哈萨克语基本名词短语自动识别研究与实现

以哈萨克语基本名词短语识别为目标,实现了哈萨克语基本名词短语自动识别系统。采用基于规则自动识别及人工标注的方法建立基本名词短语标注语料库,在此基础上,采用统计和规则相结合的识别方法,利用互信息进行基本名词短语边界预测,然后根据哈萨克语基本名词短语构成规则对预测边界进行调整,加入标注符,得到最终的识别结果。实验结果表明,两种方法封闭测试的识别精确率分别为80.2%和82.5%。     

区域和局部信息结合的双向医学图像配准

提出了一种新的基于区域互信息和局部频率信息结合的双向图像配准测度。首先,以原参考图像为参考,计算出正向变换下图像的区域互信息和Gabor滤波后的得到局部频率 信息;同时,以输入图像为参考图像,计算出逆变换下的逆向互信息和局部频率信息。将正向与逆向变换下的互信息和局部频率信息各自相乘后求和,减去两幅图像对应的配准残 量,得到双向图像配准度量,用于对输入图像进行配准。仿真实验结果在验证分析结果的同时也表明,方法对图像噪声、分辨率等具有较高的鲁棒性,可有效提高配准的精度。     

基于互信息的遥感图像区域配准并行算法的研究与实现

图像配准是图像融合、变化检测、目标识别等遥感应用中的重要步骤。互信息由于具有无需预处理、自动化程度高以及鲁棒性强等特点,将其作为一种相似性测度进行图像配准成为近几年图像处理领域的研究热点。随着遥感图像数据量的不断加大,传统的单机处理模式已经无法满足一些应用的时效性要求。基于对串行算法计算瓶颈的实验分析,研究并提出了一种基于互信息的遥感图像区域配准并行算法,分别给出了数据划分策略和互信息计算并行处理方案,采用边界冗余划分和二叉树归约方法减少数据通信,并对算法进行了定量的复杂度分析。实验结果表明该算法可扩展性好,通用性强。     

基于互信息的医学图像匹配中的改进插值算法

基于互信息的配准方法是医学图像配准领域的重要方法,具有鲁棒性,精度高等优点,已成为医学图像处理领域的热点.在计算两个图像之间的互信息时,为了图像配准精度,图像的像素点经过空间变换需要进行插值,目前采用的插值方法一般都定位在单一的传统插值算法,由于传统的插值算法存在插值精度低或插值速度慢的缺点,提出了一种基于像素点的亮度绝对误差的图像插值算法,插值算法结合了近邻插值算法和双三次插值算法的优点,提高了配准的速度和精确度.通过对头部图像进行配准实验,验证了插值方法的有效性.     

结合形态学梯度互信息和多分辨率寻优的图像配准新方法

对互信息配准法进行算法改进. 在互信息基础上结合形态学梯度作为新的图像配准测度, 不仅考虑所有体素信息, 而且有效结合像素在空间位置的相互关系. 将粒子群优化 (Particle swarm optimization, PSO) 算法这种全局寻优算法和 Powell 这一局部寻优算法相结合, 前者的配准结果为后者的算法优化提供了非常有效的初始点, 优化时间大为减少. 借鉴小波变换中多分辨率的思想, 在低分辨率图像中粗略配准后, 上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果, 增加算法鲁棒性. 实验结果证明, 本文算法效果良好, 寻优过程在数分钟内完成, 能够满足诊断和科研的实时性要求.     

基于最大互信息指标的对偶控制研究

针对参数未知但恒定的随机系统, 研究了基于最大互信息指标的对偶控制. 运用了Kalman滤波器估计随机系统未知参数的方法; 研究了最大互信息指标所具有的对偶特性, 即跟踪理想的目标以及探测未知参数的不确定性; 采用了两级优化算法获得次优对偶控制律. 算例验证了此算法的有效性和可行性.     

联合聚类非线性相关的时序基因表达数据

为聚类非线性相关的数据对象,引入广义信息论中二次互信息作为相似性度量,利用矩阵理论降低了二次互信息的计算量,并结合滑动窗口技术,建立了一种时序数据非线性相关模型.在此基础上提出了适用于时序基因表达数据的确定性联合聚类算法MI-TSB.该算法将时序数据转化为抽象字符序列,然后插入到MI-泛化后缀树中,避免了穷举各种组合,从而快速索引全部聚类结果.实验结果显示MI-TSB算法具有良好的运行性能,成功聚类出非线性相关的对象;利用Gene Ontology对聚类结果进行基因注释,也验证了聚类结果的生物学意义.     

基于动态融合蚁群遗传算法的医学图像配准

将基于动态融合的蚁群遗传算法作为一种新的图像配准优化算法应用在多模医学图像配准中。该算法以互信息作为相似性测度,生成初始信息素分布,采用蚁群算法搜索最优变换参数,其中动态融合策略提高了混合算法的搜索效率。仿真实验结果表明,该算法有效地避免信息函数的局部极值,减少大量重复运算,提高了配准的效率,配准结果具有良好的稳定性。     

基于小波变换的图像配准

图像配准是信息融合处理中的重要环节。本文分析了图像配准的数学模型,并对小波变换进行了研究。基于小波理论,提出了一种高精度的图像配准方法。该方法利用小波变换将图像分成若干层次,按照互信息最大的原则对小波分解各层的近似分量求取其配准参数,最后通过迭代实现图像配准。实验结果表明,该方法配准精度高、可靠性好,较之传统的方法有明显的优越性。     

基于图嵌入和最大互信息组合的降维

在特征降维方面,图嵌入框架统一了PCA,LDA等一系列特征降维算法,方便求解,但相似度矩阵计算有赖于人为假设.而最大互信息(MMI)从信息论的角度得到有效的特征降维变换,但是求解复杂.针对这种情况,本文指出了图嵌入和最大互信息的联系,给出了基于两者组合的新算法GE-MMI.该算法继承了两者的优点,是一种有效的特征降维方法.