基于核聚类的MRI和PET医学图像分割方法

为提高MRI、PET等医学图像分割的精度和速度,提出了基于核聚类的MRI和PET医学图像分割方法,通 过利用Mercer核,将原本简单的样本特征映射到更复杂的高维空间中去,放大了样本特征间的差异,这样能快速 准确地分割样本。实验表明,基于核聚类的分割方法在医学图像处理中具有重要的应用价值。     

基于B样条小波的医学图像边缘提取

利用基于三次B样条小波的边缘提取方法,对医学图像进行了边缘检测并与传统的图像边缘提取方法进行了比较。结果表明:基于三次B样条小波变换的边缘提取,具有定位准确,保留细节较好的优点。     

基于改进窄带法的快速医学图像分割方法

基于曲线演化的水平集算法近来已被广泛应用于医学图像分割中,根据分割医学图像的鲁棒性实时性的要求,提出一种新的基于改进窄带法的图像分割方法INBM(Improved narrow band method)。INBM首先将均匀采样的图像映射到对数极坐标系中,由视网膜空间分辨率机制可知,注视点都在图像兴趣区,由此形成初始轮廓,然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果.改进窄带法是通过降低窄带区域内的水平集函数求解个数,来减少计算时间。实验结果表明,该方法能够快速、准确地得到医学图像的结果。     

流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法

聚类算法在对图像进行分割的过程中要面对如何自动确定聚类类别数、如何克服图像特征点分布复杂的流形结构、如何减少算法的运行时间。针对这些问题,提出了流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法。自动免疫克隆聚类算法可以自动确定聚类个数,不需要人为事先给定,并且确保全局收敛;使用流形距离可以反映空间分布复杂的流形数据;使用超像素而非像素来降低图像分割的时间等问题。通过对4组人工数据集和4幅自然图像进行实验,对比k-means算法、GCUK算法,结果表明该方法优势比较明显,具有一定的实用性和先进性。     

一种基于agent随机扩散的图像分割方法

图像分割是图像处理的关键环节,直接影响以后的分析、识别和解译。根据进化agent具有自适应性、非线性映射和高度并行处理能力等优点,提出了一种基于agent随机扩散的图像分割方法。在该方法中,agent点随机地撒在网格单元上,并在满足一致性标准的区域用标签标定。agent点有复制和扩散两种行为扩散模式,当一个agent成功的找到一个像素满足一致性标准,它将在周围区域复制一系列后代,因此这些后代更容易找到那些满足一致性条件的像素,而对于那些超过生命周期的agent点将停止搜索,从环境中消失。利用医学胸部的CT图像和脑部的磁共振图像进行的实验结果表明,该方法能较好地从图像中提出感兴趣的区域。     

新型的无监督纹理分割方法

提出了一种利用Gabor滤波器组对图像进行纹理特征提取,然后将这些特征向量作为外部刺激输入给PCNN对图像进行分割的新方法。该方法既保持了精确的分割结果,同时又解决了Gabor滤波器运算数据量大处理速度慢的问题。从实验结果可以看出,该方法与传统采用Gabor的纹理分割方法相比速度有很大的提高,而其分割精度与传统分割方法相似。     

基于加权模糊c均值聚类的快速图像自动分割算法

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合，是图像处理和计算机视觉的基本问题之一。为了提高图像分割的效率，提出了一种基于2维直方图加权的塔形模糊c均值（FCM）聚类图像快速分割算法。该方法先通过构造合理的2维直方图对噪声进行抑制；然后通过塔形分解来缩减聚类样本集；最后利用加权FCM聚类算法进行分类。仿真结果表明，该方法的效率明显优于标准的FCM算法。此外，为确定分割的最优类别数c，还引入了一种基于该快速算法的聚类有效性评价函数——修正划分模糊度，实现了最佳图像分割类别数c的自动确定。基于人造图像和实际图像的测试实验结果表明该方法是有效的。     

基于控制标记符分水岭的重叠细胞分割

医学上存在细胞之间有重叠的现象，可以利用图像处理的方法解决。由于传统的图像处理法一分水岭算法容易产生过分割和对噪声敏感的问题，所以，本文首先对图像计算梯度，然后对目标和背景进行标记，最后根据被标记的二值图像进行修正，通过分水岭算分进行分割。实验证明，该方法能很好地分割重叠细胞，并给出其MATLAB程序。     

