一种改进的活动区域轮廓模型--无需水平集重新初始化

基于区域的活动区域模型已经成功应用在图像分割、目标跟踪等领域,较之基于梯度的活动轮廓模型具有很多优点。但是,这些水平集模型在演化过程中,为了保持为符号距离函数,必须对其重新初始化,降低了曲线演化速度,增加了实现复杂度。为了解决重新初始化问题,在测地活动区域模型的能量函数中,加入惩罚项来约束水平集保持为符号距离函数,无需再重新初始化,极大地提高了演化速度。将其运用在纹理图像、脑MR图像分割以及视频跟踪中,实验证明该模型是有效的。

用正则集合运算的区域轮廓汉字生成

本文提出一种新的运用正则集合运算生成区域轮廓汉字的方法，对正则集合运算中的求交，特殊点处理和跟踪等问题采用了独特的实现技术，并用此方法成功地开发了一个通用的区域轮廓汉字自动生成系统．该系统生成字形速度炔，效果好，开销低．本文主要叙述了此方法的数学模型，算法描述以及算法的实现技术．

环形件摆动辗压过程中接触区域轮廓的数值计算方法

摆动辗压过程中锥形摆头与坯料接触面积是一个十分重要的参数,此文从辗压过程中坯料螺旋式送进的事实出发,首次给出了环形坯料,接触区域轮廓坐标的数值求解过程,为正确计算接触面积提供了精确的计算方法。

UG固定轴曲面区域轮廓铣在高精度翼片曲面加工中的应用

针对具有高精度曲面翼片类这一典型零件,讨论了固定轴曲面区域轮廓铣在数控程序设计及加工中的应用。以曲面的刀路轨迹设计、工艺方案的选用以及铝合金材料变形的控制等因素为研究重点设计了合理的工艺方案,粗加工采用压板固定,在三轴机床通过一定的工艺流程加工,精加工采用专用工装夹紧在四轴加工中心加工,并详细说明了工艺流程中辅助支承的支承力大小、一夹一顶工装夹具拉应力的转变等问题。重点针对在四轴加工中心应用固定轴曲面轮廓铣,研究了固定轴轮廓铣刀轨原理、固定轴曲面区域轮廓铣实施的流程步骤及固定轴曲面区域轮廓铣在流程步骤中各主要参数设置。固定轴曲面区域轮廓铣较其他驱动方法应用更广泛,灵活性更高,其刀轨下刀点、切削方向、投影矢量方向等更易控制、调整,为四轴加工中心加工翼片类零件曲面提供参考和借鉴。

基于局部熵的区域活动轮廓图像分割模型

为解决区域活动轮廓模型不能有效分割灰度不均图像的问题,提出了局部熵约束的区域活动轮廓模型应用于图像分割。首先基于局部熵信息将图像划分为两个特征区域,然后利用局部熵特征信息构造二值拟合能量,并与区域可放缩拟合(Region⁃scalable fitting,RSF)模型相结合,最后得到水平集演化方程。该模型考虑了图像灰度分布的聚集特征和局部区域统计信息,能有效处理灰度不均匀、弱边缘等图像分割问题,且对轮廓初始位置更具鲁棒性,医学图像实验结果验证了模型的有效性。

局部信息熵的快速混合测地区域活动轮廓模型

针对变分水平集算法在图像分割过程中计算量较大且收敛速度慢的现象,在前人研究的基础上提出了一种新的局部信息熵的混合测地区域活动轮廓模型。该模型构造一个新的能量泛函,在泛函中引入柔化核函数作为窗口核函数,构造一个新的符号压力函数来代替测地线边缘检测函数,并以局部信息熵作为图像拟合能量项的权重,通过非凸正则化项来约束水平集函数。由此得到的算法不仅能加快轮廓曲线的收敛速度,而且可以处理那些由于光照或其他外界因素的变化产生的灰度不均匀或者模糊的图像,提高分割的精确性。将算法在合成图像和真实图像上做仿真实验,实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度,分割也较准确,同时对轮廓曲线的初始位置不敏感,具有很好的鲁棒性。

