关键词： 无监督波段选择   最大信息熵-最小噪声   行列式点过程   多尺度奇异谱分析   信号融合网络  

摘要： 高光谱图像是一种三维立体图像,包含丰富的空间信息和光谱信息,可以更细致地反映地物的特征,广泛应用于农业检测,海洋的生态环境监控和军事侦测等领域。当前高光谱图像处理仍然存在一些挑战。高维的数据会带来数据冗余,极大地增加数据处理的难度。部分波段在成像时会引入噪声,会严重影响高光谱图像分类精度。高光谱设备的噪声以及不同的大气散射条件,导致当前高光谱图像普遍存在噪声,严重影响分类精度。此外,过少的标签数据,也导致训练数据不足,影响了分类的精度。为了解决上述问题,本文主要研究了高光谱图像的波段选择和地物分类两个高光谱图像处理的主要课题,提出了新的方法,研究的主要内容概括如下:(1)本文提出了一种基于最大信息熵-最小噪声和改进的行列式点过程(MIMNDPP)的无监督高光谱图像波段选择算法。为了保护高光谱图像的原始信息,本文设计了一个波段选择准则,用于选择高信息熵和低噪声的波段。然而,在这个波段选择准则基础上,寻找一个低冗余的波段子集是一个NP-hard问题。为了解决这问题,本文从原始高光谱波段信息以及其邻域信息两个方面来考虑其波段间的相关性,构建一个双图结构来描述它们间的联系。其次,本文基于行列式点过程的算法,提出一个改进的行列式点过程算法作为从双图结构中选择低冗余波段子集的搜索方法。经过大量实验表明,本文提出的波段选择算法的性能比目前的现有的算法有很大的提升。(2)本文提出一个基于多尺度奇异谱信号分量自适应信号融合网络的高光谱图像分类算法。方法主要的贡献点如下:首先,用二维奇异谱分析有效去除高光谱图像的噪声,增强数据的特征,有效降低训练样本的数量。其次,二维奇异谱分析应用于高光谱的每一个波段,可以增强像素点的空间相关性,使局部图像块像素差异性降低,更为均匀化,可以有效减少卷积神经网络感受野内像素不同带来的分类精度的影响。运用神经网络对奇异谱分量进行自适应地融合,可以分配不同分量的权重,充分利用分量的潜在信息。同时多尺度的奇异谱特征和不同感受野的卷积框可以提取不同空间范围的特征信息,使其在不同特性的数据集上更有泛化性能。实验表明,相比于现有的方法,本文提出的方法取得更好的分类效果。

关键词： 图像处理软件   PS   平面广告设计   应用  

摘要： 随着科学技术的发展与信息化进程的稳步推进,数字化图像处理技术日趋成熟,该领域得到了迅猛发展,许多新的行业应运而生。其中,PS技术在平面广告设计行业中起到了中流砥柱的作用,它凭借强大的功能,能够对图片做出多种不同的处理,大大提升设计师的工作效率,提高作品质量,因而受到广大设计师的欢迎。本文结合该行业的实际情况,提出图像处理软件PS在平面广告设计中的应用。

关键词： 深度学习   胃癌病理   白血病病理   图像分割   图像分类  

摘要： 病理诊断是癌症诊断的重要依据和“金标准”。病理图像分析是病理医生进行病理诊断的主要手段,临床上主要通过病理医生在显微镜下用肉眼观察并根据经验做出判断,判读结果主观性强,且临床误诊率高。近年来,随着深度学习的不断发展,推动了基于深度学习的病理图像自动分析技术日益进步,有效提高了病理诊断的客观性与准确性。本文针对胃癌和白血病两类癌症的临床病理诊断,在三个病理数据集上,根据不同的临床需求构建了相应的自动分析算法。针对弱标注胃癌病理切片分割的任务。首先,本文根据数据集的特点,用阈值筛选的方法,减少数据集中假阴性数据对于模型训练的影响;然后基于FPN以及ASPP模块构建FPA-Net模型,通过在多尺度特征图信息的基础上结合不同大小感受野信息,实现对癌症区域的分割。FPA-Net相比基础网络FPN,平均Dice系数提高了1.41%。针对胃部全视野数字病理切片分析的任务。其一,对于图像中病灶区域的分割,本文继续使用FPA-Net模型;其二,对于分割区域的进一步分类,本文构建CSResNet模型,通过结合通道和空间两个维度的注意力信息,提升模型的分类效果。CSResNet 相比基础网络 ResNet,评价指标 Accuracy、Precision、Recall、F1 Score 分别提高了 4.01%、4.27%、1.82%和 2.99%。针对急性B淋巴白血病细胞显微图像分类的任务。本文构建SDD-Net模型,利用SD-Layer以及DCT,使模型能够结合显微图像中染色剂吸收量以及染色剂吸收量在频率域中的信息,对显微图像中的细胞进行识别。对于评价指标Accuracy与Weighted F1 Score,SDD-Net模型与对比实验中其他模型相比都达到了最高,分别是89.81%和89.64%。

