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中值滤波与各向异性扩散相结合的医学图像滤波方法 被引量:19
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作者 付丽娟 姚宇 付忠良 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第1期145-148,共4页
医学图像的滤波处理,须保留具有重要诊断意义的边缘细节信息。针对Perona-Malik(PM)各向异性扩散模型遇到强噪声则失效和扩散门限参数K依靠经验选取的不足,提出了一种改进的各向异性扩散算法。将PM算法与中值滤波结合,用经过中值滤波平... 医学图像的滤波处理,须保留具有重要诊断意义的边缘细节信息。针对Perona-Malik(PM)各向异性扩散模型遇到强噪声则失效和扩散门限参数K依靠经验选取的不足,提出了一种改进的各向异性扩散算法。将PM算法与中值滤波结合,用经过中值滤波平滑后的梯度模代替原始图像的梯度模,以控制扩散的过程。应用自适应扩散门限(当前邻域内梯度的绝对偏差中值(MAD))和迭代终止准则,提高算法鲁棒性和效率。实验分别对超声心动图、CT图像和Lena图像进行去噪处理,用峰值信噪比(PSNR)和边缘保持能力EPI作为评价标准。实验结果表明,改进算法优于PM算法和Catte-PM方法,在提高信噪比的同时保留了图像的细节信息,可以更好地满足医学图像的使用要求。 展开更多
关键词 医学图像 PM算法 Catte—PM算法 中值滤波 绝对偏差中值
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激光诱导击穿光谱(LIBS)技术融合机器学习快速鉴别土壤重金属污染等级
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作者 彭莎 何亚雄 +3 位作者 温起帆 赵栋烨 李博轩 柯川 《中国无机分析化学》 北大核心 2025年第9期1295-1303,共9页
鉴于重金属于土壤中长期累积会致使土壤污染加剧、质量衰退,进而衍生出诸多棘手的环境问题,对土壤重金属含量进行持续且精准监测至关重要。通过整合激光诱导击穿光谱(LIBS)技术与智能算法,致力于实现土壤中重金属污染等级的快速精准辨... 鉴于重金属于土壤中长期累积会致使土壤污染加剧、质量衰退,进而衍生出诸多棘手的环境问题,对土壤重金属含量进行持续且精准监测至关重要。通过整合激光诱导击穿光谱(LIBS)技术与智能算法,致力于实现土壤中重金属污染等级的快速精准辨识。首先,运用中值绝对偏差(MAD)法剔除异常光谱,并对光谱数据执行归一化操作,以有效抑制激光能量波动以及环境噪声所引入的干扰,保障数据的可靠性与稳定性。继而引入支持向量机(SVM)、K近邻算法(KNN)、随机森林(RF)与决策树(DT)的智能算法,针对预处理后的光谱数据实施分类识别,为化解因参数择取失当引发的过拟合或欠拟合风险,采用随机搜索策略对各模型予以优化。经综合比对,SVM模型呈现出最优的分类精度,Cr和Cu污染土壤等级识别的准确率分别为99.417%、99.250%。实验表明,SVM和LIBS相结合可以快速判断土壤中重金属污染等级,同时也为环境检测与治理提供了一个新的技术方向。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱 机器学习 中值绝对偏差 土壤重金属污染
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一种自适应改进曲率扩散超声图像滤波方法 被引量:1
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作者 纪祥虎 付忠良 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第S2期130-135,共6页
针对图像尤其是医学超声图像的边缘模糊或者缺失对图像进一步处理带来的影响,同时由于传统改进曲率扩散方程无法自适应及迭代时间长,提出一种结合高斯滤波的参数自适应的改进曲率扩散方法,并且使用统计学中的绝对偏差中值自动调整梯度... 针对图像尤其是医学超声图像的边缘模糊或者缺失对图像进一步处理带来的影响,同时由于传统改进曲率扩散方程无法自适应及迭代时间长,提出一种结合高斯滤波的参数自适应的改进曲率扩散方法,并且使用统计学中的绝对偏差中值自动调整梯度阈值参数。该方法能在保留改进曲率扩散方程去噪能力的同时有效地保留图像边缘细节信息,同时减少滤波过程中的迭代次数,从时间复杂度的方面提高了方法效率。另外,自适应梯度阈值的采用进一步提高了改进曲率扩散方程保留图像细节信息的能力。实验结果表明,结合高斯滤波的参数自适应改进曲率扩散方法继承了改进曲率扩散的优点,同时又减少了人工干预,提高了去噪效率。 展开更多
关键词 改进曲率扩散方程 绝对偏差中值 自适应梯度阈值 超声图像去噪
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基于累积和控制图的分布式传感网络故障诊断 被引量:8
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作者 刘秋玥 程勇 +2 位作者 王军 钟水明 徐利亚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第11期3016-3020,3027,共6页
由于无线气象传感网具有资源受限及分布式等特点,传感器节点的故障诊断面临着很大挑战。针对现有诊断方法误报率高、计算冗余量大的问题,提出了一种基于累积和控制图(CUSUM)与邻居协作融合的故障诊断方法。首先,通过累积和控制图分析传... 由于无线气象传感网具有资源受限及分布式等特点,传感器节点的故障诊断面临着很大挑战。针对现有诊断方法误报率高、计算冗余量大的问题,提出了一种基于累积和控制图(CUSUM)与邻居协作融合的故障诊断方法。首先,通过累积和控制图分析传感器节点上的历史数据,提高对节点故障判断的灵敏度并且定位出异常时间点;然后,结合网络内邻居节点间的数据交换,通过判断节点的状态诊断出故障节点。实验结果表明,即使在整个网络中在节点故障率高达35%时,算法检测精度仍然高于97.7%,而误报率不超过2%。由此可见,在节点故障概率很高的情况下,此所提法也能得到很高的检测精度和较低的误报率,受节点故障率的影响明显减小。 展开更多
关键词 无线传感器网络 故障诊断 分布式 累积和控制图 中值绝对偏差
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