王芳梅
- 作品数：7 被引量：38H指数：4
- 供职机构：陕西师范大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金陕西省科学技术研究发展计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 改进的最大熵算法在图像分割中的应用被引量：10
- 2011年
- 研究图像分割优化问题,要求图像分割速度快,清晰度高。针对传统的熵值法在理论上存在的不足,同时抗噪能力差,速度慢,图像模糊等缺陷,造成图像分割过程耗时长,分割效率低等问题。为了提高图像分割效率和精确度,提出一种改进的遗传算法和最大熵算法相结合的图像分割新方法。首先依据图像二维直方图信息来对图像进行特征提取,最后通过遗传算法的选择、交叉和变异操作搜索最优阈值,从而获得最优阈值来对图像进行分割。仿真结果表明,改进的算法与传统最大熵值的图像分割算法相比,分割效率明显提高,同时图像分割的精度也大大提高,加快了图像分割的速度,为设计提供了依据。
- 王文渊王芳梅
- 关键词：图像分割遗传算法最大熵
- 气象图像放大补偿技术研究与仿真
- 2012年
- 气象图像都是卫星远程采集的,图像放大后,气象图像像素个数不变,造成像素变形,变形后的像素很容易被破坏,导致放大后的气象图像清晰度不高。为此,提出一种关于滤波插值的放大图像处理算法,通过滤波计算,过滤放大后图像多余的噪声,并对变形像素进行插值计算,补偿由于显示区域变大导致的像素变形,完整像素数量不足的缺陷,克服由于放大造成的图像清晰度下降的弊端。实验结果表明,改进方法能够大幅提高气象图像放大后的清晰度,具有很强的实用性和推广价值。
- 王文渊王芳梅
- 关键词：气象图像图像放大插值滤波
- 多分辨率水平集算法的乳腺MR图像分割被引量：5
- 2014年
- 针对乳腺MR图像信息量大、灰度不均匀、边界模糊、难分割的特点,提出一种多分辨率水平集乳腺MR图像分割算法.算法的核心是首先利用小波多尺度分解对图像进行多尺度空间分析,得到粗尺度图像;然后对粗尺度图像利用改进CV模型进行分割.为了去除乳腺MR图像中灰度偏移场对分割效果的影响,算法中引入局部拟合项,并用核函数进一步改进CV模型,进而对粗尺度分割效果进行优化处理.仿真和临床数据分割结果表明,所提算法分割灰度不均匀图像具有较高的分割精度和鲁棒性,能够有效的实现乳腺MR图像的分割.
- 范虹朱艳春王芳梅张旭梅
- 关键词：灰度不均匀
- 利用改进CV模型连续水平集算法的核磁共振乳腺图像分割被引量：8
- 2014年
- 针对核磁共振乳腺图像边界弱、信息量大、信噪比低的问题,提出一种基于改进Chan-Vese(CV)模型的连续水平集分割算法。该算法利用B样条基函数将传统离散水平集函数表示成连续形式,用解决B样条空间的变分问题代替水平集函数更新的计算问题;通过引入转移Heaviside函数,构造α-CV模型作为能量函数模型。实验结果表明,与传统CV模型离散水平集方法相比,该算法可以避免局部极小值的现象,提高分割精度,有效抑制噪声,分割迭代次数降低了101数量级,并且可以准确、稳定地实现低信噪比、弱边界的核磁共振乳腺图像分割。
- 王芳梅范虹Yi WANG
- 关键词：核磁共振
- 水平集在图像分割中的应用研究被引量：13
- 2012年
- 水平集方法的诞生有效解决了以前算法不能解决的在曲线演化过程中的拓扑变化问题,其核心是利用水平集这一数学理论来对能量函数进行极小值求解的曲线演化过程,通过求解极小值最终获取目标轮廓从而达到图像分割的目的。为了解决不同应用领域的图像处理问题,各种相应的基于水平集方法的图像分割算法已被提出,大量的研究者仍在不断地改进和提高这些算法的效率和有效性。对现有的用于部分图像分割的水平集方法进行了综述,主要介绍传统水平集方法、无重新初始化水平集方法、连续水平集方法以及最近相关的改进方法,并简要讨论了各种方法的优缺点以及应用情况,最后指出了水平集方法进一步研究的方向。
- 王芳梅范虹王凤妮
- 关键词：图像分割水平集主动轮廓模型C-V模型罚函数B-样条
- 基于水平集理论的乳腺MR图像分割算法研究
- 医学图像分割是医学图像处理与分析领域的重要课题之一。也是近年来备受研究人员关注的热点问题。医学图像分割的目的是把图像中具有特殊含义的不同区域分割开来,并使分割结果尽可能的接近解剖结构,从而为临床诊断和病理学研究提供可靠依...
- 王芳梅
- 关键词：重新初始化
- 文献传递
- 非平稳信号稀疏表示的研究发展被引量：2
- 2012年
- 信号分解是从信号中获取特征信息的过程,是模式识别、智能系统和故障诊断等诸多领域的基础和关键。非平稳信号往往包含着反映系统变化的重要信息,并且广泛存在,对其研究具有非常重要的理论意义和工程应用价值。以改进信号表示的稀疏性为主线,分析了推动非平稳信号特征提取方法发展的工程背景,详细描述了5类特征提取方法的特性与机理、历史沿革和面临的挑战,比较研究了各种方法的模型,并系统评述了这些模型在信号处理和分析中的最新进展,以及在一些领域中的应用。最后指出了各种方法目前存在的问题和不足,探讨了进一步的研究重点。
- 范虹郭鹏王芳梅
- 关键词：非平稳信号信号分解稀疏性
