效果的稳定性和鲁棒性。实验结果证明该算法是有效的。

用VC++6.0实现计算机与数字化仪的通信

文中详细介绍了在VC + + 6 .0中使用串行通信控件ActiveX实现计算机与数字化仪的通信 。

利用基于颜色的自适应形状模型实现手势跟踪

提出了一种基于颜色的自适应形状模型,并利用该模型实现了图像序列中的实时手势跟踪。跟踪算法基于自适应的颜色模型实现准确的手部轮廓提取,并利用基于二维颜色模型的粒子滤波器实现序列图像中跟踪目标的运动估计。实验结果表明了基于颜色的自适应形状模型对凸形与凹形手部轮廓均能达到准确的手部轮廓提取,并能满足图像序列手势跟踪的实行性要求。

基于自适应活动轮廓模型的实时手势跟踪

在基于视觉的手势分析与识别中,一个关键环节是手势跟踪。本文提出了基于颜色信息的自适应活动轮廓模型,并与均值漂移算法相互融合,实现图像序列的实时手势跟踪。跟踪算法分为两步进行,首先应用均值漂移算法实现手部区域的定位,然后基于自适应活动轮廓模型提取手部轮廓。在跟踪过程中,轮廓提取为下一帧的区域定位更新搜索窗口,提高了搜索效率,使目标跟踪达到实时性要求。同时,本文根据跟踪区域模板与目标模板的相似性度量Bhattacaryya系数给出了在跟踪目标被遮挡时的处理方法,有效地解决了这一难题。实验结果证明了在无遮挡和遮挡两种情况下算法均能实现准确、实时的手势跟踪。

基于运动检测的基础力学实验可视化教学与实践

该文实现了基于运动检测的基础力学实验系统,并将实验过程与实验结果可视化动态显示,直接应用于教学中.实验结果表明,该方法简单、有效,且经济、廉价,教学效果得到了显著提高.

基于改进Snake模型的人体运动跟踪算法

提出一种改进Snake模型与光流估计相结合的人体运动自动实时跟踪算法。利用角点检测得到接近人体真实轮廓的初始轮廓,减少了迭代次数,降低了Snake模型收敛到局部极值的概率;同时针对Snake模型跟踪不够稳定、容易出现跟踪丢失问题,结合KLT光流法,选取当前帧所得到的轮廓点中的强特征点进行光流估计,将估计结果作为下一帧Snake的初始轮廓,有效地解决了这一难题。实验结果表明改进Snake模型可使初始轮廓形变到人体真实轮廓,同时实现了视频序列中自动、实时的人体跟踪。

消除专业课程隔膜,建立学科系统思维——由计算机专业教学存在的问题引发的教学思考

本文针对计算机专业教学中课程与教师过于细化的现状,以计算机专业教学中发现的问题为出发点,提出了消除专业课程隔膜,建立学科系统思维的计算机教学观点,提出了应用导师制的"螺旋式"教学策略,旨在改进计算机科学与技术专业的教学培养方案,提高计算机科学与技术专业的教学水平.

面向新工科的软件工程实践教学体系研究

面向新工科的实践教育体系改革是软件工程专业发展的必由之路,对于培养应用型专业人才具有重要的理论和实践意义。分析了软件工程专业实践教育体系现状,对软件工程学科实践教学体系进行研究,解决人才培养目标与社会需求不相适应的矛盾,实现新工科人才培养核心目标;研究软件工程学科实践教学平台,实现学生由被动学习转变为自主学习,培养学生的软件设计能力与软件创新能力;研究软件工程学科实践教学方法,提高学生的核心技术与系统工程能力,培养学生的软件开发能力。

基于范例集实现复杂场景下的动态手势跟踪

提出了一种新的基于范例集的跟踪器:CEE(CAMSHIFT Embedded Exemplar)跟踪器,实现复杂场景下的动态手势跟踪。在学习阶段,利用ICAMSHIFT(Improved CAMSHIFT)算法提取手部轮廓特征并生成范例集,同时建立手势的动态HMM模型;在跟踪阶段,利用由ICAMSHIFT算法获取的手部特征和HMM概率模型预测手势动作,然后根据学习所得范例集获取当前手部轮廓。实验结果表明,算法能实现复杂场景下的准确手势跟踪,并能在手部位置与方向任意变化情况下实现手部轮廓的提取与跟踪。此外,在严重遮挡情况下也能取得不错的跟踪效果。

低压电器远程智能控制系统设计与实现

利用物联网技术将低压电器互联,通过服务器遥测与遥控低压电器,实现了低压电器远程智能控制。提出了低压电器远程智能控制系统的设计方案,研究了低压电器与服务器之间传输协议。服务器数据管理与数据存储技术,并实现了基于五个系列的低压电器产品的远程智能控制系统。试验结果表明,系统设计合理,低压电器与服务器之间信号传输时,通过互联网远程控制各类低压电器效果良好。

颜色迁移算法在古建筑虚拟色彩修复中的应用

分析了彩色图像间色彩传递算法和灰度图像彩色化算法的优缺点和应用特点,描述了两种典型颜色迁移算法在古建筑虚拟色彩修复中的应用,实验结果表明颜色迁移算法可成为古建筑虚拟色彩修复的有效工具。

基于改进Adaboost特征检测的感知哈希跟踪算法

提出基于改进Adaboost特征检测的感知哈希跟踪算法。首先,利用改进后的Adaboost检测分类器对图像特征进行检测,提取符合要求的若干个用于匹配的候选目标。其次,利用感知哈希算法,计算该候选目标的的感知哈希序列。最后,通过汉明距离,判定候选目标与模板的相似度,确定当前帧的跟踪目标。实验表明,所提算法能够大大减少传统感知哈希算法模板搜索及匹配过程中的计算量,同时对于克服目标跟踪过程中出现的漂移问题、目标丢失后重定位和恢复跟踪等问题有益,算法效率高,能够用于长时间的实时跟踪。

二维图形的图像化存储

基于VisualC++的编程环境,对各种解决方法的实现进行探讨和研究,图像的转换快速、高效实现矢量图形向光栅图像的转换?

混合式教学模式在专硕优质课程建设中的应用

以软件质量保障与测试课程为例,以研究生优质课程建设项目为基础,分析现有教学体系的弊端,提出多师协作教学、模块化教学内容、梯度化实验内容等具体的改革手段,从多角度分析改革成效,指出改革过程中的弱点并提出后续的改进方向。

服从传输方程光学层析图像的正则化重建

基于近红外光子的辐射传输方程给出一种光学层析图像的正则化重建方法,通过引入图像熵和局部平滑函数为正则化项克服了重建问题的病态特性。首先阐述了基于辐射传输方程光学层析成像的前向模型,进而提出基于平滑准则的正则化重建方法。重建过程是对目标函数的优化过程,目标函数包括预测值和测量值之间的误差函数和正则化函数两部分。对上述目标函数,采用基于梯度的迭代优化方法。本文提出一种具体的基于梯度树的梯度求解算法。实验表明:该方法与非正则化重建方法相比,可有效降低重建的病态性,提高图像重建质量。

一种基于流程片段的分布式工作流引擎设计模型

在分析了分布式工作流管理系统3种分布层次的基础上,提出了一种基于流程片段的可以实现第二层次分布的分布式工作流引擎设计模型,描述了模型的体系结构,设计了流程片断的划分算法,并给出了在J2EE开发平台下模型的实现方案.

机器翻译探讨与研究

从多个角度论述了机器翻译常用的方法,并通过一些实例的分析对现有机器翻译系统进行了分析研究;最后得出结论并对机器翻译的未来进行展望。