基于小波变换及布朗分形模型的纹理分割

在研究小波变换及布朗分形模型的基础上，定义了水平分维数，垂直分维数，对角分维数，并将它们作为纹理特征量来实现纹理的分割．实验结果表明，这些特征量能够很好地反映纹理特征，从而分割时不需有关图象中纹理类别的先验信息，较以往方法在准确度和计算复杂程度上都有很大提高．     

基于小波分析的X射线照片增强研究

应用小波分析的多分辨率特性，对医学Ｘ射线图像进行了增强处理方面的研究，提出了两种新的算法，实验结果表明，该算法不仅能使图像细节清晰，还能有效防止“粘连”、“振铃”效应，抑制噪声，有利于医生对疾病作出正确的判断．     

基于小波变换的局部化数字水印算法

为了解决许多水印算法不能抵抗任意剪裁的缺点，提出了局部化数字水印算法．通过二维Mexican Hat小波变换提取图像中的多个特征点，在以特征点为中心的局部化区域中分别进行小波变换，并通过对小波系数进行单系数量化来实现水印信息的嵌入，同时水印的提取不需要原始图像的参与．实验结果表明，在剪裁后待检测图像中至少包含一个嵌入水印区域的前提下，该算法对JPEG、JPEG2000压缩和任意剪裁具有很强的抵抗能力．     

癌前细胞诊断的特征选择

指出了目前基于DNA－Index的定量细胞学诊断系统中对于癌前非典型增生细胞诊断的不足,提出了运用模式识别的方法对癌前非典型增生细胞是否存在恶变倾向进行有效识别,针对分类识别过程中,细胞特征参量过多,分类器设计困难的具体情况,采有了基于Tabu Search的搜索策略来解决识别特征的选取问题,实验表明：通过选择适当的搜索参数,基于Tabu Search的搜索方法无论是在搜索效率还是在结果的优化程度上都明显地优于其它传统的方法,搜索得到的特征参量能够有效地描述癌前增生细胞的不同性状,这在癌前的早期诊断方面具有良好的实用性。     

低对比度图像目标分割的研究

利用图像分割技术 ,采用矩不变自动门限方法 ,对低对比度的精子显微图像进行了自动分割 ,实验表明 ,该方法能够在较短的时间内分割出目标和背景 ,同时能克服二值化过程中出现的断线和粘连等问题 ,且方法简单 ,容易实现 ,具有较好的实用价值 .     

基于人口老龄化的中国医疗卫生人员配置充分性测度——贝叶斯时空演化分析实证

基于2010-2018年省级数据,用贝叶斯时空模型分析中国老龄化与医疗卫生人员配置的时空演化特征,并构建了基于老龄化的医疗卫生人员配置水平充分性和增长充分性测度指数进行分析。研究结果表明:中国老龄化和医疗卫生人员的空间分布格局不同,局部变化趋势各异;基于老龄化的医疗卫生人员配置水平充分性西北部优于东南部,老龄化程度越高的地区医疗卫生人员配置水平越显不足;医疗卫生人员配置增长充分性西部优于东部,老龄化增长越强的地区医疗卫生人员配置增长的充分性越低;基于老龄化的医疗卫生人员配置充分性将各地区分为四个层次:水平充分性和增长充分性兼具的省份占26%,水平充分、增长不足的省份占22%,水平不足、增长充分的省份占39%,水平和增长双重不足的省份占13%。基于上述结论提出了基于老龄化时空演化特征进行医疗卫生资源均衡、充分配置的相关建议。