安徽省自然科学基金(1208085MF109)
- 作品数：6 被引量：14H指数：2
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- 基于快速稀疏表示的医学图像压缩被引量：6
- 2014年
- 随着数字医学图像数据量的日益增大,有必要采取一定的图像压缩技术进行压缩存储。为此,提出基于快速稀疏表示的医学图像压缩方法。使用K-奇异值分解算法构造医学图像过完备字典,采用批量正交匹配追踪(Batch-OMP)算法进行稀疏编码。该方法只需要存储稀疏编码非零位置的系数信息,利用过完备字典即可实现原始医学图像的重构。实验结果表明,该方法可提高图像稀疏编码的速度,与正交匹配追踪(OMP)算法相比可提速40%左右,并且图像重构效果优于联合图像专家组(JPEG)算法和多级树集合分裂(SPIHT)算法的压缩效果,相对JPEG压缩的图像峰值信噪比平均提高18%,相对SPIHT算法平均提高50%。
- 赵海峰鲁毓苗陆明陈思宝
- 关键词：医学图像压缩
- 基于梯度相似性与Rényi熵图的图像配准算法被引量：1
- 2012年
- 图像配准技术是图像处理与分析中的基本任务。针对图像配准对鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,文中提出一种基于梯度相似性与Rényi熵图的图像配准算法。该算法首先提取图像特征点集,以Rényi互信息作为目标函数,然后使用特征点集的广义近邻图来估计Rényi熵与互信息,最后将特征点梯度信息融入到配准框架中。新算法结合了特征点梯度信息的鲁棒性和Rényi熵图理论的高效性。在真实遥感图像上进行的配准的实验表明,与传统方法相比,新算法在鲁棒性、速度和准确度上都达到很好的结果,是一种有效的图像配准方法。
- 孙登第卜令斌赵海峰罗斌
- 关键词：图像配准
- 基于粒计算的多标签懒惰学习算法被引量：1
- 2014年
- 多标签学习用于处理一个样本同时拥有多个标签的问题。已有的多标签懒惰学习算法IMLLA未充分考虑样本分布的特点,即在构建样本的近邻点集时,近邻点个数取固定值,这可能会将相似度高的点排除在近邻集之外,或者将相似度低的点包括在近邻集内,影响分类方法的性能。针对IMLLA的缺陷,将粒计算的思想加入近邻集的构建,提出一种基于粒计算的多标签懒惰学习算法(GMLLA)。该方法通过粒度控制,确定样本近邻点集,使得近邻集内的样本具有高相似度。实验结果表明,本算法的性能优于IMLLA。
- 赵海峰余强曹俞旦
- 关键词：K近邻粒计算
- 基于网格拓扑优化的连续碰撞检测算法被引量：1
- 2014年
- 传统连续碰撞检测算法处理变形三角网格模型时需要大量冗余元素测试。为此,提出一种基于网格拓扑优化的连续碰撞检测优化算法。为减少冗余元素测试,在底层剔除使用2个步骤,采用网格拓扑进行优化,使相邻三角面片不必执行所有的15对元素测试,并使用额外包围盒进一步剔除不相交基元。实验结果表明,该算法可以减少大量的不必要元素测试,提高剔除效率及连续碰撞检测的整体性能,相比额外包围盒算法元素测试个数约减少了5/6,相比三角形表示算法和孤儿集算法元素测试个数约减少了一半。
- 张龙涛赵海峰罗斌罗斌
- 关键词：碰撞检测连续碰撞检测
- 基于LBP算子和类覆盖捕获图的人脸检测算法被引量：2
- 2013年
- 针对传统人脸检测中的过分类问题,提出一种结合LBP算子与类覆盖捕获图的人脸检测算法.该算法首先用ε-LBP算子提取人脸图像纹理特征,并把对应不同ε值提取的LBP特征数据加权融合起来,形成人脸图像特征向量,然后采用类覆盖捕获图构造分类器,最终对人脸图像实现有效检测.与传统方法相比,基于随机图理论的类覆盖捕获图能够克服过分类缺陷,比其他近邻图分类器更具优势,性能也比较稳定.实验结果表明,该算法可以有效检测人脸图像,尤其对存在模糊和光照异常的人脸图像具有较高的精确度和鲁棒性.
- 赵海峰孙姗姗闫伟红王宜龙孙登第
- 关键词：人脸检测纹理特征LBP算子
- 基于L1范数主成分分析的颅脑图像恢复被引量：3
- 2014年
- 医学颅脑图像处理已成为脑部疾病诊断的重要途径,为去除颅脑图像的噪声和异物遮挡而又不损失正常组织信息,提出了一种基于L1范数鲁棒主成分分析降维的颅脑图像恢复方法。首先用L1范数代替传统主成分分析中的L2范数,构造对噪声更加鲁棒的L1范数主成分分析;然后对其代价函数进行交替凸规划算法计算图像降维后的特征数据与投影矩阵;最后利用线性变换得到恢复后的医学颅脑图像。与传统图像压缩与恢复方法不同,该方法利用了L1范数的噪声鲁棒性,通过降维的方法来实现颅脑图像的恢复,同时实现去噪和异常检测的功能。在真实颅脑图像库中进行的比较实验证明了该方法对于颅脑图像恢复的有效性。
- 赵海峰于雪敏邹际祥孙登第
- 关键词：主成分分析L1范数
