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基于局部大津阈值与区域生长的坝面细小裂缝识别分割算法
被引量：
11
1
作者
张小伟
包腾飞
《水电能源科学》
北大核心
2022年第2期97-100,共4页
针对传统图像分割算法难以分割噪声污染严重的混凝土坝面细小裂缝图片的问题,结合大津阈值算法和区域生长算法提出一种新的裂缝分割算法。该算法通过一个滑动的窗口遍历整幅灰度图并计算窗口内的局部大津阈值,遍历过程中将所有灰度值在...
针对传统图像分割算法难以分割噪声污染严重的混凝土坝面细小裂缝图片的问题,结合大津阈值算法和区域生长算法提出一种新的裂缝分割算法。该算法通过一个滑动的窗口遍历整幅灰度图并计算窗口内的局部大津阈值,遍历过程中将所有灰度值在局部阈值以上的窗口中心像素点作为区域生长种子点,设计生长阈值,生长完成后得到分割结果。运用该算法、基于全局的大津阈值等经典分割算法对四幅存在光照不均、污渍覆盖等噪声污染的裂缝图片进行分割。结果表明,所提算法的分割结果中背景噪声最少,误差最小。通过连通域分析去除剩余的背景噪声,可实现对裂缝的精确识别分割,为自动化检测坝面裂缝奠定基础。
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关键词
混凝土坝
裂缝
图像
分割
区域生长
局部
阈值
大津
阈值
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职称材料
基于主成分分析的帕金森量表优化
被引量：
3
2
作者
雷少正
王崇骏
谢俊元
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2015年第5期1020-1027,共8页
西医量表是评估帕金森病(Parkinson′s disease,PD)的重要依据,而这些量表包含大量交叉重复问题,不利于快速评估帕金森病。因此,优化这些西医量表对快速诊断帕金森病有非常重要的意义。针对该问题,提出了基于主成分分析(Principal compo...
西医量表是评估帕金森病(Parkinson′s disease,PD)的重要依据,而这些量表包含大量交叉重复问题,不利于快速评估帕金森病。因此,优化这些西医量表对快速诊断帕金森病有非常重要的意义。针对该问题,提出了基于主成分分析(Principal component anaysis,PCA)的量表问题的优化算法。本文提出的算法先是基于主成分分析提取出加权投影向量,然后在投影向量的基础上采用基于大津阈值(Otsu)局部递归分割算法划分量表,最后基于贡献度因子(Contribution factor,CF)设计新量表。实验通过采用支持向量机(Support vector machine,SVM)识别帕金森病,发现用仅占原西医量表总问题数的21%的新量表能达到与原量表相当的识别水平。
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关键词
帕金森病
量表优化
主成分分析
大津阈值局部递归分割
加权投影向量
贡献度因子
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职称材料
题名
基于局部大津阈值与区域生长的坝面细小裂缝识别分割算法
被引量：
11
1
作者
张小伟
包腾飞
机构
河海大学水利水电学院
河海大学
三峡大学水利与环境学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2022年第2期97-100,共4页
基金
国家重点研发计划(2018YFC1508603,2016YFC0401601)
国家自然科学基金重点项目(51739003)。
文摘
针对传统图像分割算法难以分割噪声污染严重的混凝土坝面细小裂缝图片的问题,结合大津阈值算法和区域生长算法提出一种新的裂缝分割算法。该算法通过一个滑动的窗口遍历整幅灰度图并计算窗口内的局部大津阈值,遍历过程中将所有灰度值在局部阈值以上的窗口中心像素点作为区域生长种子点,设计生长阈值,生长完成后得到分割结果。运用该算法、基于全局的大津阈值等经典分割算法对四幅存在光照不均、污渍覆盖等噪声污染的裂缝图片进行分割。结果表明,所提算法的分割结果中背景噪声最少,误差最小。通过连通域分析去除剩余的背景噪声,可实现对裂缝的精确识别分割,为自动化检测坝面裂缝奠定基础。
关键词
混凝土坝
裂缝
图像
分割
区域生长
局部
阈值
大津
阈值
Keywords
concrete dam
crack
image segmentation
area growth
local threshold
OTSU threshold
分类号
TV698.1 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
基于主成分分析的帕金森量表优化
被引量：
3
2
作者
雷少正
王崇骏
谢俊元
机构
南京大学计算机科学与技术系
南京大学软件新技术国家重点实验室
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2015年第5期1020-1027,共8页
基金
国家自然科学基金(61105069)资助项目
江苏省科技支撑计划(BE2012161)资助项目
文摘
西医量表是评估帕金森病(Parkinson′s disease,PD)的重要依据,而这些量表包含大量交叉重复问题,不利于快速评估帕金森病。因此,优化这些西医量表对快速诊断帕金森病有非常重要的意义。针对该问题,提出了基于主成分分析(Principal component anaysis,PCA)的量表问题的优化算法。本文提出的算法先是基于主成分分析提取出加权投影向量,然后在投影向量的基础上采用基于大津阈值(Otsu)局部递归分割算法划分量表,最后基于贡献度因子(Contribution factor,CF)设计新量表。实验通过采用支持向量机(Support vector machine,SVM)识别帕金森病,发现用仅占原西医量表总问题数的21%的新量表能达到与原量表相当的识别水平。
关键词
帕金森病
量表优化
主成分分析
大津阈值局部递归分割
加权投影向量
贡献度因子
Keywords
Parkinson′s disease
optimization of scale
principal component analysis
local recursive Otsu threshold segmentation
projected vector
contribution factor
分类号
TP391 [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
基于局部大津阈值与区域生长的坝面细小裂缝识别分割算法
张小伟
包腾飞
《水电能源科学》
北大核心
2022
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于主成分分析的帕金森量表优化
雷少正
王崇骏
谢俊元
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2015
3
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职称材料
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