协同规则引擎的设计,夏烨晗,,论文给出了协同规则引擎的总体设计,该引擎是基于协同运行平台的协同规则引擎,可以实现对网络融合环境下不同网元以及消息事件的
针对开放分布式系统中收集实体的经验值和度量信任困难的现状,采用关注分离的原则,将实体的信任处理行为与计算行为、交互行为进行分离,提出了一个面向信任的协同模型。通过模型中的信任角色实时监听所绑定的计算实
结合制图中点、线、面状要素文本放置的不同规则,模仿制图者对特定地物文本放置要求,提出了计算机辅助制图下线状地物文本自动标注方案。相比目前制图软件的文本标注功能,方案的实施可降低制图后的文本编辑工作量,
基于PSO算法和PCNN模型的图像自动分割算法,张永康,,Echhorn等人提出的脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称PCNN)在图像处理中得到广泛的应用,但
针对图像序列三维重建中多视角目标分割需要人工参与、任务繁重的问题,提出一种基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法。首先将序列图像去噪处理、归一化并进行语义标注后制作数据集;然后对改进的融合多尺度特征和
在肺癌的放射治疗应用中,对肿瘤的分割是自动定位的关键。由于肺区CT图像中存在细小的支气管、血管以及纹理,这给肿瘤的分割带来了困难。用传统的滤波方法不能在抑制肺区内细节的同时保持肺区及肿瘤的边界。采用统
最大类间方差法(Otsu法)因其计算简单、自适应性强而成为被广泛使用的图像阈值自动选取方法.在分析Otsu法原理的基础之上,提出了一种改进的最大类间方差法.为了提高分割效果,该方法同时考虑了背景和目标
文中提出了一种肝脏在CT(Computed Tomography)图像中的半监督自动分割方法。该方法采用深度协同训练模型以解决医学图像领域中有标签数据获取困难且成本高的问题。首先利
使用Laplacian算子检测图像的边缘纹理等细节信息,然后以适当比例线性叠加原始图像和细节信息,从而完成图像增强。不同增强方法的比较试验表明,基于Laplacian算子的图像增强方法既能增强图像的高
为解决目前已有的图像匹配算法不适用于对实时性要求很强的应用,提出了PLS(PartialLeastSquares)与余弦定理相结合的并行化图像匹配算法。该算法在CUDA架构下,对图像矩阵分块,分块后每