一种新的轮廓-局部区域分割模型及对偶算法

基于区域的变分活动轮廓模型能够较好地处理图像模糊边界并且不易受初始轮廓线和噪声的影响。然而,传统区域模型通常以粗划分区域内的图像信息作为活动轮廓曲线演化的驱动力,分割精度有限,并且容易受到图像灰度不均匀性的影响。为此,提出了一种新的轮廓-局部区域分割模型。新模型通过提取活动轮廓曲线邻域内的局部统计信息作为推动曲线演化的区域项,并引入曲率拟合项来捕捉目标的拐点和细长结构。针对模型求解中正则项的非可微性使计算效率较低并具有数值不稳定性的问题,通过引入辅助变量将原最优化问题转化为若干个低复杂度子问题进行求解,提出了一种快速对偶算法。医学核磁共振图像分割实验表明,所提出的模型和算法的准确性和运行效率均有明显的提高。

一种基于区域动态轮廓的交互式目标分割算法

研究了以用户与系统之间的交互信息为先验知识的目标分割算法,提出一种基于区域动态轮廓的交互式目标分割算法.采用基于区域动态轮廓的CV模型及形状先验引导进化思想,并引入了基于滤波后图像梯度和Laplace的分段自适应加权算法.为了克服由于对先验差值区域加权而产生的目标轮廓萎缩问题,对所构建的进化模型引入了面积激励项.实验结果表明:算法无需基于精确先验知识训练而获得的先验知识模型,用户仅需要选择待分割目标的大致区域,算法即可对该区域进行分割,在选用的灰度图像级上,完成分割所需要的迭代次数仅为基本CV模型的26.4%.

区域活动轮廓模型在高分辨率卫星影像车辆检测中的应用

高分辨率卫星遥感图像是一种特殊的数字图像,其复杂程度远高于一般图像。本文重点围绕高分辨率车辆卫星遥感图像中存在大量的噪声,对比度较低以及灰度不均匀性等问题,并且考虑遥感数据量较大的特点,对基于区域活动轮廓模型的车辆检测算法进行研究,最终设计精确、高效及鲁棒性好的车辆目标检测算法。实验结果证明区域活动轮廓图像分割方法在高分辨率卫星影像中可以有效地将车辆目标的形状特征提取出来,进一步提高车辆目标检测的识别率和准确性。

一种新的基于区域和边界的图象分割方法

用分水岭方法进行图象分割时 ,容易造成图象的过度分割 ,从而使得物体的轮廓线掩埋在杂乱的分水岭线中 ,为了克服这种过度分割问题 ,提出了一种保持边界的非线性扩散方法 ,该方法就是先对图象进行平滑 ,在去噪声的同时 ,即减少了梯度图象中区域最小值的数目 ,而分水岭分割后的图象区域数目与它相同 ;然后 ,根据初始分水岭分割的结果 ,使用区域灰度相似性和边界强度相结合的准则 ,进行由底向上的层次融合 ,从而较好地解决了过度分割的问题 .实验结果表明 ,该方法可提供精确且封闭的区域轮廓线 .

圆环摆辗轮廓的数值计算方法

摆动辗压过程中锥形摆头与坯料接触面积是一个十分重要的参数.本文从摆动辗压过程中坯料螺旋式送进的事实出发,给出了环形坯料接触区域轮廓坐标的数值求解过程,为正确计算接触面积提供了精确的计算方法.

