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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
戴昂 宋亚男 徐荣华 方俞泽
针对现有的脑肿瘤分割网络特征融合不够充分，以及存在的模型复杂的问题，提出一个轻量化的改进TransBTS的脑肿瘤分割网络。首先，设计了一个基于大核卷积分解与注意力机制的卷积模块，在减少计算量的同时提高了卷积模块对特征的长距离依赖表征能力；其次，简化了Transformer结构，并设计了多尺度特征作为Transformer的输入，以充分感知全局上下文信息；最后，设计了新的跳跃连接，实现解码过程中对全局深层语义与局部浅层语义信息的充分融合。实验结果表明，该文所提方法在公开数据集BraTS 2021上的多个肿瘤区域（ET，TC，WT）的分割指标与TransBTS相比，Dice评分提高了0.55%、1.17%、2.55%，Hausdorff距离降低了1.71、1.68、3.07 mm，并且参数量和计算复杂度分别降低了79.18%和79.88%，平均推理时间减少了1.91 s。与其他算法相比，同样实现了更好分割精度和算法复杂度的平衡。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李阳 许凌复 崔渭刚 刘竞宇 刘丽
针对现有3DU-Net网络在脑肿瘤分割中存在的训练过程中损失函数值难以降低，对增强瘤、肿瘤核分割精度较差等问题，该文提出了某模型网络的优化方案。首先使用残差网络结构降低训练难度；进一步引入注意力机制对多模态MRI的融合权值进行自适应学习，充分利用不同模态特征信息；最后在网络解码器部分采用双路卷积结构，提高了网络的特征提取能力。实验结果表明，改进后的网络训练损失函数更容易收敛到较小值，且对3种肿瘤的平均分割Dice系数提高了0.018 9，平均Hausdorff距离缩短了1.197 1，在整体分割性能上优于改进前的网络。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
温佳 杨杰伟 杨亚楠
提出了一种改进的变分水平集分割算法。引入演化曲线内外灰度图像的中值代替传统CV(Chan_Vese)模型中的均值作为曲线拟合中心。在轮廓初始化后,采用最大类间方差(OTSU)方法改进曲线拟合中心,将最大类间方差与拟合中心结合,提高分割的准确率和适应性。加入双阱势的距离正则项以避免水平集重新初始化,提高效率,从而得到一个自适应阈值与区域信息相结合的水平集演化模型。
[期刊] 资源科学
[作者]
刘爽 马欣 李玉娥 张平究
熟制时空格局的正确识别对评估粮食产量的变化及其原因和农业发展的科学决策都有非常重要的意义,卫星遥感监测是获取区域和全国尺度熟制格局的有效手段。本文在对启发式分割算法改进的基础上行成了基于作物生长周期的滑动分割算法,并首次运用到耕地熟制的识别提取。针对NDVI时间序列曲线特征,在不引入熟制分区和物候等信息,仅以土地利用为辅助数据的前提下识别了1982-2006年我国耕地熟制格局。结果表明,本方法监测结果与统计数据和前人监测结果均呈显著相关性,为正相关关系,相关系数分别为0.77和0.93,均通过0.001水平的显著性检验;熟制的分布为区域性和复杂性并存,其空间分布规律性显著但熟制区内复杂性较明显...
关键词：
耕地熟制 NDVI 滑动分割算法 识别
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
刘志强 梁琨 沈明霞 陆明洲 孙玉文 刘龙申
为了获取温室中植物生长图像信息,设计了一款能够监测温室内植物生长信息的无线智能图像采集节点,引入了休眠-唤醒机制大幅降低节点能耗。节点采用STM32ZET6芯片作为微控制器,CC1101为射频模块,扩展了OV7670图像传感器。将SimpliciTI射频网络协议移植到STM32处理器中,将采集的图像信息经过JPEG2000压缩后,分包多跳无线传输至服务器,服务器接收图像,利用改进型LoG算子实现图像分割,得到图像分割结果。结果表明:在温室环境中最大通信距离110 m,节点丢包率较低。一帧JPEG2000格式的温室内植物生长信息图像大小约18 kB,传输时间较短,节点在3.6 V锂电池供电下能工...
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
鲍家勇 赵月旭
时间序列数据的处理及挖掘一直是业界关注的热点,而海表温度也一直是人们观测、研究和预报的重要对象。本文主要考虑对一年的跨度进行切割,使得落在每个切割区间的海表温度数据满足最优的正态分布,以便对遥感数据的异常性作出检验。结合2003-2011年南海和东海海表温度数据集,本文引入Floyd算法,将寻求数据集最优分割问题转化为图论中网络中最短路求解问题,将不超过30天的点之间的距离设定为无穷大,以避免分割点过于密集的情况,并将频率与概率的距离定义的误差转化为线路权重,实现了动态全局最优分割。且正态分布下的3σ异常值检验法,实现了对异常值的识别。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
赵金阳 冯全 王书志 张芮
针对不同光照以及不同天气条件造成葡萄叶片图像不能准确分割的问题,提出了一种改进的图割分割算法。采用G/R以及a*颜色特征自动选择叶片目标和背景种子点,利用混合高斯模型对叶片和背景的概率密度分布进行估计;在马尔科夫随机场的基础上,建立像素特征的能量函数;通过求解能量函数最小化对叶片实现了自动分割。对多种不同分割特征的分割效果进行对比试验,结果表明:对于不同时间、不同天气的叶片图像,单一G/R和a*具有较好的效果,分割精度分别达到86.74%和92.38%,若用它们组合为双特征,分割效果会进一步提高,分割精度
关键词：
葡萄叶片 颜色特征 能量函数 图像分割
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
张小虎 陈佳悦 黄芬 高翔 刘铭 姚霞 朱艳
[目的]为克服光照不均引起的低对比度、反光、阴影、光斑及遮挡等对大田复杂背景下小麦冠层图像分割的干扰。[方法]本文设计了一种结合脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural network,PCNN)与同态滤波的自适应图像增强和基于L*a*b*颜色空间α角度模型的K均值聚类分割算法。首先,将小麦冠层图像转换到HSI颜色空间,采用自适应算法对HSI空间的I分量进行增强处理,适当调节饱和度S分量,补偿光照强度分布不均,去除阴影及拉大对比度;其次,将增强处理后的图像映射到L*a*b*颜色空间,提取
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
冯登超 杨兆选 乔晓军
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式...
