杨丰
- 作品数：8 被引量：80H指数：5
- 供职机构：中国人民解放军第一军医大学生物医学工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信医药卫生更多>>
- 基于混合金字塔吉布斯随机场模型的图像分割被引量：12
- 2004年
- 最大后验 (Maximumaposterior ,MAP)估计已被广泛应用于基于吉布斯随机场 (GibbsRandomFields,GRF)的贝叶斯图像分割中。然而迄今为止 ,严格意义上的MAP估计仍无法实现 ,近似的MAP分割也遇到如 :计算量极大和GRF模型参数无监督估计难等问题。因此 ,针对这些困难 ,通过利用混合金字塔结构 ,扩展了传统单分辨率意义上GRF模型 ,提出一种多分辨率的混合金字塔吉布斯模型 ,从而圆满地解决这些难题。实验表明 :提出的模型算法有很好的鲁棒性 ,且易于实现对图像快速、精确分割。
- 林亚忠陈武凡杨丰周寿军
- 关键词：多分辨率图像分割
- 生物医学工程专业“信号处理原理”课程教学分析被引量：3
- 2004年
- “信号处理原理”是由“信号与系统”和“数字信号处理”整合而成的。根据生物医学工程专业的特点 ,课程整合的内容突出信号分析与应用。在课程教学过程中 ,注重知识联系 ,采用多种教学方式以及强化课程习题训练。“信号处理原理”课程的突出问题是内容跨度大。建议保留和加强课程内容的层次性和逻辑顺序关系 ,注重有重点、分阶段、分层次的教学过程 ,并要求合理使用现代教学手段。
- 杨丰陈武凡
- 关键词：生物医学工程信号处理原理课程教学课程整合
- 通用图像类的设计与编程实现被引量：1
- 2004年
- 分析和探讨了建立通用图像处理类需要解决的几个基本问题 ,如多文件格式的管理、图像信息头的管理、图像色彩的管理等。在VC + + 6 .0平台下 ,建立了一个通用图像处理类 ,并给出此类在图像处理中应用的例子。
- 涂圣贤杨丰
- 关键词：图像处理
- 基于小波分解的快速分形图象压缩算法被引量：9
- 2003年
- 为了解决传统分形压缩编码时间过长的问题 ,提出了一种基于小波分解的快速分形图象压缩算法 .该算法利用小波分解后各频带间能量分布不均衡的特性 ,将集中图象主要能量的低频域看作是一种图象 ,进行传统分形编码 ;然后利用小波分解后不同分辨率子带图象之间的相似性 ,用低频域的全搜索代替传统算法中整个区域的全搜索 ,将在低频域得到的分形参数进行适当的比例变换得到整幅图象的分形码 ,解码时 ,进行同传统算法相同的迭代过程 ,所得解码图象即为原图的逼近图象 .实验结果表明 ,该算法在压缩比不变 ,且基本不影响恢复图象质量的前提下 ,大大提高了编码速度 ,明显改善了分形图象压缩中编解码时间的不对称 .
- 袁静冯前进陈武凡杨丰
- 关键词：小波分解
- 基于广义模糊吉伯斯随机场图像分割新算法被引量：10
- 2003年
- 吉伯斯分布作为一种引入图像空间信息的先验模型已广泛运用于贝叶斯图像分割中 .然而 ,由于传统该模型只在确定类上有定义 ,而在模糊类上未曾涉及 ,使得在运用该模型对一些模糊图像或退化图像进行处理时 ,分割效果不理想 ,甚至无能为力 .该文针对这些不足 ,从模型本身出发 ,在传统的吉伯斯随机场模型中引入模糊概念 ,并针对实际多值分割特点 ,提出一种高效、无监督的广义模糊算法 ,从而实现对多值图像的精确分割 .文中首先介绍一种二值的广义模糊吉伯斯随机场模型 ;然后将这种二值模型进行多值扩展 ,提出分段模糊与广义模糊吉伯斯两种实用的多值分割算法 ;最后将其运用于一系列医学图像分割 .实验表明 ,文中提出的广义模糊分割算法比基于传统随机场的算法有更好的图像分割能力 .
- 林亚忠陈武凡杨丰冯衍秋
- 关键词：图像处理图像分割计算机
- 基于互信息量和模糊梯度相似性的医学图像配准被引量：38
- 2003年
- 本文分析了基于互信息量的医学图像配准算法中存在的鲁棒性问题 ,提出创建图像的模糊梯度场及建立模糊梯度相似性测度 ,并将其结合到互信息量配准算法当中 .实验证明 ,本方法很好的解决了传统基于互信息量的方法中存在的鲁棒性问题 ,能够快速稳定地实现医学图像配准 .
- 陈明陈武凡冯前进杨丰
- 关键词：医学图像配准互信息量鲁棒性
- 一种基于随机场模型的图像分割算法被引量：2
- 2003年
- 本文针对多纹理图像的自身特点及Gibbs参数估计难的问题 ,提出一种新颖有效的迭代分割算法 :“ML -MAP”法。实验表明 ,该算法在无需知道Gibbs参数和参数估计的情况下 。
- 林亚忠杨丰陈武凡陈伟
- 关键词：图像分割算法纹理图像随机场模型图像识别参数估计计算机
- 建立过程优化与动态管理的研究生培养模式被引量：7
- 2004年
- 研究生培养过程是由复试录取、培养计划、课程教学、科研选题、中期考评和论文答辩等环节组成。过程优化就是优化协调这些环节,使得研究生培养工作在高效有序的环境中进行。动态管理则是从培养计划、项目团队、学术报告和质量规范四个方面,对研究生的培养过程进行跟踪管理,从而获得最佳培养效果。本文根据生物医学工程学科特点,探讨过程优化与动态管理的研究生培养模式。
- 杨丰陈武凡
- 关键词：研究生培养复试录取工作课程教学论文答辩