高考地理试卷中区域地理试题的探讨

研究高考对区域地理的考查方式和方向是区域地理备考的基础和前提，下面笔者对近些年高考区域地理试题进行探讨。一、区域地理的考查规律1．

SAR图像匹配算法及实现

合成孔径雷达(SAP)图像的匹配处理是SAR图像后处理及应用的重要环节。本文提出了一种基于图像特征的匹配实现方法。针对两幅SAR图像,该方法先进行边缘检测和区域轮廓提取以及区域特征描述,然后基于图像区域不变矩来实现图像的自动匹配。利用真实SAR图像进行了试验,获得很好的试验结果。

纱线毛羽特征参数提取算法研究

提出了用于对纱线毛羽特征参数提取的多区域轮廓跟踪算法,该算法是在链码法轮廓跟踪算法的基础上,对跟踪方向进行调整,并对已跟踪完成的纱线区域进行区域填充。实验表明,该算法不但可以对任意条纱线进行轮廓跟踪及特征提取,而且得到的边界曲线封闭连续,只有单像素宽,提高了特征提取的效率和精度。

基于联合不变矩形状特征的商标图像检索

针对商标图像结构越来越复杂的特点,提出了一种基于联合不变矩形状特征的商标图像检索方法。首先利用最佳阈值分割和形态学腐蚀运算的轮廓提取进行精确边缘检测;然后计算16个联合不变矩组成图像的特征向量;最后对特征向量高斯归一化,用欧氏距离度量图像间的相似性,构建了一个基于形状特征的自动图像检索系统。实验结果表明,该方法具有一定的可行性和有效性,所构建的系统具有实用意义。

UG NX在医用手柄数控加工中的应用

文章主要论述了UG NX在医用手柄数控加工中的应用,利用UG NX中的建模功能设计了医用手柄的三维模型,并利用加工功能中的区域轮廓铣和点位加工完成了该零件的面、圆角和孔的加工,生成NC仿真加工及NC程序。

DICOM放射治疗中结构集文件的创建

利用ITK工具完成了医学数字成像及通信(Digital Imaging and Communications in Medicine,DICOM)标准中的RT结构集(Radiotherapy Structure Set)对象的创建,实现了从带有病灶的DICOM图像(以CT图像为例)到RT结构集文件创建整个过程,建立了整个流程模型。DICOM标准中的RT结构集对象主要用于传送病人结构和相关数据,在结构集信息实体中,其主要包含结构集模块、医生感兴趣区域轮廓模块(ROI Contour)和感兴趣区域观察模块(ROI Observations)等。可以用ITK工具实现自动勾画医生感兴趣区域的操作,从而抽取出轮廓数据(Contour data),创建RT结构集文件,为进一步实现整个治疗计划系统开发打下坚实基础。

奶牛皱胃阻塞的综合防治

近年来戒们在动物门诊部期间，共收治了11例奶牛皱胃阻塞病例，现将对该病的诊断与治疗方法介绍如下： 1 病例介绍 在11例病牛中，皱胃完全阻塞的有5例，不完全阻塞的有6例。在完全阻塞的5例中，有4例病牛触诊右腹中下部，皱胃区域轮廓明显，如西瓜状，其余7例右腹部触诊皱胃轮廓不明显。

基于语义分割的简洁线条肖像画生成方法

针对目前主流的线条提取算法对于区域对比度不明显的边缘的检测能力较弱,且对于所有区域采用无差别、统一化的处理策略,所生成的线条画往往较复杂,非常不利于机器人机械臂绘图的问题,本文提出了一种基于语义分割的简洁线条肖像画生成方法(concise line portrait generation based on semantic segmentation,CLPG-SS)。首先,对人脸图像进行语义分割,将人脸划分为不同的区域,基于不同区域提取边缘轮廓与五官细节线条,进行边缘切向流优化,从而加强方向信息;在此基础上,利用线条图来生成调和图像,并利用优化后的边缘切向流、人脸语义分割结果以及调和图像,针对不同的分割区域调整线条提取方法的参数,实现对细节无关区域的线条过滤和细节重点区域的线条加强,生成简洁线条肖像画。实验结果表明:本文提出的CLPG-SS方法能够有效提取人脸主轮廓线条,并针对不同区域实现了对细节线条的针对性调节,提高了机器人机械臂的绘制效率。