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基于邻域信息和快速FCM的肺部电阻抗成像伪迹优化算法 被引量:2
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作者 丁明亮 李晓童 卢立晖 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3320-3327,共8页
针对电阻抗成像技术可视化过程中因“欠定”问题和“软场”效应所导致的重建图像伪迹问题,该文提出一种基于邻域信息和快速模糊C均值聚类(快速FCM)的无监督图像质量评价指标。基于该评价指标和Tikhonov正则化算法,提出了一种重建图像伪... 针对电阻抗成像技术可视化过程中因“欠定”问题和“软场”效应所导致的重建图像伪迹问题,该文提出一种基于邻域信息和快速模糊C均值聚类(快速FCM)的无监督图像质量评价指标。基于该评价指标和Tikhonov正则化算法,提出了一种重建图像伪迹优化算法TR-NC。仿真结果表明,该算法能够有效地修正重建图像中的伪迹,修正后的重建图像的相关系数平均提高了18.45%,相对误差平均降低了22.2%;仿真体验实验结果表明,当目标电导率变化率大于30%时,该算法能够准确地检测到目标。由此可见,相比于传统的Tikhonov正则化算法,提出的修正算法在重建图像目标的数量和位置精确度方面都得到了显著提高,为电学层析技术在医学和工业等领域的应用实践提供了新的成像理论依据和技术参考。 展开更多
关键词 电阻抗成像 图像重建 快速模糊c均值聚类 邻域信息 伪迹修正
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空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法 被引量:22
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作者 霍冠英 刘静 +1 位作者 李庆武 周亮基 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期226-235,共10页
针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除... 针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除声呐图像中的强斑点噪声;然后为加快分割速度,提出SCFFCM算法,该算法用于给出一个较好的初始分割;接着由初始分割计算MRF模型的约束场,再根据图像邻域内灰度波动情况自适应更新结合权值,进而求解得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场,并基于最大概率准则得到分割结果;最后,采用形态学去除分割结果中的孤立噪点,并完成孔洞填充。对仿真及实际的侧扫声呐图像的分割实验结果表明,所提算法较FCM和现有的一些FCM改进算法有更强的抗噪能力、更高的分割精度以及更快的运算速度。 展开更多
关键词 侧扫声呐图像分割 空间约束 快速模糊c均值聚类算法 初始分割 马尔可夫随机场
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基于低对比度红外图像时空信息的气体泄漏检测 被引量:2
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作者 左金辉 徐文斌 +6 位作者 周世杰 盛道斌 徐向东 李正强 韩颖慧 吴春江 张磊 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1186-1198,共13页
气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸。红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别。针对上述问题,本文提出一... 气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸。红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别。针对上述问题,本文提出一种基于混合高斯背景建模的低对比度气体红外图像泄漏检测方法。首先,在预处理阶段,提出时域自适应帧间滤波算法实现红外图像的降噪和细节保持;然后,基于空域信息和梯度信息约束,提出时空混合高斯背景模型实现泄漏气体目标的前景的初步提取;最后,为更好地去除前景检测中干扰的运动目标,利用改进的快速鲁棒的模糊C均值聚类方法实现气体区域的自适应分割。实验结果表明,在5 m的泄漏距离下,该检测算法可有效提高准确率,弥补气体区域空洞问题,降低其他运动物体的干扰,气体泄漏检测准确率在92.3%~96.3%,与其他算法相比具有显著的抗干扰和区域分割能力。 展开更多
关键词 气体泄漏检测 红外热成像 时空高斯混合模型 时域自适应帧间滤波 运动检测 快速和鲁棒的模糊c均值
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G^0和Gamma联合建模的水平集水体分割 被引量:1
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作者 郑长利 黄国满 +1 位作者 赵争 魏钜杰 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2018年第1期13-20,共8页
针对传统水平集水体分割方法无法适应高分辨率SAR影像统计分布特性的问题,在影像金字塔结合水平集理论的多尺度迭代处理框架下,提出一种G^0和Gamma联合建模的多尺度水平集高分辨率SAR影像水体分割方法。该方法在金字塔顶层,考虑到水平... 针对传统水平集水体分割方法无法适应高分辨率SAR影像统计分布特性的问题,在影像金字塔结合水平集理论的多尺度迭代处理框架下,提出一种G^0和Gamma联合建模的多尺度水平集高分辨率SAR影像水体分割方法。该方法在金字塔顶层,考虑到水平集初始化对分割效率和性能的影响,引入快速模糊C均值聚类初始化水平集函数,然后基于G^0和Gamma联合分布对SAR影像整体综合建模和构建全局能量泛函进行能量最小化迭代分割,更好地拟合了高分辨率SAR影像的统计分布特性。最后,将得到的分割结果反演至下一层金字塔的分割,使分割结果在多尺度迭代链中不断精化,最终实现水体的精确分割。采用1m分辨率TerraSAR影像进行算法分割性能的对比实验。实验表明,该方法分割精度较高,是一种较为实用的高分辨率SAR影像水体分割方法。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 G0和Gamma联合分布 快速模糊c均值聚类 多尺度分析 水体分割
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