关键词： 数字图像处理   应用   数字化  

摘要： 随着计算机技术的不断快速变化发展,人们已经习惯通过图像的方式进行信息传递,这也使得数字图像处理技术应运而生。数字图像处理技术同样也在众多行业领域获得重要应用,特别是航空、通信与医学等方面。基于此,本文对数字图像处理技术及其应用进行分析探讨。

关键词： 图像预处理   ACCESS数据库   图像匹配   粒子尺寸测量系统   MATLAB编程   数据对比分析  

摘要： 众所周知,发动机是汽车的心脏,而燃油喷嘴液滴雾化质量又是评价发动机优劣的关键,所以对发动机喷嘴燃油雾化程度的研究势在必行。燃油喷雾质量不仅会影响汽车的六大性能(如平顺性、燃油经济性等),而且对日渐严重的环境危机更是重要。由于燃油喷雾研究领域尚有长足发展,利用MATLAB图像处理技术分析、处理喷雾图像优势十分明显。从直接摄影法得到的喷雾图像中选取清晰的图像作为程序处理的用材。经过分析对比各种图像处理操作,决定使用图像灰度化处理、理想低通滤波、局部阈值分割等图像处理技术对喷雾图像进行预处理操作。将喷雾图像中的粒子用区域分裂与合并的方法将新粒子纳入已建立好的ACCESS数据库后,再用数据库中粒子利用图像匹配技术对喷雾图像中的油粒做全面的遍历匹配统计。本文图像匹配方法是将灰度匹配中传统的SSDA以及NCC匹配方法融合后所产生的一种新的优化方法。喷雾图像经过粒子尺寸测量系统处理后可获得喷雾粒子的各项特性尺寸参数(如液滴尺寸的体积积分分布等)。再统计马尔文法在同一工况下的实验数据,用于与之参照对比。粒子尺寸测量系统在MATLAB/GUI界面中以MATLAB语言编程方式设计完成。将得到的两组数据进行对比分析(马尔文法数据、程序处理数据),以验证程序的实用性以及可靠性,并根据两种数据的拟合结果分析误差产生的原因。

关键词： 人工智能算法   图像处理   人工神经网络   遗传算法  

摘要： 本文简要阐述人工智能及其本质,并分析图像处理领域使用智能算法的意义,着重探究在图像处理系统中应用的人工智能算法,包括人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、模拟退火、粒子群算法五种。可供相关人士参考。

ISBN: (纸本)9787115540706

关键词： Engineering   Mechanical engineering  

摘要： The interplay between mechanical and biological phenomena in bone, coupled with the significance of bone health to quality of life makes bone a uniquely interesting material. Studying the mechanical behavior of bone allows for a better understanding of how biological processes, such as remodeling, influence functional behavior. The increasing efficiency of computational methods and technology make computational modeling an attractive method for investigating the mechanical behavior of bone. The goal of this work is to utilize a histological procedure for the imaging of cortical bone and develop an image processing procedure in order to perform an automated segmentation of osteons and Haversian canals from cortical bone images. A morphological and mechanical analysis are then performed using the data obtained from the images to investigate both the cortical microstructure and the efficacy of the developed image processing procedure. A methenamine-silver nitrate stain is used to demarcate the cement lines in order to more clearly identify osteonal boundaries. This procedure is beneficial regardless of the segmentation procedure utilized as it allows for superior visualization of the cortical microstructure over other staining procedures, but is particularly beneficial for automated segmentation. The image processing procedure developed in this work utilizes a combination of image processing techniques,including thresholding, Canny edge detection, and watershed image segmentation. The combination of these methods allows for the automated segmentation of osteons in a given image. An optimization approach is taken to maximize the quality of the segmentation by finding optimal parameters for the image processing methods used in the procedure. Morphological parameters of cortical bone are assessed in order to identify trends that exist in different regions and ages of human tibias and compared to similar studies in the literature. Aphase field damage model is utilized in order to exa

关键词： 异常行为识别   Vibe+算法   MeanShift算法   光流法   CNN  

摘要： 视频监控的发展十分迅猛,从最初的模拟摄像机现如今与AI结合的深度智能摄像机。现如今视频监控已经具备内容直观、布点灵活、场景多样等特点。目前校园监控也已经十分完善,但随着校园暴力冲突事件频发,通过人为观看监控是无法第一时间了解情况的,因此可以对视频流进行异常行为分析,通过算法对视频中的人员动作进行判定,如果学生处于打斗状态,监控中心人员可以及时令相关区域的人员老师处理,从而减少校园冲突事件发生,保障学生的身心安全。本文针对异常打斗行为进行分析,所做的工作如下:(1)针对CASIA行为数据库的视频,选用鲁棒性较好,提取效果最佳的Vibe+算法进行运动目标检测。紧接着选用MeanShift目标跟踪算法对框定区域内的运动目标逐帧跟踪。(2)本文在传统光流法基础上进行改进,通过增加运动目标距离关系和表情识别的约束条件,并与传统光流法进行行为识别对比,最终在算法运行速率和识别准确率上均优于传统光流法。(3)本文基于卷积神经网络结构模型,提出一种直接将图像作为输入的行为识别算法,无需特征提取器,通过建立模型并训练正负样本数据集,经测试结果对比,比传统光流法识别率更高。

ISBN: (纸本)9787121400445