基于圆形约束C-V水平集的肺部CT图像病灶分割

针对肺部CT图像中圆形病灶区域的分割问题,对Chan-Vese水平集图像分割方法进行了分析和改进,提出了基于圆形约束的C-V水平集模型,进而提出了基于圆形约束水平集的肺部图像病灶分割算法,解决了图像中大小不同的多圆检测问题。对合成图像和实际临床肺部CT图像进行了分割实验,结果表明,该方法可以较好地分割出图像中的多个圆形区域,算法具有较好的抗噪性,实现速度较快,有利于实现肺部CT图像肺结节自动检测。

基于圆形约束CV-LIF模型的原木端面图像分割

针对自然条件下原木端面图像的分割问题,结合原木端面图像的特点,改进传统CV(Chan and Vese)模型,对演化曲线内部使用梯度进行拟合,同时融入局部图像拟合LIF(Local Image Fitting)模型,加入圆形先验知识,提出了基于圆形约束的改进活动轮廓模型CV-LIF,将全局能量和局部能量结合到一起,共同约束轮廓线的演化。在对图像进行预分割的基础上,利用多水平集表示待分割区域,运用基于圆形约束的改进活动轮廓模型对每个水平集区域进行再分割,解决了复杂背景下多个原木端面分割不准确的问题。通过实验,分别对单个及多个原木端面图像进行分割,结果表明该方法可以较好地分割出图像中的原木端面,而且具有较好的抗噪性能,实现速度较快。

状态反馈中圆形极点与状态方差约束的相容性

对一类线性随机系统的状态反馈问题 ,研究了两类约束指标 :状态方差与圆形区域极点的相容性 ,并对具有指定圆形极点及相容状态方差约束的控制问题给出了满意控制设计方法 .用线性矩阵不等式 (L MIs)刻划了圆形极点约束下系统存在反馈控制律的充要条件 ;通过求解 LMIs约束下矩阵迹的极值问题 ,给出了方差约束指标的较好容许范围 ;算例说明本成果简洁、有效 .

用蚁群算法求解带平衡约束的圆形布局问题

采用启发式方法结合演化算法的思路求解带平衡约束的圆形布局问题.首先对传统优化模型进行调整,并探讨了调整的合理性;然后设计一种分步定位的布局方法,在此基础上利用蚁群算法寻优;最后利用局部搜索技术,在传统模型意义下对布局进行了改进.数值实验表明,算法的性能比目前已有的结果有较大的提高.

求解带平衡约束圆形packing问题的改进人工蜂群算法

圆形packing问题是一个著名的NP难题,求解该问题具有很高的理论与实用价值。首先将趋势外推原理和微调算子引入人工蜂群算法,对其搜索的随机性进行有效的引导优化,然后将改进后的人工蜂群算法应用于带平衡约束的圆形布局的参数优化,并在文后采用3个典型实例进行了数值实验。结果表明新算法解决带平衡约束的圆形packing问题具有较强的寻优能力和较高的寻优效率,是一种实用的方法。

离散控制系统中圆形极点与方差上界约束的相容性

对一类线性离散随机系统的控制问题，研究两类约束指标：圆形极点区域与状态方差上界的相容性，并对同时具有上述两类相容约束的控制问题，给出求取满意控制策略的有效方法。利用线性矩阵不等式（ＬＭＩ）方法，得到了与指定极点区域相容的状态方差上界指标的较好取值范围。算例说明了所得研究成果。

具有圆形极点和方差约束的不确定离散系统鲁棒控制

对一类具有不确定参数和扰动的线性离散系统 ,研究了使闭环系统的稳态状态方差小于某个给定的上界 ,同时闭环极点位于一给定圆盘中的状态反馈鲁棒方差控制器设计问题。导出了控制器存在的条件 ,并证明了该条件等价于一个线性矩阵不等式系统的可行解问题 ,进而用这组矩阵系统的可行解给出了一组所求控制器的一个参数化表示。

