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Logistic二维多峰曲线现象研究 被引量:2
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作者 张洪斌 程乐 徐义晗 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第5期53-57,共5页
通过研究Logistic混沌映射动力系统性态特征,发现由Logistic混沌序列值通过固定间隔标记的二维空间中的点,具有沿某种"规律多峰曲线"随机分布的现象,即形成"Logistic多峰曲线图象"(Logistic Multi-Peak Curves Imag... 通过研究Logistic混沌映射动力系统性态特征,发现由Logistic混沌序列值通过固定间隔标记的二维空间中的点,具有沿某种"规律多峰曲线"随机分布的现象,即形成"Logistic多峰曲线图象"(Logistic Multi-Peak Curves Image).针对这一现象展开深入研究,得到了一系列关于"Logistic多峰曲线"(Logistic Multi-Peak Curves)的性态特征和Logistic混沌序列值标记的二维点在其上分布的特性.得到如下规律:Logistic多峰曲线图象在保留了Logistic动力系统遍历性、伪随机性的同时,还具有自身可控性、稳定性和对称性等特性. 展开更多
关键词 logistic混沌映射 logistic混沌序列 logistic多曲线 logistic多峰曲线图像
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超声医学图像的自动分割 被引量:4
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作者 蔡勇 陈念年 李波 《兰州交通大学学报》 CAS 2004年第4期61-64,共4页
阐述了对超声医学图像进行自动分割的一种新方法.其基本思想是首先以Hilbert曲线扫描图像,配合峰谷法对图像进行滤波,采用三次样条插值法对图像进行灰度插值;然后把局部阈值和全局阈值结合起来进行图像分割并标记区域;最后通过特征数据... 阐述了对超声医学图像进行自动分割的一种新方法.其基本思想是首先以Hilbert曲线扫描图像,配合峰谷法对图像进行滤波,采用三次样条插值法对图像进行灰度插值;然后把局部阈值和全局阈值结合起来进行图像分割并标记区域;最后通过特征数据库确定目标区域.实验结果证明,该算法有着较好的适应能力. 展开更多
关键词 超声医学图像 图像分割 谷法 HILBERT曲线 三次样条插值 区域标记
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靶丸X射线数字图像的轮廓分析及功率谱评价 被引量:4
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作者 赵学森 高党忠 +4 位作者 马小军 唐永建 张林 孙涛 董申 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2925-2929,共5页
针对多层靶丸X射线数字图像的成像原理和轮廓边缘进行了理论分析;推导了由靶丸边缘特征点确定靶丸圆心和半径的精确最小二乘拟合算法;对于不同类型(阶跃状或屋顶状)的靶丸图像边缘,采用均化二阶微分算法或径向吸收强度最小二乘洛伦兹型... 针对多层靶丸X射线数字图像的成像原理和轮廓边缘进行了理论分析;推导了由靶丸边缘特征点确定靶丸圆心和半径的精确最小二乘拟合算法;对于不同类型(阶跃状或屋顶状)的靶丸图像边缘,采用均化二阶微分算法或径向吸收强度最小二乘洛伦兹型拟合寻峰算法获取亚像素精度的靶丸圆周轮廓边缘数据;应用快速傅里叶变换算法对靶丸圆周轮廓数据进行分析,获得了靶丸表面外轮廓或内轮廓模数-功率谱特征曲线。 展开更多
关键词 靶丸 射线数字图像 轮廓分析 功率谱 image X-ray ICF SHELL evaluation power spectrum analysis 快速傅里叶变换算法 最小二乘拟合算法 轮廓边缘 亚像素精度 圆周 算法 吸收强度 微分算法 图像边缘 特征曲线
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基于数据挖掘的新疆高发肝包虫病的分型研究 被引量:3
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作者 张岁霞 木拉提.哈米提 +5 位作者 严传波 孙静 姚娟 孔喜梅 杨芳 伊力扎提.阿力甫 《生物医学工程与临床》 CAS 2016年第5期521-528,共8页
目的探讨数据挖掘技术在新疆肝包虫病分型中的应用。方法提取肝包虫病CT图像的灰度-梯度共生矩阵(GGCM)和灰度共生矩阵(GLCM)特征,应用主成分分析法对各纹理特征及混合特征分别进行降维,采用支持向量机(SVM)分类器、决策树C4.5分类器、L... 目的探讨数据挖掘技术在新疆肝包虫病分型中的应用。方法提取肝包虫病CT图像的灰度-梯度共生矩阵(GGCM)和灰度共生矩阵(GLCM)特征,应用主成分分析法对各纹理特征及混合特征分别进行降维,采用支持向量机(SVM)分类器、决策树C4.5分类器、Logistic回归分类器对降维后的特征进行分类,最后对各分类模型进行受试者工作特性(ROC)曲线分析及参数评估。结果 SVM分类器对不同纹理特征下3种肝脏CT图像(单囊型、多囊型肝包虫病和正常肝脏)分类效果都明显优于决策树C4.5分类器和Logistic回归分类器。综合特征分类结果要明显优于单一特征分类结果;GGCM特征对综合分类结果的分类贡献率要高于GLCM特征。结论将SVM分类器应用于新疆肝包虫病CT图像的分型中具有一定分类优势,为肝包虫病影像学诊断提供了一定的依据,也为后期新疆肝包虫病计算机辅助诊断系统的研发奠定基础。 展开更多
关键词 纹理特征 数据挖掘 支持向量机(SVM)分类器 决策树C4.5分类器 logistic回归分类器 受试者工作特性(ROC)曲线分析 图像分类
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