MATLAB在CNNs非线性电路仿真中的应用

CNNs是一种并行处理非线性电路模型,为便于对其进行分析研究,应选择适当的的仿真工具和仿真方法.本文在介绍CNNs电路模型基本概念基础上,利用MATLAB实现了CNNs非线性电路的仿真,给出的实验结果说明了所给方法的可行性.     

基于多模态融合的2D MR脑肿瘤图像分割算法研究

针对不同模态MR脑肿瘤图像呈现的肿瘤状态差异以及卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)提取特征局限性的问题,提出了一种基于多模态融合的MR脑肿瘤图像分割方法。分割模型以U-net网络为原型,创新一种多模态图像融合方式以加强特征提取能力,同时引入通道交叉注意力机制(channel cross transformer, CCT)代替U-net中的跳跃连接结构,进一步弥补深浅层次的特征差距与空间依赖性,有效融合多尺度特征,加强对肿瘤的分割能力。实验在BraTS数据集上进行了多目标分割结果验证,通过定量分析对比前沿网络分割结果,表明该方法确有良好的分割性能,其分割出三种肿瘤区域的Dice系数分别达到80%、74%、71%。     

PCNN图像分割技术研究

在图像处理中,精确的图像分割可以加快后续的处理工作,具有更好的应用性。根据近些年提出的脉冲耦合神经网络模型在图像分割中的应用,给出其在图像分割中的基于熵函数、准则函数、参数调整和改进的脉冲耦合神经网络模型的4种方法,并对各个方法进行了综述。最后根据模型的基本特性和文献进展情况,给出脉冲耦合神经网络模型在图像分割中未来的研究方向。     

基于MRF模型和形态学运算的SAR图像分割

针对目标监测分析中的SAR图像分割问题,构造了一种基于马尔可夫随机场(MRF)模型和形态学运算的处理方法.首先利用SAR图像邻域空间上的马尔可夫性以及像素灰度的高斯分布模型,以较少的迭代次数实现了SAR图像的初分割;然后通过形态学运算进行处理,抑制干扰性分割,同时填充目标区域内部空洞,改善分割效果.实验结果显示,该方法...     

基于图像分解的稀疏正则化多区域图像分割方法

针对图像具有不同特征的成分,提出一种基于图像分解的多区域图像分割模型和算法.首先将图像分解项引入到图像分割模型中,递减了纹理和噪声对分割的影响;其次使用稀疏正则化方法保持分割区域的边缘几何结构;最后基于增广Lagrange乘子法,给出一种由扩散流引导的小波迭代阈值图像分割算法.一系列实验结果表明,提出的方法抗干扰能力强,对噪声具有更好的鲁棒性.提出的方法不仅能够分割结构图像,并且能够分割较复杂的纹理图像.     

基于MSP-ROA边缘检测的SAR图像分割

该文以卡通模型为SAR图像分割的理论依据,提出了一种基于MSP-ROA边缘检测的SAR图像分割算法,算法中对边缘检测的结果做种子生长、标注和区域填充,并根据相似性准则对填充的初始分割结果进行相邻区域的合并处理,最终得到同质性和连通性都较好的SAR图像分割结果;文中给出了SAR图像分割处理的性能评估指标,并用实测的SAR图像数据验证了上述算法,最后给出了与其它分割方法比较的结果.     

C-V模型和数学形态学的红外图像处理方法

为了从红外热图像中分割和识别出碳/碳构件的缺陷,提出了一种C-V模型分割和数学形态学处理相结合的红外图像处理新方法。该方法首先用小波阈值降噪法对采集的红外热图像进行去噪声处理,提高图像的信噪比。然后采用基于C-V模型分割法对红外图像进行分割,再用Canny算子提取出缺陷轮廓;最后运用数学形态学方法平滑缺陷轮廓,去除轮廓外的孤立像素点;最终求得缺陷的实际面积。实验结果表明,该方法能很好地分割出构件中的缺陷,计算误差在6%以内;能处理十分模糊的红外图像,缺陷轮廓的提取较为准确,定位精度高。     