一种应用于药品泡罩包装检测的改进分水岭算法研究

针对分水岭算法存在的过分割问题以及泡罩包装药品图像的特点,提出一种改进的分水岭分割算法对泡罩包装的药品进行分割。该方法将形态学重建运算与使用控制标记符的方法相结合,首先对原图像进行开闭重建,根据邻域像素连通性提取重建后图像的局部极大值作为标记,从而抑制其他的局部极小值,然后依据标记对原始的梯度图像进行修正,最后对修改后的梯度图像进行分水岭分割。试验表明,该方法在缺陷药品检测中,可以有效的抑制传统分水岭的过分割,分割效果良好。     

改进分水岭算法与K-means方法结合的图像分割

针对分水岭分割算法存在的过分割及对噪声敏感问题,提出一种基于K-means聚类算法与改进分水岭算法结合的图像分割算法,首先,利用K-means聚类算法进行初始聚类分割,提取感兴趣的目标;然后,提出基于4-邻域相似度的改进分水岭算法,对K-means初始聚类图像应用改进分水岭算法分割目标区域。从100幅人骨医学图像提取人骨区域,实验结果表明所提出算法可解决分水岭算法的过分割问题,且有效分割了图像目标。     

静电场中极化介质的能量及能量密度

本文给出了在场源不变和电势不变的条件下,静电场中移入有限体积的介质后电场能量的变化,并且推出极化介质的能量表达式,同时指出这两种条件下表达式不同的物理意义.     

网络舆情群体极化相关研究述评

文章从网络舆情群体极化的内涵、影响与价值判断、成因及演化、支撑技术等方面对网络舆情群体极化的相关研究现状进行了较为详尽的内容概括和分析。研究发现：目前关于网络舆情群体极化问题的研究框架基本明确,对网络舆情信息进行深度挖掘并量化评估群体极化态势的研究已逐渐展开,但针对具体社会事件网络舆情群体极化的快速量化分析体系与方法有待进一步拓展。最后,提出了引入物理学中势场思想构建网络舆情群体极化量化测评体系的研究思路。     

四元数体上的极化余子式和逆矩阵公式

在四元数体Q上研究了行列式及所谓类自共轭矩阵的行列式的性质，提出了自共轭矩阵的极化余子式和极化伴随矩阵的概念，推广了域上行列式按一行（列）展开定理，得到了逆矩阵公式以及左线性方程组的Cramer解式。     

政治多元化与美国政治极化：迈向关系网络的理路

政治极化包括精英极化与大众极化两个方面。就意识形态和政治行动而言,从20世纪60年代以来,美国的政治精英和政党活动家们呈现出极化趋势,但全方位的大众极化并未出现。政治极化的真正威胁在于它对政治多元化的侵蚀,而基于关系网络的视角,我们可以对政治极化作出新的阐释。     

用极化理论分析锥体的后向散射场

在一致性几何绕射理论基础上，采用等效电流的方法给出了有限锥体在完全极化平面波照射下后向散射场的散射极化矩阵表示式。通过能量散射矩阵［Ｇ］得出最佳散射的极化条件。由米勒矩阵［Ｍ］分析了相差的密度函数，并得出各自相应的数值结果。     

极化电流密度的深入探讨

基于一群锁定的束缚电荷所占的体元、电偶极组、净余电荷组、电心等概念,给出普遍适用的电极化强度的计算式.以此为基础,得出极化电流密度的几种计算方法.阐明了介质移动、介质的非均匀极化、介质体积变化以及介质扩散对极化电流密度的影响,指出了极化电流密度等于电极化强度对时间的偏导数这一公式的适用条件.     

马克思主义全球化理论与世界两极化

作为资本主义孕育过程的资本原始积累及其全球扩张使世界两极化开始产生;资本主义社会经济制度的确立、发展和全球扩张进一步加深和扩大了世界两极化并成为世界两极化的根源;社会主义全球化替代资本主义全球化是消除世界两极化的唯一途径。     

最优极化分析理论基础

介绍了极化比和散射托阵的基本概念以及它们之间的关系,分析了不同极化基下散射矩阵之间的变换,从而对最优极化分析的理论依据进行了概括。在此基础上给出了最优极化分析驻点法,同时进行了补充并修正了文献中的错误。     

关于二次电流分布公式的理论分析

本文对现行电镀工艺学中两个重要的表征——二次电流分布的公式进行了理论分析并提出修正意见,尝试给出了极化电阻的定义表达式.     

怎样看待两极分化

研究两极分化问题，必须到生产领域中去寻找其根源及解决办法。不能撇开生产关系（首先是所有制关系）来研究两极分化。应该按照历史唯物主义关于生产关系与生产力的相互关系的原理，来理解和对待社会主义初级阶段的两极分化问题。应该采取措施缓和两极分化带来的社会矛盾。彻底消灭剥削、消除两极分化现象是一个十分漫长的历史过程。