基于模糊理论的医学图像平滑滤波方法

提出了一种适用于医学灰度图像处理的平滑滤波方法，选择八个方向性掩模和一个无方向掩模，建立起图像像素与掩模的隶属度映射关系．利用最大隶属度原理判断该像素隶属于哪一个掩模，而后用所求得的掩模对此像素进行平滑滤波．经实验仿真证实，该方法既能有效地滤除医学图像中的噪声，又能很好地保持图像的边缘，处理速度也比较快。     

基于归一化互信息向量熵的多幅图像配准方法

提出了一种新的多幅图像配准方法,归一化互信息向量熵方法。这种方法先计算任意两幅图像间的联合概率分布,然后根据联合概率分布计算它们间的归一化互信息,把所有两幅图像组合得到的归一化互信息组成一个向量,最后计算该归一化互信息向量的熵。最大熵对应最佳配准位置。通过对人体脑部图像的刚体配准实验,从函数曲线、计算时间和配准精度方面,对新方法和其它三种方法进行了分析和比较。实验结果表明,新提出的方法可以提高配准精度、减少配准时间。     

带式输送机胶带张紧装置的改进

<正>带式输送机原设计一般都配备有机尾螺杆调节装置或悬垂装置用以张紧胶带。当带式输送机长度在50m以上且倾斜时,此类胶带张紧机构在使用中即使经常调节,也不能及时消除胶带被拉     

基于多分类-关联规则的数据流分类算法

提出一种基于多分类-关联规则的数据流分类算法——SCMAR,通过改进CMAR算法中FP-tree的建立过程,使FP-tree的时间和空间效率得到提高。利用Hoeffding 边界使算法能挖掘并维护数据流中所有的频繁规则,用CR-tree存放挖掘出的规则,为每条规则存放统计信息,使分类时能够对各个规则进行评价,选择适当的规则进行分类。理论分析和实验表明,该算法是有效可行的。     

保护边缘及细节的彩色图像滤波算法

为克服常用空间域彩色图像滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足,提出了一种保护边缘及细节的彩色图像滤波算法.将待处理RGB彩色图像分解成R,G、B这3幅分量图像,对于每一幅分量图像分别利用能兼顾去噪和保持图像细节的滤波算法进行滤波去噪,将滤波处理后的3幅分量图像合成为一幅RGB彩色图像.因算法根据待处理像素的不同隶属情况选用了不同的滤波模板进行滤波处理,故在有效地滤除彩色图像中的噪声的同时较好的保护了彩色图像的边缘及细节,弥补了常用空域彩色图像滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足.     

灰度图像加权有向平滑滤波算法

为克服常用平滑滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足,提出了加权有向平滑滤波算法.先根据相似者相容的原理得到待处理像素与各滤波模板的隶属关系,从而判断待处理像素是噪声点,是图像本身像素,还是图像背景像素,然后选用相应加权有向或无向平滑模板对待处理像素进行平滑处理.实验仿真结果表明,加权有向平滑滤波算法既能有效地滤除灰度图像中的噪声,又能很好保护图像的边缘和细节,弥补了常用空域平滑滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足.     

基于Double Marching Cubes的表面重建算法

为克服基于Marching Cubes的表面重建算法在绘制三维表面时因二义性面的存在而使生成的表面网格易出现错误连接而形成层间空洞的不足,提出了基于Double Marching Cubes的表面重建算法.该算法采用双立方体体素作为生成表面网格的基本单元,以双立方体的12个特征点的标记情况为依据,建立一个双立方体体素索引表,通过查找索引表的方法绘制三维表面.该算法在建立双立方体索引表时就排除掉了二义性面的所有错误连接方式,因而生成的表面网格不会出现层间空洞,避免了为消除二义性面所进行的复杂计算,加快了表面重建的速度.     

基于ARM9的嵌入式系统研究及设计

为适应嵌入式技术在现代工业及电子等更多领域的广泛应用,通过对ARM9嵌入式微处理器芯片S3C2410的研究,设计出基于S3C2410核心板的嵌入式系统开发底板,更多的需求及功能可在其底板上进行扩展与实现.首先对ARM9嵌入式微处理器S3C2410进行介绍,然后给出了基于S3C2410核心板的嵌入式系统开发底板的设计与功能扩展,包括开发板总体设计,电源模块设计,各种通信模块设计如串口、JTAG接口、网络接口、CAN总线通信接口等.该模板的设计实现了嵌入式系统在更多更广泛领域应用的灵活性.     

一种直方图不完全均衡化方法

直方图均衡技术是图像增强实用且有效的方法之一．由于人的视觉对图像亮度呈近似的对数或立方根响应．利用常规直方图均衡处理后的图像在高灰度区会有过亮现象，提出了一种新的直方图不完全均衡化处理方法：在低灰度区进行常规的均衡化处理，在高灰度区按与人眼响应规律相逆的规律做向下衰减的灰度变换处理；引入不完全均衡化高灰度区闽值rδ概念，导出rδ的最佳值计算公式；所提方法有效地消除了常规直方图均衡化处理引起的高灰度区图像过亮的现象．     

一种新的无创检测颅内压的数学模型

根据生理学及血液动力学知识提出了一种新的无创检测颅内压的数学模型 .该模型既考虑了脑血液循环又考虑了脑脊液循环 ,还包括了主要的影响颅内压的生物力学参数 ,像脑脊液动力学参数、颅内阻力参数和脑血液动力学参数等 ,这与客观实际是相符的 .在此模型的基础上列出状态方程 ,用MATLAB编程得出方程的解 .用SIM ULINK对模型进行仿真 ,将仿真结果与以往试验记录比较发现 ,两者是一致的 ,同时发现颅内压与颈动脉压成某种相关性 .这说明该模型是比较可靠的 .这为临床无创检测颅内压提供了一种辅助手段 .