为基于已有的病例数据向医生或院方提供有效的决策支持,以肝功能检测数据为例,针对这些数据的不完备性、海量性以及数据的高维和低维并存等特性,提出了基于并行粒度进化计算的数据分析模型。该模型是群(粒)进化和
在图像的小波阈值去噪中,为了提高阈值的准确度,引入了迭代算法。实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,该方法不但可以大量保留图像的边缘信息,而且减小降噪图像与原图像的误差。
为了更准确地描述图像的视觉特征,提高图像检索的查准率与查全率,提出了一种基于混合特征核的图像检索方法。该方法提取图像的颜色、纹理、SIFT特征,引入高斯核函数,建立图像的混合特征核模型,在高维的核空间
提出了一种求解等边三角形及其内切圆的图像圆环点坐标新方法。通过提取模板图像的角点,利用高等几何中的拉盖尔定理及其推论来计算其图像圆环点坐标,实验数据证实了该方法的有效性。利用该方法求得的坐标值可以用于
基于贝尔模板图像的一种简单压缩方法,徐榕利,程永强,本文提出了一种基于贝尔图像的无损压缩方法,该方法主要由预测和编码两部分组成。首先,利用非线性预测器对贝尔模板图像经过因果��
提出了一种结合多示例学习和流行排序的图像检索方法,将图像检索作为多示例学习框架下的流行排序,通过给出适合图像在包空间的有效度量方式,将流行排序的方法和多示例学习有效结合起来,从而获得更准确的检索结果。
OPTA方法是一个经典的指纹图像细化方法,针对OPTA的不足提出的改进OPTA方法能够得到完全细化的指纹图像,细化后图像纹线扭曲小。但是这两种模板细化方法均存在细化后图像容易产生毛刺的不足,究其原因是
提出了一种基于固有模态函数(IMF)能量熵的特征提取与选择方法。对三类信号进行了经验模态分解(EMD),得到IMF。对于不同类别的信号,同阶的IMF能量有明显的不同。选择IMF能量作为特征向量,并选判
一种基于结构学习的图像标注方法,崔超然,马军,图像标注工作对于当前的基于关键词的图像检索系统至关重要。本文中,我们将图像标注问题看作一个最优子集选择的问题,并通过结构
为了解决可变光照条件下图像匹配困难这一问题,提出一种基于LTP(局部三值模式)特征的图像匹配方法。LTP是LBP(局部二值模式)的扩展,这种局部纹理描述算法较LBP更具有判别能力而且对于统一区域的噪声