基于高性能计算平台的图像分割技术

该研究建立基于高性能计算平台的PSO粒子群图像分割算法模型,充分发挥了硬件优势,极大地提高了图像处理中关键一步图像分割的效率。PSO算法是一种随机寻优算法,在各个粒子相互作用的同时寻找最佳的阈值,缩短图像分割的时间。因此,该研究提出的基于高性能计算平台的PSO粒子群图像分割算法具有一定的准确性和稳定性,并且有较好的时间复杂度表现。     

一种自适应的变电站设备红外图像分割方法

为了较好地实现变电站电气设备红外图像的分割,采用了一种自适应的变电站电气设备红外图像分割方法。通过采用基于形态学的权重自适应算法对变电站电气设备红外图像进行增强处理,然后采用基于加权切比雪夫距离的K-means算法对变电站电气设备红外图像进行分割,最后对分割得到的二值图像采用形态学方法进行处理。通过实验验证了该方法的有效性和适应性,方便了后续的特征提取和识别。     

基于LBM对流扩散方程的水平集图像分割方法

为使图像处理更快速稳定,文中通过研究偏微分方程的元胞自动机模型,提出了一种基于格子波尔兹曼模型（LBM）对流扩散方程的图像分割算法：用对流扩散方程替换水平集方程,利用LBM求解对流扩散方程,实现基于LBM的水平集图像分割。实验分析表明,该方法能精确求解对流扩散方程,算法模型能够取得闭合的分割曲线,同样能够很好的处理图像拓扑结构的变化。并且通过与水平集方法和窄带水平集方法进行计算速度实验对比,可证明该算法大大减少了分割的计算量。     

基于自适应预处理的图像分割方法

为了防止分水岭算法过分割问题,该文提出了一种基于自适应预处理的图像分割算法。该方法在分水岭算法的基础上,首先结合像素点亮度特征和空间分布特性应用自适应方法对梯度图像进行预处理。通过考察各像素点邻域中像素分类后的分布情况,来判断考察点是处于区域中心还是处于边界,并据此对考察点的梯度值进行调节。然后在预处理后的梯度图像上选定标记,将预处理后的梯度图像中大于200个像素的连通区域标定为标记。最后用分水岭分割方法对带标记的参考图像进行分割。试验结果表明,该分割方法具有良好的分割效果。     

基于局部灰度分析的红外图像轮廓跟踪算法

针对在红外图像边缘提取时,断边和分支点会导致伪边界的问题,提出了一种带搜索控制准则的红外图像轮廓跟踪算法.该算法根据飞行目标红外图像特点,将基于最大距离法的局部阈值分割用于目标图像的提取.给出了关于图像局部灰度特性的3个推论,并由此将遗传算法用于轮廓跟踪过程,自动判断出轮廓跟踪过程中出现的分支点、断边,搜索断边并连接.实验结果表明,采用该算法可得到清晰、光滑的轮廓图像,并且具有较快的运算速度,可实现实时处理.     

基于算法评价的分割算法优化思想及其系统实现

本文提出了一种基于算法评价知识的图象分割算法优化思想,并以该思想为基础设计实现了一个分割算法优化专家系统。从实验结果看,这种思想是可行的并且是实用的。这也为优化不同的图象处理和分析算法提供了一种有效的方案。     

基于改进演化策略的图像FCM聚类分割方法

提出图像分割算法在充分利用演化策略全局搜索能力的基础上，根据图像的灰度分布，按照模糊聚类的分割策略实现图像的分割。为了保证搜索到更优解，提出了一种新的演化策略改进方法，以提高其全局寻优能力，并将其应用到分割算法。实验结果表明，算法的分割效果很好。     

