二维共轭正交偏最小二乘分析及图像识别应用

偏最小二乘（PLS）是一种有效的图像特征抽取方法。不同于其他的多元数据分析方法,PLS综合了PCA与CCA的优点,抽取对样本具有最佳解释能力的成分。讨论了偏最小二乘法建模思想及非迭代算法、共轭正交算法和基于2D特征抽取时的算法原理和特点,以及PLS用于图像识别时类隶属矩阵的构造。在ORL与Yale人脸库上的实验结果表明用2DCOPLS抽取的特征进行图像识别的效果更好,更稳定。     

结合颜色与纹理的JPEG图像快速分割

图割方法是图像分割中的有效方法,为改善JPEG图像的分割效果,提高分割效率,提出将图割理论与JPEG图像的DCT系数相结合的方法.该方法以基于图割理论的GrabCut算法为基础,采用其交互简单的特点,为克服GrabCut算法基于全部像素迭代估计参数而导致算法效率低下,对高分辨率JPEG图像分割实时性差的不足,利用JPEG图像中的DC系数生成DC图像(低频图像)作为迭代估计GMM参数的样本点,缩小问题处理的规模,提高分割效率,提取水平、垂直、对角方向的AC系数作为纹理特征,颜色与纹理相结合,改善分割效果.实验结果表明,分割效果得到了改善,算法效率得到了显著提高.     

一种基于遗传算法的脑MR图像去偏移场模型

由于磁共振图像(magnetic resonance images,MRI)常含有偏移场而影响后继图像分割,针对这种图像的分割,采用Legendre多项式基函数来拟合偏移场,可以去除偏移场对图像分割的影响。当使得恢复图像的信息熵达到最小时,则求得的偏移场最优。在求偏移场的过程中,需要求解基函数的参数,由于传统的梯度下降法易陷入局部最优,为解决此问题,提出将遗传算法引入到参数求解过程中,然而传统的遗传算法不仅时间复杂度高,且易陷入局部最优,为此需对遗传算法进行改进,使得不仅更容易得到全局最优解,且时间复杂度较低。实验证明,该改进算法可以得到精确的偏移场,并可得到准确的分割结果。     

基于MultiLayer水平集的脑MRI图像分割框架

提出了一种新的自动初始化水平集的方法和基于MultiLayer水平集的活动轮廓模型。该模型同时进行偏移场去除和图像分割,因此可以有效地克服灰度不均匀性的影响。最后利用了大脑皮层的距离信息,在框架中增加了厚度约束项。实验结果显示,相比著名的LBF模型,该框架不但可以获得更高的分割精度,而且分割时间也大大减少。     

颗粒形状的自动识别

本文提出了一个塑料颗粒形状的自动识别系统，实现了动态地分类识别自动化生产线上的正常和异常的塑料颗粒图象，使生产工艺人员能根据图象的分析结果去调整、控制生产过程，从而达到保证产品质量的目的。     

在HP—4激光打印机上制作地图的新方法

本文介绍了一种在ＨＰ－４激光打印机上进行地图绘制的新方法，使绘出的地图具有较高的质量，并附有程序供参考。     

IDL语言与图像处理和分析

本文从组成构件、特点等方面介绍了第四代语言ＩＤＬ，重点介绍了ＩＤＬ适用于图像处理和分析的许多特性，并举例说明了ＩＤＬ在图像工作上的应用。最后介绍了ＩＤＬ５．０版的特点和基于ＩＤＬ的ＥＮＶＩ软件。     

癌细胞显微图像分割与识别研究

文章采用竞争Hopfield神经网络的自动聚类分割方法从腹水脱落细胞显微图像中分割可疑细胞和可疑细胞核,提取癌细胞的15个形态特征,利用柔性BP神经网络分类器对腹水脱落癌细胞进行分类识别。通过对临床病例的检验分析,表明该方法能获得较高的诊断正确率。     

基于窄带水平集的曲线演化与左心室MRI图像分割

文章研究了基于窄带水平集的曲线演化方法并应用于心脏的MRI图像分割。分析了窄带的生成技术,提出了基于模板的距离函数生成方法;针对MRI图像的特点,给出了一种分割MRI图像的水平集速度函数,以处理图像中出现的区域灰度不一致性以及弱边界现象。MRI图像的分割实验证明了该文算法的有效性。     

关于最佳鉴别特征维数问题的讨论

该文对最佳鉴别特征的最佳维数问题进行了详细的讨论．文章首先对最佳维数问题进行了界定，然后指出了两种最佳特征维数为c-1维的情况即以某些基于矩的可分性判据(准则函数)为优化目标的最优特征和以某些特殊的分类器错误率为优化目标的最优特征．最后该文运用方差分析法对最佳鉴别特征进行特征选择使之代入最小距离分类器后识别率最大．