公共文化服务平台

共 6 条记录，以下是 1-6

全选清除导出

排序方式：

基于Gibbs随机场的有限混合模型改进与脑部MR图像的稳健分割被引量：8: 2003年; 有限混合 (FM )模型已经广泛地应用于图像分割 ,但是由于没有考虑空间信息 ,导致分割的结果对噪声很敏感 ,分割出的区域存在很多杂散的孤立点。本文在Gibbs随机场理论的指导下 ,将空间信息引入FM模型 ,提出了改进的脑部MR图像分割算法。此外 ,由树形K平均聚类来估计初始参数 ,实现了全自动的图像分割。本研究进行了仿真MR图像和真实MR图像的分割实验 ,定量的数据分析表明 ,我们所提的改进算法对噪声不敏感 ,可以更精确地将脑部MR图像标记为灰质。; 冯衍秋梁斌陈明陈武凡; 关键词：有限混合模型 FM 期望最大化算法 GIBBS随机场磁共振成象

心脏序列图像运动估计新方法:基于广义模糊梯度矢量流场的形变曲线运动估计与跟踪被引量：19: 2003年; 应用动态轮廓线模型 (ACM)解决心脏运动估计问题是该领域的主要研究方法之一 .采用经典外力和传统ACM模型对感兴趣边缘进行搜索及跟踪时 ,普遍存在模型的局部适应性程度不高的缺陷 .为解决这一挑战性难题 ,该文提出了广义模糊梯度矢量流 (GFGVF)的概念 ,并构造出一组新的Snake平衡方程 ,该方程可对心脏内部边缘逐帧进行鲁棒跟踪 .为进一步跟踪每一特征点的运动 ,该文将前一步的轮廓跟踪结果作为似然条件 ,结合一致性和连续性先验条件 ,通过最大后验概率 (MAP)的方法对整个过程进行了优化计算 .通过对MR及CT两类心脏序列图像进行运动跟踪实验并对计算结果进行多种比较 ,此方法显示了较好的鲁棒性 .; 周寿军梁斌陈武凡

基于模糊聚类优化的序列图像快速分形压缩被引量：2: 2004年; 针对传统序列图像分形压缩算法编码时间过长的问题,提出了一种基于模糊聚类优化(OFC)的快速算法,它是一种基于单帧的序列图像帧间分形压缩算法。首先使用LBG(Linde-Buzo-Gray)方法对序列图像组成的搜索空间样本集进行初始化,然后将OFC方法应用于对样本集的软分类,匹配时通过用类内搜索取代全局搜索,将分形编码过程聚焦在最有效的局部范围内,从而减少了匹配次数,降低编码时间。由于OFC算法是一种软分类方法,样本集类别数的确定即最终聚类方案是取样本集所有可能的分割中对应于目标函数最小者的分割,所以它不但是基于全局最优的聚类方法,避免了基于局部最优LBG算法中的某些误判,而且有效抑制了传统硬分类方法中类别数需预先指定的人为干扰因素,使恢复图像的质量能够得到更有效保证。相同运算环境下的仿真实验结果说明,在不影响信噪比和压缩比的前提下,与传统序列图像分形压缩算法相比,OFC算法编码速度可提高约5倍,证明了本算法的优越性。; 梁斌袁静冯前进陈武凡; 关键词：序列图像医学图像

由二维眼底正投影图像向三维曲面逆投影成像的重建算法被引量：4: 2002年; 本文根据眼球的解剖学和生理学特征建立了适于医学可视化的眼底数学模型 ,分析得出了眼底成像系统成像的先验知识 ,在此基础上提出中心扩散法将二维眼底图像逆投影到眼底三维曲面上 ,重建了真实的眼底三维可视化环境。本算法重建三维眼底具有准确、快速、不失真的优点 ,为在三维眼底曲面上获取真实的眼底参数。; 李超梁斌陈武凡吴德正; 关键词：眼底图像图像处理三维可视化

基于Gibbs随机场与模糊C均值聚类的图像分割新算法被引量：42: 2004年; 模拟C均值聚类(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛用于图像的自动分割.由于传统的FCM算法进行图像分割仅利用了灰度信息,而没有考虑象素的空间位置信息,因而分割模型是不完整的,造成传统FCM算法只适用于分割噪声含量很低的图像.为了克服传统FCM算法的局限性,本文利用Gibbs随机场所描述的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,提出拒纳度的概念,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,继而提出基于Gibbs随机场与模糊C平均聚类的GFCM图像分割新算法.实验证明,利用本文所提GFCM算法可以有效地分割含噪声图像.; 冯衍秋陈武凡梁斌林亚忠; 关键词：图像分割

一种基于模糊Gibbs随机场的运动估计新算法被引量：1: 2004年; 运动估计问题具有不适定性 ,单纯采用最大后验概率算法 ,实际上并未解决运动矢量的不连续、矢量的失真与随机噪声等棘手问题。本文应用模糊数据融合与 Gibbs分布的基本思想 ,将运动场风险约束条件的概率分布模式有效地纳入阶段非凸函数 (GNC)算法的局部迭代过程中 ,从而提高了运动估计效果。首先建立 Gibbs的自适应能量模型 ,该模型可将基于特征和基于梯度的两类矢量按照优化约束条件进行融合 ;其次利用各种运动经验知识构造矢量的模糊风险决策表 ,该决策表可对 Gibbs能量方程的每一步迭代收敛结果进行监督和修正 ,从而实现模糊数据融合。从收敛性和鲁棒性两方面说 ,模糊融合后的结果在原有基础上有明显提高。; 周寿军梁斌陈武凡; 关键词：模糊数据融合 GIBBS随机场

全选清除导出

共1页<1>

梁斌