人工蜂群算法在带约束圆形布局问题中的应用

人工蜂群算法是一种基于蜜蜂采蜜机制的新型演化算法。给出了带平衡约束的圆形布局问题的数学模型,介绍了人工蜂群算法的基本过程以及计算流程,将人工蜂群算法应用于带平衡约束的圆形布局优化中。通过两个实例进行仿真计算,并将计算结果与文献结果比较,验证了人工蜂群算法是解决此类问题的一种有效且实用的群智能算法。

Delta算子系统极点有圆形区域约束的鲁棒控制

研究Delta算子描述的不确定线性系统闭环极点有圆形区域约束的鲁棒控制,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,对Delta算子不确定系统进行状态反馈设计,导出满足闭环极点圆形区域约束的状态反馈控制律存在的充分条件,用一个线性矩阵不等式的可行解给出了状态反馈控制律的参数化表示．具体算例说明了试方法的有效性．

辅助胶凝材料对混凝土开裂行为的影响及评价

本文分析比较了测定收缩开裂的典型试验方法和装置,采用ANSYS6.1有限元计算了椭圆环约束开裂自动检测装置其干燥条件下内外边界应力分布,论述了该方法用于评价混凝土试件早期约束状态下由于干缩变形导致开裂的测试方法的合理性和可行性。提出了初始开裂时间(ICT)并结合混凝土的干缩、抗折强度、抗压强度等测试结果,综合评价混凝土在非荷载作用约束条件下及荷载作用下的抗裂性能。利用上述测试方法和评价体系,试验研究了辅助胶凝材料(SCM)对混凝土抗裂性能的影响。

自然环境下重叠与遮挡苹果图像识别方法研究

针对自然环境下重叠与遮挡苹果的图像识别问题,提出一种组合优化解决方案。该组合算法首先选取被枝叶遮挡或者相互重叠的成熟苹果图像,对图像进行预处理;然后提取lab颜色空间a分量,YUV空间U、V分量进行图像分割,利用改进的多通道全局阈值分割算法获得苹果目标二值图像;最后针对苹果类圆但不规则的性质,采用霍夫变换和圆形约束法识别并定位单一苹果目标。试验结果表明:所提出的识别算法可以在多种自然环境下从重叠与遮挡苹果图像中识别出单个苹果目标;在分割算法方面平均精确度95.5%,平均假阳性率2.1%,运行速度比Kmeans迭代算法快8.9倍,与直接Otsu和Kmeans迭代算法相比精度高、速度快;在圆形识别方面,圆形约束法可在霍夫变换法检测圆后剔除过分割的圆,准确定位目标。

基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取

随着高分辨率星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)系统的研制和使用,利用SAR图像实现快速准确的舰船目标识别分类成为了海上目标侦察监视的重要手段.文中针对SAR舰船目标切片图像,提出一种基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取方法.首先,采用基于Radon变换的分割方法将舰船目标和成像干扰区域进行分离,对分离出的舰船目标切片进行阈值分割处理,并利用形态学手段处理分割图像,减小旁瓣影响,准确提取目标主区域;然后基于椭圆形状约束进行目标区域的细化分割,解决分割区域“毛刺”现象和区域断裂现象,得到舰船目标的最佳图像分割区域;最后,通过逼近目标区域获得其对应的最小外接矩形(minimum enclosing rectangle,MER),进而实现目标区域几何结构特征的精确提取.通过对获取的高分三号卫星SAR图像数据进行仿真实验,证明了本文方法提取舰船目标几何结构特征的高准确性和强稳定性,对海上舰船目标的识别与分类具有重要意义.

区域极点和多重输出约束下的离散时间系统保性能控制

对于范数有界参数不确定线性离散时间系统,设计鲁棒状态反馈控制器,使得对所有允许的不确定性,闭环系统极点均落在给定的圆形稳定区域中,系统的某些输出指标满足给定的约束,且系统的性能指标具有最小上界.基于Lyapunov稳定性理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,给出鲁棒次优保性能状态反馈控制器存在的充分条件,进而提出最优保性能控制器的设计方法.通过数值算例验证该方法的可行性.

多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割

目的视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割。方法该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中。通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程。分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动。当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化。结果在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比。实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确。结论本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性。