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基于信息熵的CT图像目标自动提取实验研究——以恐龙蛋壳化石切片CT图像为例
被引量：
1
1
作者
陈春玉
黄映聪
+2 位作者
王强
黎广荣
何月顺
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期891-899,共9页
以恐龙蛋为对象,针对大量恐龙蛋壳化石CT图像目标与背景的分离需求,以及传统提取方法繁琐、精确度不高且需要较多人工参与,不能实现完全自动化等问题,提出了一种基于信息熵的CT图像目标自动分离提取方法。首先手动训练样本信息熵参数,...
以恐龙蛋为对象,针对大量恐龙蛋壳化石CT图像目标与背景的分离需求,以及传统提取方法繁琐、精确度不高且需要较多人工参与,不能实现完全自动化等问题,提出了一种基于信息熵的CT图像目标自动分离提取方法。首先手动训练样本信息熵参数,将其作为自动分离大量CT图像的参数;再根据灰度图像亮度直方图确定分割阈值;然后基于信息熵算法进行自动分离;最后依据分割阈值和信息熵值,实现目标区域的最终分离和提取。该方法获得了良好的分离提取效果,所获分割阈值范围为66~188,信息熵值范围为0.43~0.65。基于3329张16位恐龙蛋壳原始切片CT图像样品数据所进行的评价实验表明,对于数量较多的CT图像,所提出的方法自动分离提取具有很高的效率,可达到98.89%,并且能在正确提取出目标方解石的同时保留较为完整的目标与边缘细节,分离处理的准确性和快速性良好。
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关键词
CT图像
恐龙蛋壳化石
信息熵
分割阈值
自动分离提取
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职称材料
基于微地貌形态学特征的地形特征线提取研究
被引量：
3
2
作者
谢金粮
汤作华
+1 位作者
黄映聪
段建兵
《东华理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第2期175-184,共10页
地形特征线是地形地貌和地质灾害研究中重要的区域分界线,通常使用ArcGIS软件进行提取。针对传统方法提取的地形特征线后续处理过于烦琐,算法适用性较窄等问题,以图像处理技术为手段,提出了一种以高分辨率格网数字高程模型(DEM)为基础...
地形特征线是地形地貌和地质灾害研究中重要的区域分界线,通常使用ArcGIS软件进行提取。针对传统方法提取的地形特征线后续处理过于烦琐,算法适用性较窄等问题,以图像处理技术为手段,提出了一种以高分辨率格网数字高程模型(DEM)为基础数据提取地形特征线的新方法。该算法结合形态学特征,参考地形特征线的几何形态,把线段从微地貌的角度分解成多种构型,并应用到提取过程中,同时优化已有方法,能够快速提取出特征线。结果表明,提取的特征线基本吻合实际地形特征线,还可提取水库边缘和大型宽谷等平坦地形边缘。相较于其他算法,该方法提取效率得到提升,在解决传统方法出现的问题上提出了新的方向。
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关键词
数字高程模型
地形特征线
微地貌形态学
剪枝
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职称材料
题名
基于信息熵的CT图像目标自动提取实验研究——以恐龙蛋壳化石切片CT图像为例
被引量：
1
1
作者
陈春玉
黄映聪
王强
黎广荣
何月顺
机构
东华
理
工
大学
地球科学学院
东华理工大学网络与信息中心
东华
理
工
大学
信息
工
程学院
江西省数字国土重点实验室
江西省放射性地学大数据技术
工
程实验室
核资源与环境国家重点实验室
中国科学院古脊椎动物与古人类研究所
出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期891-899,共9页
基金
国家自然科学基金(No.41672012,No.41688103,No.41202160)
中国科学院院战略性先导科技专项(B类)(No.XDB26000000)
+3 种基金
核资源与环境国家重点实验室开放基金(No.NRE1913)
江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放基金(No.JELRGBDT202002)
江西省数字国土重点实验室开放基金(No.DLLJ201916)
东华理工大学博士科研启动基金(No.DHBK2018021)。
文摘
以恐龙蛋为对象,针对大量恐龙蛋壳化石CT图像目标与背景的分离需求,以及传统提取方法繁琐、精确度不高且需要较多人工参与,不能实现完全自动化等问题,提出了一种基于信息熵的CT图像目标自动分离提取方法。首先手动训练样本信息熵参数,将其作为自动分离大量CT图像的参数;再根据灰度图像亮度直方图确定分割阈值;然后基于信息熵算法进行自动分离;最后依据分割阈值和信息熵值,实现目标区域的最终分离和提取。该方法获得了良好的分离提取效果,所获分割阈值范围为66~188,信息熵值范围为0.43~0.65。基于3329张16位恐龙蛋壳原始切片CT图像样品数据所进行的评价实验表明,对于数量较多的CT图像,所提出的方法自动分离提取具有很高的效率,可达到98.89%,并且能在正确提取出目标方解石的同时保留较为完整的目标与边缘细节,分离处理的准确性和快速性良好。
关键词
CT图像
恐龙蛋壳化石
信息熵
分割阈值
自动分离提取
Keywords
CT image
fossilized dinosaur eggshells
information entropy
segmentation threshold
automatic separation and extraction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于微地貌形态学特征的地形特征线提取研究
被引量：
3
2
作者
谢金粮
汤作华
黄映聪
段建兵
机构
东华
理
工
大学
地球科学学院
东华
理
工
大学
软件学院
东华理工大学网络与信息中心
江西省放射性地学大数据技术
工
程实验室
东华
理
工
大学
核资源与环境国家重点实验室
出处
《东华理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第2期175-184,共10页
基金
国家自然科学基金项目(41872243,41202160)
核资源与环境国家重点实验室开放基金项目(NRE1913)
+3 种基金
江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放基金项目(JELRGBDT202002)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ200715,GJJ200747)
东华理工大学博士科研启动基金项目(DHBK2018021,DHBK2018034)
核资源与环境国家重点实验室自主基金项目(2020Z13)。
文摘
地形特征线是地形地貌和地质灾害研究中重要的区域分界线,通常使用ArcGIS软件进行提取。针对传统方法提取的地形特征线后续处理过于烦琐,算法适用性较窄等问题,以图像处理技术为手段,提出了一种以高分辨率格网数字高程模型(DEM)为基础数据提取地形特征线的新方法。该算法结合形态学特征,参考地形特征线的几何形态,把线段从微地貌的角度分解成多种构型,并应用到提取过程中,同时优化已有方法,能够快速提取出特征线。结果表明,提取的特征线基本吻合实际地形特征线,还可提取水库边缘和大型宽谷等平坦地形边缘。相较于其他算法,该方法提取效率得到提升,在解决传统方法出现的问题上提出了新的方向。
关键词
数字高程模型
地形特征线
微地貌形态学
剪枝
Keywords
digital elevation model
topographic feature line
micro geomorphology
pruning
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信息熵的CT图像目标自动提取实验研究——以恐龙蛋壳化石切片CT图像为例
陈春玉
黄映聪
王强
黎广荣
何月顺
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于微地貌形态学特征的地形特征线提取研究
谢金粮
汤作华
黄映聪
段建兵
《东华理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
3
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职称材料
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