医学图像精细化分割方法研究

指出了深度学习方法在医学图像分割中取得较大的进展,但医学图像处理的复杂性使得全自动分割方法难以取得较好的分割效果。在卷积网络分割的基础上,结合应用场景使用适当的后处理手段来提升图像的分割效果是一种比较有临床意义的研究方法。主要研究了基于概率图的全连接条件随机场模型和基于用户交互的深度编辑网络,并分析总结了这两种方法的实现原理和各自优势,并对未来的研究工作进行了一些展望。     

基于红外热成像的夜间农田实时语义分割

农田环境实时语义分割是构成智能农机的视觉环境感知的重要环节，夜间农田语义分割可以使智能农机在夜间通过视觉感知农田环境进行全天候作业，而夜间无光环境下，可见光摄像头成像效果较差，将造成语义分割精度的下降。为保证夜间农田环境下红外图像语义分割的精度与实时性，该研究提出了一种适用于红外图像的红外实时双边语义分割网络（Infrared Real-time Bilateral Semantic Segmentation Network，IR-BiSeNet），根据红外图像分辨率低，细节模糊的特点该网络在实时双边语义分割网络（Bilateral Semantic Segmentation Net，BiSeNet）结构基础上进行改进，在其空间路径上，进一步融合红外图像低层特征，在该网络构架中的注意力提升模块、特征融合模块上使用全局最大池化层替换全局平均池化层以保留红外图像纹理细节信息。为验证提出方法的有效性，通过在夜间使用红外热成像采集的农田数据集上进行试验，数据集分割目标包括田地、行人、植物、障碍物、背景。经试验验证，提出方法在夜间农田红外数据集上达到了85.1%的平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU），同时达到40帧/s的处理速度，满足对夜间农田的实时语义分割。     

套袋苹果影像的分割方法研究

为了准确识别并分割套袋苹果,对影像中的套袋苹果及其背景在RGB颜色空间模式下,分析各目标物的R(红)、G(绿)及B(蓝)值分布特征,根据各目标物所呈现的R、G及B值差异选取适合于套袋苹果的分割条件,对套袋苹果进行分割,将分割结果与多阈值分割法以及K均值聚类法分割结果进行比较。结果表明:分割法优于以上2种方法,同时,根据该试验提出的分割方法计算苹果识别率,识别率可达93.4%,表明该试验算法对套袋苹果的分割准确率高。     

医学X射线图像处理算法初探

针对DR图像的特点,主要论述了应用灰色系统理论进行图像分割的算法。通过计算各像素点与初始聚类中心的灰色关联度,将像素点进行归类。然后,进行迭代运算,更新聚类中心,使得灰色关联度总和最小,获得最佳分割效果。     

从认知语义学的角度来看多义动词“あげる”

本论文立足于日语多义动词的先行研究成果,以日语动词"あげる"为研究对象,以原型要素为中心,通过意象图式等认知语义学的各相关理论分析多义动词"あげる"的意义用法。     

语言学视角下的英语习语属性之研究

英语中存在着大量的习语(Idiom),或称成语。我们常常会发现英语习语中的单词都比较简单,但组合在一起,有时却不知其意或产生歧义。究其原因,是因为不了解某些固定词语组合在一起后会产生词面以外的"新意"。在语言学研究领域,英语习语研究已经是一个独立的分支学科。本文将从习语研究的语言学背景入手,分析总结英语习语研究的意义,以及英语习语在构成、结构、语义上的语言属性,这些属性也是导致英语习语研究复杂化的根本所在。     

国内关联数据领域研究热点分析

文章以中国知网为数据来源,利用关键词共词分析法,将BICOMB2.0与SPSS20.0相结合得出相关的图表.通过研究发现关联数据领域主要围绕7大主题,这有利于关联数据领域研究热点的明确.图书情报领域研究人员可以通过关注和把握关联数据领域研究热点,推进图书馆信息服务的发展.     

基于QPSO聚类算法的图像分割方法

量子粒子群优化算法克服了传统粒子群优化算法中无法保证全局收敛、容易陷入局部最优的缺点,是近年来优化技术领域的一个研究热点。本文结合当前图像分割中常用的K-均值聚类算法中的相关技术,设计了基于QPSO的聚类算法并将其用于图像分割处理问题中。实验结果表明:在图像分割处理中,相对于K-均值聚类算法,QPSO聚类算法不仅不依赖于初始聚类中心的选择,而且还能得到相对于K-均值聚类算法精度更高的聚类中心,其在图像分割中的效果优于通常的K-均值聚类算法。     

GVF Snake模型在木材表面缺陷分割的应用研究

针对木材表面存在纹理、凹凸结构、边缘颗粒和弱边缘等特点,对其直接运用Snake模型进行分割难以得到有效边缘提取,因此提出运用改进的GVF Snake模型和维纳滤波相结合对其进行分割。首先对木材图像进行维纳滤波使得纹理变得平缓,同时可以使得缺陷边缘得到有效保留,再对其进行GVF Snake模型分割。该算法对初始轮廓的选择敏感度降低,拓展性增强,可以使得轮廓曲线更加快速地收敛到缺陷边缘,避免陷入局部最优现象,提高对弱边缘和凹凸图像分割效果,分割结果更加清晰、连贯,具有良好的实时性。为木材表面缺陷的分割提供一种更为有效的方法,拓宽了snake模型的应用范围。     

个性化产品需求的语义描述

以产品需求的特征信息模型入手,通过对产品需求的语法、语义模型的分析,将客户需求通过形式化的语义描述出来.从根源上消除了需求的各种缺陷,使产品成为符合内部规则约束、满足客户需求的个性化产品.