题名 选择分块SVM电容层析成像改进方法
被引量：3
1
作者
李岩 袁小花 刘精松 柳培新 郑洁琼 张迪
机构
哈尔滨理工大学计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第13期110-113,共4页
基金
国家自然科学基金(No.60572135) 黑龙江省自然科学基金(No.F200505) +1 种基金 黑龙江省教育厅基金(No.12521100) 研究生创新基金(No.HLGYCX2011-015)
文摘
针对SVM在处理具有样本集规模大的ECT系统数据时,存在ECT图像重建的成像精度不高和速度慢的问题,采用了选择分块支持向量机CSSVM算法。将ECT系统样本数据构成列数固定的样本矩阵,每个样本作为样本矩阵的行,66个电容值和66个敏感度值作为矩阵的列。该算法将大样本矩阵按照某一成像单元进行选择性分块,并形成多个小样本矩阵,再分别采用SVM算法进行训练和预测,将各个成像单元组合成像。数值实验证明,使用CSSVM新算法比单独使用SVM算法重建图像具有更高的分类准确率和更短的成像时间。
关键词
支持向量机 选择分块 电容层析成像 数据预处理 图像重建
Keywords
s upport Vec tor Mac hine （s VM） choice and segmentation （c s） Elec tric al c apac itanc e Tomography （Ec T） datapreproc es s ing image rec ons truc tion
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于D-S证据理论的多发性硬化症病灶分割算法
被引量：5
2
作者
李彬 刘同
机构
南方医科大学生物医学工程学院 黄河水利委员会信息中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第1期378-380,共3页
基金
国家"973"重点基础研究发展规划资助项目(2010CB732500)
文摘
多发性硬化症是一种严重威胁中枢神经功能的疾病,对其病灶自动检测方法的研究正受到越来越多的关注。基于D-S证据理论和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出了一种融合T1和T2加权MR图像信息的多发性硬化症自动分割算法。首先运用FCM聚类算法分别分割T1和T2加权MR图像,然后利用根据D-S证据理论得到的融合两种加权图像信息的基本概率分配函数,实现多发性硬化症病灶的分割。通过对多发性硬化症MR脑部图像的分割实验表明,该算法具有很高的多发性硬化症病灶分割精度,对多发性硬化症的临床辅助诊断具有重要作用。
关键词
图像分割 D—s 证据理论 模糊c -均值聚类 信息融合 多发性硬化症
Keywords
image segmentation D-s evidenc e theory fuzzy c -mean c lus tering information fus ion multiple s c leros is les ions
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 优选抑制式非局部空间模糊C-均值图像分割方法
被引量：5
3
作者
赵凤 范九伦
机构
西安邮电学院通信与信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第7期2737-2739,2746,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61102095) 陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2012JQ8045) +2 种基金 陕西省教育厅科研计划资助项目(11JK1008 2010JK835 2010JK837)
文摘
当图像被噪声严重污染时,像素的邻域像素也可能被污染。此时,来自于像素点的邻域像素的局部空间信息无法在含噪图像分割中发挥积极的指导作用。鉴于此,利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素构造新的非局部加权和图像,并在新图像的灰度直方图上采用优选抑制式模糊C-均值聚类,提出优选抑制式非局部空间模糊C-均值图像分割方法。实验结果表明,该方法能进一步提高模糊C-均值聚类方法对于图像噪声的鲁棒性,获得了更加理想的分割结果。
关键词
模糊c -均值聚类 图像分割 抑制式模糊c -均值 非局部空间信息
Keywords
fuzzy c -means c lus tering（Fc M） image segmentation s uppres s ed Fc M（s -Fc M）non-loc al s patial information
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 LSFP下的机器人视觉定位技术研究
4
作者
魏永超 邓毅 李涛 李锦 朱姿翰 徐未其
机构
中国民用航空飞行学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第4期25-31,共7页
基金
国家自然科学基金(No.U1633127) 西藏科技厅重点研发计划(No.XZ202101ZY0017G) +1 种基金 中国民航飞行学院科技基金(No.CJ2020-01) 大学生创新创业训练计划项目(No.S202110624114)。
文摘
针对当前点云的定位算法中,多平面分割效果差、误匹配以及定位精度不够高等问题,提出LSFP的定位思想和C-S分割算法,对目标物体进行定位。在深度相机场景下,利用点云处理算法初步获取目标的位姿,经手眼标定后,进行初步引导;再使用3D扫描仪进一步定位目标物体。结果表明:(1)C-S分割算法对多平面分割效果良好,能更准确地去除多余平面,减少点云数量。(2)在垂直于Z轴且Z轴坐标值为171 mm和-10 mm的平面上,仅PrimeSense的定位距离的均方根误差为7.3 mm和8.2 mm,LSFP下的定位距离的均方根误差为2.6 mm和3.2 mm。(3)LSFP定位思想能扩大场景定位的范围,提高物体的定位精度,具有良好的准确性。
关键词
三维点云 位姿估计 Ls FP c -s 分割算法手眼标定
Keywords
3D point c loud pos ture es timation Ls FP c -s segmentation algorithmhand-eye c alibration0
分类号
TN209
[电子电信—物理电子学]
题名 改进GAC模型肺部薄扫CT图像序列分割法
被引量：1
5
作者
贺娜娜 强彦 赵涓涓 郝晓燕
机构
太原理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第10期2772-2777,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61373100 61540007 +3 种基金 61572344) 国家重点实验室开放基金项目(BUAA-VR-15KF02 BUAA-VR-16KF-13)
文摘
针对测地线活动轮廓(geodesic active contour,GAC)模型轮廓演化速度慢的问题,构造一个区域灰度相似性信息项,对GAC模型的能量泛函进行改进,加快轮廓演化速度,将其用于肺部薄扫CT(computed tomography)图像序列中肺实质的自动分割。采用基于Nystrom逼近的谱聚类算法分割CT图像序列中间位置CT中的肺实质,计算其灰度均值与标准差,构造区域灰度相似性信息项,以分割好的肺实质轮廓作为初始轮廓,分别从上下两个方向采用改进了能量泛函的GAC模型实现其它切片中肺实质的分割。实验结果表明,该方法能够较好实现肺实质的自动分割,与医师分割结果的重合率可达94.83%,时间消耗较少。
关键词
测地线活动轮廓模型 灰度相似性信息 谱聚类算法 计算机断层扫描图像序列 肺实质分割
Keywords
geodes ic ac tive c ontour model gray s imi la r i ty in fo rma t io n s pec tral c lus tering a lg o r ithm c T image s equenc es p u l-monary parenc hyma segmentation
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 图像分割的改进的加权模糊聚类算法
被引量：1
6
作者
翁文田 赵曙光
机构
东华大学信息科学与技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第33期182-184,共3页
文摘
利用模糊聚类算法对图像进行分割是一种比较经典的方法,但是标准的FCM算法并没有考虑像素的空间信息对聚类结果的影响。利用S函数将空间信息转为模糊聚类算法的目标函数的权值,从而使目标函数更合理。实验结果表明,改进算法较标准的FCM算法具有更好的分割效果。
关键词
图像分割 模糊聚类算法 s 函数空间信息
Keywords
image segmentation fuzzy c -means s -func tion s patial information
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
