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介质阻挡放电灰度直方图的高斯混合概率模型研究
被引量：
7
1
作者
吴云飞
叶齐政
+1 位作者
陈田
谭丹
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第1期179-187,共9页
工业生产中对介质阻挡放电(dielectric barrierdischarge,DBD)均匀性的要求与实验室存在明显不同,较大时间尺度上实现的均匀放电在实际应用中也具有重要价值。基于高斯混合模型,提出一种能够较为准确地识别丝状和均匀DBD的灰度概率模型...
工业生产中对介质阻挡放电(dielectric barrierdischarge,DBD)均匀性的要求与实验室存在明显不同,较大时间尺度上实现的均匀放电在实际应用中也具有重要价值。基于高斯混合模型,提出一种能够较为准确地识别丝状和均匀DBD的灰度概率模型,通过采用信赖域算法对模型参数进行估计,并通过模型检验及应用实例对模型的有效性和实用性进行验证。研究结果表明:丝状放电的灰度直方图(gray level histogram,GLH)服从双高斯概率分布,而均匀放电的GLH则服从单高斯分布。随着曝光时间的逐渐增大,由双高斯概率模型计算得到的丝状放电中放电区域和背景区域的灰度平均值和标准差均逐渐增大,由单高斯概率模型计算得到的均匀放电的灰度平均值也逐渐增大,但标准差基本保持不变。空气气隙间距的减小使GLH由均值逐渐变大的双高斯分布转化为均值逐渐变小的单高斯分布,表明放电产生由丝状放电向均匀放电的转化,丝状放电强度逐渐增大,而均匀放电强度逐渐减小。以上结果表明,所建模型可以有效地对丝状和均匀放电进行定量识别。
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关键词
介质阻挡放电
灰度直方图
高斯混合模型
建模
识别
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职称材料
利用不同曝光时间放电图像的灰度直方图识别介质阻挡放电模式
被引量：
5
2
作者
吴云飞
叶齐政
+1 位作者
李兴旺
谭丹
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期1120-1125,共6页
为了提高介质阻挡放电(dielectric barrier discharge,DBD)的工业应用效率,深入理解DBD的形成机理,基于数字图像处理技术,提出了一种利用不同曝光时间放电图像的灰度直方图(gray level histogram,GLH)来识别DBD丝状或均匀放电模式的新...
为了提高介质阻挡放电(dielectric barrier discharge,DBD)的工业应用效率,深入理解DBD的形成机理,基于数字图像处理技术,提出了一种利用不同曝光时间放电图像的灰度直方图(gray level histogram,GLH)来识别DBD丝状或均匀放电模式的新方法。研究结果表明:由于丝状放电图像是由不同灰度级的像素点构成,所以随着曝光时间的逐渐增大,对应放电图像像素点的灰度级均逐渐增大,GLH逐渐向右偏移,半宽度明显变宽;而均匀放电图像基本上是由单一灰度级的像素点构成,所以随着曝光时间的逐渐增大,对应放电图像像素点的灰度级也逐渐增大,GLH也逐渐向右偏移,但半高宽基本保持不变。故利用不同曝光时间放电图像的GLH能够较为简单、有效地识别不同放电模式的DBD。
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关键词
介质阻挡放电(DBD)
数字图像处理技术
灰度直方图(
glh
)
曝光时间
识别
放电模式
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职称材料
结合灰度直方图和细胞自动机的多模态MRI脑胶质瘤分割
被引量：
4
3
作者
衣斐
龚敬
+3 位作者
段辉宏
苏冠群
田海龙
聂生东
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第9期2849-2855,共7页
为了解决脑胶质瘤边界模糊、复杂而导致的分割不准确问题,提出了一种将灰度直方图(GLH)与改进细胞自动机相结合的脑胶质瘤分割算法。首先,对脑胶质瘤的T2加权图像和液体衰减反转(FLAIR)图像进行融合;然后,利用灰度直方图特性增强脑胶质...