CNN-based first quantization estimation of double compressed JPEG images

Multiple JPEG compressions leave artifacts in digital images: residual traces that could be exploited in forensics investigations to recover information about the device employed for acquisition or image editing software. In this paper, a novel First Quantization Estimation (FQE) algorithm based on convolutional neural networks (CNNs) is proposed. In particular, a solution based on an ensemble of CNNs was developed in conjunction with specific regularization strategies exploiting assumptions about neighboring element values of the quantization matrix to be inferred. Mostly designed to work in the aligned case, the solution was tested in challenging scenarios involving different input patch sizes, quantization matrices (both standard and custom) and datasets (i.e., RAISE and UCID collections). Comparisons with state-of-the-art solutions confirmed the effectiveness of the presented solution demonstrating for the first time to cover the widest combinations of parameters of double JPEG compressions.     

基于近邻搜索花授粉优化的直觉模糊聚类图像分割

为克服传统模糊聚类算法应用于图像分割时,易受噪声影响,对聚类中心初始值敏感,易陷入局部最优,模糊信息处理能力不足等缺陷,该文提出基于近邻搜索花授粉优化的直觉模糊聚类图像分割算法。首先设计一种新颖的图像空间信息提取策略,进而构造融合图像空间信息的直觉模糊聚类目标函数,提高对于噪声的鲁棒性,提升算法处理图像中模糊信息的能力。为了优化上述目标函数,提出一种基于近邻学习搜索机制的花授粉算法,实现对于聚类中心的寻优,解决对于聚类中心初始值敏感,易陷入局部最优的问题。实验结果表明所提算法能在多种噪声图像上取得令人满意的分割效果。     

基于Kohonen神经网络算法的医学图像分割

长期以来,在医学图像处理方面,图像分割一直是该项工作中的重点,同时也是其中的难点。所谓的图像分割实质上就是遵照相关的原则对图像进行分割,使其被分为几个部分的过程。它是以图像测量、配准、融合和三维重建作为基础,所以在临床医学研究中起着举足轻重的作用。文中研究的Kohonen聚类神经网络算法是以VC++为基础,并在此基础上进行了一定的优化,为图像分割的具体应用提供基础条件,提高效果,这对医生临床诊断具有十分重要的意义。     

基于边缘信息的图像融合算法研究

为了得到全局色调一致的无缝镶嵌融合图像，文章提出了一种基于边缘信息的图像融合方法。该方法根据融合区域的边缘强度信息，对融合区域进行图像增强处理，进而选取一组区域特征进行自适应动态加权，实现了不同图像在选定区域范围内的融合运算，使得被合成的图像完整、自然。通过两幅图像的融合实验，证明了该算法在边缘上保持良好的视觉效果。     

结合高斯回归模型和隐马尔可夫随机场的模糊聚类图像分割

为了克服经典模糊聚类图像分割算法对图像噪声的敏感性,该文提出结合高斯回归模型(GRM)和隐马尔科夫随机场(HMRF)的模糊聚类图像分割算法。该算法用信息熵正则化模糊C均值(FCM)的目标函数,再用KL(Kullback-Leibler)信息加以改进,并将HMRF和GRM模型应用到该目标函数中,其中HMRF模型通过先验概率建立标号场邻域关系,而GRM模型则在中心像素标号与其邻域像素标号一致的基础上建立特征场邻域关系。利用提出的算法和其它经典算法分别对模拟图像、真实SAR图像以及纹理图像进行了分割实验,并对分割结果进行精度评价。实验结果表明,该文提出的算法具有更高的分割精度。     

基于随机游走策略改进的降雪模型图像分割方法

为了提高图像分割的准确度,尽可能降低分割边缘噪声对图像分割的影响,提出了一种基于降雪模型的图像分割方法,先对降雪模型及积雪表面效应做了详细分析,得出降雪模型运用于图像分割具有较强的适应性,接着在传统的随机游走图像分割算法中加入了自适应降雪模型的特性,生成新的算法,最后运用虚拟图像和真实图像进行算法性能实例仿真,结果表明,该算法的图像分割性能优于常见的NCut和传统随机游走图像分割算法,具有一定的研究价值。