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题名求差分割与泛游程去噪提取光条中心模式
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作者
熊国萍
唐坚刚
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机构
上海医疗器械高等专科学校图文信息中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第8期227-230,265,共5页
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文摘
针对基于片光源产生光条的CCD视觉大型锻件在线测量系统的特点和要求,提出求差分割与泛游程去噪提取光条中心模式。该模式主要分为求差、去噪、光条修复与中心提取三个主要步骤,其中:求差是模式核心思想;去噪是关键技术,包括半阈值去噪、泛游程去噪、八连通去离散点等处理;光条修复包括主体复原与边缘区域增长修复。实验结果表明,该模式具有较为满意的提取效果。
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关键词
求差分割
泛游程去噪
锻件测量
光条中心
区域增长
八连通
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Keywords
image subtraction segmentation
noise removal band
regional growth
eight connected pixels by wide run-length
forgings measurement
central curve in ray
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于智能选择多维特征的肺部CT图像检索
被引量：2
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作者
刘丛
唐坚刚
张丽红
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
上海医疗器械高等专科学校图文信息中心
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第7期1867-1869,共3页
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文摘
单一特征检索图像和手工设置多维加权系数特征检索图像越来越不能满足基于内容图像检索精度的需要,为此提出一种基于训练样本集聚类的多维特征向量加权算法。该算法需要手工建立训练样本集,提取出每个图像的颜色、纹理和形状等多维特征,使用遗传算法寻找特征向量集的最优加权系数序列,最后使用该加权序列计算测试集的特征值进行图像检索。实验证明,该算法相对于单一特征检索和手工设置多维特征加权在检索的准确度上有一定的提高,并且在相似度比较高的两个聚类检索时,有很高的准确性。
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关键词
图像检索
训练样本集
多维特征向量
遗传算法
最优加权系数
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Keywords
image retrieval
training sample set
multi-dimensional feature vector
Genetic Algorithm（GA）
most optimal weighting coefficient
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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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题名基于改进遗传算法的不规则图形排样
被引量：9
- 3
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作者
唐坚刚
刘丛
张丽红
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机构
上海医疗器械高等专科学校图文信息中心
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第21期185-187,共3页
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文摘
针对大规模零件和布料优化排样问题,研究遗传算法在智能排样中的应用及其在智能优化排样中的优缺点。以传统遗传算法优化排样为基础,提出一种改进的基于遗传算法的优化排样算法,利用图形间的相似度对图形群体进行分类,降低遗传算法的时间复杂度。实验结果证明,该方法在时间复杂度上优于传统的遗传算法优化排样,适用于大规模的图形排样系统。
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关键词
排样
遗传算法
智能排样
相似度
时间复杂度
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Keywords
stock layout
generic algorithm
intelligent stock layout
similarity degree
time complicity
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分类号
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名SUSAN边缘响应值灰度化转共生矩阵检索
被引量：1
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作者
熊国萍
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机构
上海医疗器械高等专科学校图文信息中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期225-230,235,共7页
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文摘
SUSAN初始边缘响应矩阵元素值对应USAN中像素点总数,该统计值与响应矩阵元素分布均体现图像特征。若将该统计值视为灰度值,则响应矩阵中的元素分布特征可以视为灰度矩阵中的纹理特征。提出SUSAN边缘响应值灰度化转共生矩阵检索算法,即先计算图像的SUSAN边缘响应矩阵,再按映射规则转换为灰度矩阵,然后计算灰度共生矩阵及其各特征描述子,最后进行特征检索。实验显示,该算法的查全率与查准率在检索结果数量达到某临界点之后较为满意,且体现一定的仿射变换、亮度变化等不变性与抗噪鲁棒性。
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关键词
最小吸收核同值区
吸收核同值区
初始边缘响应
灰度化
灰度共生矩阵
图像检索
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Keywords
Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus（SUSAN）
Univalue Segment Assimilating Nucleus（USAN）
initial edge response
grayscale transform
Gray Level Co-occurrence Matrix（GLCM）
image retrieval
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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