为了解决脑胶质瘤边界模糊、复杂而导致的分割不准确问题,提出了一种将灰度直方图(GLH)与改进细胞自动机相结合的脑胶质瘤分割算法。首先,对脑胶质瘤的T2加权图像和液体衰减反转(FLAIR)图像进行融合;然后,利用灰度直方图特性增强脑胶质瘤区域;最后,以加权距离为特征向量用改进的细胞自动机进行分割,并得到脑胶质瘤各组织分割结果。在20组BraTS2015(brain tumor segmentation)数据库数据和10组临床脑胶质瘤数据上进行分割实验,整个肿瘤区域及核心肿瘤区域的平均分割准确率分别达到90. 76%和89. 73%。实验结果表明,相对于对比方法,所提算法不仅能更好地分割出对比度明显的胶质瘤区域,还在一定程度上解决了模糊胶质瘤区域分割不准确的问题。该算法在保持不增加算法复杂度的同时,亦提高了算法分割的准确性和鲁棒性。
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关键词
脑胶质瘤
多模态磁共振图像
图像分割
图像融合
灰度直方图
细胞自动机
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职称材料
题名
介质阻挡放电灰度直方图的高斯混合概率模型研究
被引量：
7
1
作者
吴云飞
叶齐政
陈田
谭丹
机构
强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学)
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第1期179-187,共9页
基金
国家自然科学基金项目(50877033)~~
文摘
工业生产中对介质阻挡放电(dielectric barrierdischarge,DBD)均匀性的要求与实验室存在明显不同,较大时间尺度上实现的均匀放电在实际应用中也具有重要价值。基于高斯混合模型,提出一种能够较为准确地识别丝状和均匀DBD的灰度概率模型,通过采用信赖域算法对模型参数进行估计,并通过模型检验及应用实例对模型的有效性和实用性进行验证。研究结果表明:丝状放电的灰度直方图(gray level histogram,GLH)服从双高斯概率分布,而均匀放电的GLH则服从单高斯分布。随着曝光时间的逐渐增大,由双高斯概率模型计算得到的丝状放电中放电区域和背景区域的灰度平均值和标准差均逐渐增大,由单高斯概率模型计算得到的均匀放电的灰度平均值也逐渐增大,但标准差基本保持不变。空气气隙间距的减小使GLH由均值逐渐变大的双高斯分布转化为均值逐渐变小的单高斯分布,表明放电产生由丝状放电向均匀放电的转化,丝状放电强度逐渐增大,而均匀放电强度逐渐减小。以上结果表明,所建模型可以有效地对丝状和均匀放电进行定量识别。
关键词
介质阻挡放电
灰度直方图
高斯混合模型
建模
识别
Keywords
dielectric barrier discharge （DBD）
gray
level
histogram
（glh
）
Gaussian model
modeling
classification
分类号
TM15 [电气工程—电工理论与新技术]
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职称材料
题名
利用不同曝光时间放电图像的灰度直方图识别介质阻挡放电模式
被引量：
5
2
作者
吴云飞
叶齐政
李兴旺
谭丹
机构
华中科技大学电气与电子工程学院强电磁工程与新技术国家重点实验室
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期1120-1125,共6页
基金
国家自然科学基金(50877033)~~
文摘
为了提高介质阻挡放电(dielectric barrier discharge,DBD)的工业应用效率,深入理解DBD的形成机理,基于数字图像处理技术,提出了一种利用不同曝光时间放电图像的灰度直方图(gray level histogram,GLH)来识别DBD丝状或均匀放电模式的新方法。研究结果表明:由于丝状放电图像是由不同灰度级的像素点构成,所以随着曝光时间的逐渐增大,对应放电图像像素点的灰度级均逐渐增大,GLH逐渐向右偏移,半宽度明显变宽;而均匀放电图像基本上是由单一灰度级的像素点构成,所以随着曝光时间的逐渐增大,对应放电图像像素点的灰度级也逐渐增大,GLH也逐渐向右偏移,但半高宽基本保持不变。故利用不同曝光时间放电图像的GLH能够较为简单、有效地识别不同放电模式的DBD。
关键词
介质阻挡放电(DBD)
数字图像处理技术
灰度直方图(
glh
)
曝光时间
识别
放电模式
Keywords
dielectric barrier discharge （DBD）
digital image processing technology
gray level histogram（glh）
exposure time
classification
discharge mode
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
结合灰度直方图和细胞自动机的多模态MRI脑胶质瘤分割
被引量：
4
3
作者
衣斐
龚敬
段辉宏
苏冠群
田海龙
聂生东
机构
上海理工大学医学影像工程研究所
山东大学齐鲁医院(青岛)神经外科
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第9期2849-2855,共7页
基金
山东省重点研发计划项目(2018GSF118107)
国家自然科学基金资助项目(60972122)
上海市自然科学基金资助项目(14ZR1427900)
文摘
为了解决脑胶质瘤边界模糊、复杂而导致的分割不准确问题,提出了一种将灰度直方图(GLH)与改进细胞自动机相结合的脑胶质瘤分割算法。首先,对脑胶质瘤的T2加权图像和液体衰减反转(FLAIR)图像进行融合;然后,利用灰度直方图特性增强脑胶质瘤区域;最后,以加权距离为特征向量用改进的细胞自动机进行分割,并得到脑胶质瘤各组织分割结果。在20组BraTS2015(brain tumor segmentation)数据库数据和10组临床脑胶质瘤数据上进行分割实验,整个肿瘤区域及核心肿瘤区域的平均分割准确率分别达到90. 76%和89. 73%。实验结果表明,相对于对比方法,所提算法不仅能更好地分割出对比度明显的胶质瘤区域,还在一定程度上解决了模糊胶质瘤区域分割不准确的问题。该算法在保持不增加算法复杂度的同时,亦提高了算法分割的准确性和鲁棒性。
关键词
脑胶质瘤
多模态磁共振图像
图像分割
图像融合
灰度直方图
细胞自动机
Keywords
brain glioma
multi-modality magnetic resonance image
image segmentation
image fusion
gray
level
histogram
(
glh
)
cellular automata
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
介质阻挡放电灰度直方图的高斯混合概率模型研究
吴云飞
叶齐政
陈田
谭丹
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
利用不同曝光时间放电图像的灰度直方图识别介质阻挡放电模式
吴云飞
叶齐政
李兴旺
谭丹
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
结合灰度直方图和细胞自动机的多模态MRI脑胶质瘤分割
衣斐
龚敬
段辉宏
苏冠群
田海龙
聂生东
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
4
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职称材料
已选择
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