[期刊] 统计与决策
[作者]
桑秀丽 李哲 吕梁
为准确对乳腺肿瘤进行分类诊断,减轻病患痛楚,提出基于邻域粗糙集与遗传算法修正的LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型。文章对1569例乳腺癌患者数据在邻域粗糙集约简基础上,建立LS-SVM解析模型,利用遗传算法对LS-SVM解析模型参数修正并将修正后的模型对乳腺肿瘤进行分类诊断,与现有的方法对比发现,组合模型精确度高于LS-SVM、神经网络等模型。基于邻域粗糙集与修正LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型具有较好的临床诊断价值,其应用为乳腺肿瘤的诊断提供了一种新思路。
关键词：
乳腺肿瘤 邻域粗糙集 遗传算法 解析模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
桑秀丽 李哲 吕梁
为准确对乳腺肿瘤进行分类诊断,减轻病患痛楚,提出基于邻域粗糙集与遗传算法修正的LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型。文章对1569例乳腺癌患者数据在邻域粗糙集约简基础上,建立LS-SVM解析模型,利用遗传算法对LS-SVM解析模型参数修正并将修正后的模型对乳腺肿瘤进行分类诊断,与现有的方法对比发现,组合模型精确度高于LS-SVM、神经网络等模型。基于邻域粗糙集与修正LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型具有较好的临床诊断价值,其应用为乳腺肿瘤的诊断提供了一种新思路。
关键词：
乳腺肿瘤 邻域粗糙集 遗传算法 解析模型
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
于旭宅 王瑞瑞 陈伟杰
提出了一种基于NDVI植被指数计算的改进分水岭分割方法.利用该方法对原始无人机多光谱遥感影像进行波段甄选、NDVI指数计算、形态学滤波等预处理,得到树冠的显著性区域图像;再利用彩色向量空间梯度算法计算显著性区域图像的梯度,从显著性区域图像中提取树冠的顶点及其范围作为标记,加到梯度图像上;最后采用基于标记控制的分水岭算法对树冠层进行分割.结果表明,该算法能够有效去除输电线路等背景区域的影响,算法样本精度达到88.3%.
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
郭朋 李文彬 徐道春 白效鹏 王梓耘
【目的】探究基于多算法融合的草坪杂草精准定位算法，为草坪杂草的自动识别和清除机器人的除草作业提供技术支撑与理论依据。【方法】提出了一种基于语义分割的多算法融合的草坪定位算法。首先，通过PSPNet网络分割草坪和非草坪轮廓。其次，针对分割出来的非草坪轮廓提取感兴趣的区域，去除非杂草轮廓，保留杂草轮廓。然后，利用ZhangSuen细化算法提取杂草轮廓骨架线，并获取骨架交叉点数量和坐标位置。最后，利用融合算法依据交叉点数量选择不同的定位策略，实现杂草根部的精准定位。【结果】融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为83.17像素，相比平均质心法减少了14%，相比最小外接圆减少了22%。换算到实际场景之下，融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为12.48 mm，误差在可接受的误差范围内。融合算法提高了杂草根部中心的定位精度，降低了杂草定位的误差。【结论】基于语义分割和融合算法的草坪杂草定位方法提高了杂草根部中心的定位精度，降低了单一方法的定位误差，可以为草坪杂草自动识别和除草作业提供技术支持。
[期刊] 林业科学
[作者]
刘涛 李光辉
【目的】提出一种基于射线分割的林木应力波断层成像算法,研究应力波在林木横截面上的信号分布情况,提高应力波断层成像精度,准确反映林木内部缺陷的位置、大小和腐朽程度。【方法】选取4株原木样本(松树、乌桕)和4株活树样本(香樟、圆柏、柳树)进行应力波断层成像试验,利用FAKOPP应力波检测仪采集样本横截面应力波数据。首先校正采集的应力波速度,绘制应力波传播射线图,对成像区域进行网格划分;然后分割每一条应力波传播射线,基于已知射线传播速度估算待分割射线上多条线段的速度,增加应力波信号量,得到改进的应力波传播射线图;最后根据改进的应力波传播射线图估算成像区域内网格单元的速度,结合图像处理方法,生成断层图像。为验证算法的可行性,使用Resistograph微钻阻力仪评估活树内部健康状况。【结果】基于射线分割的林木应力波断层成像算法能够较准确地重建4株原木样本的断层图像。使用Resistograph微钻阻力仪对活树进行多路径钻探,与阻力曲线图相比发现,基于射线分割的林木应力波断层成像算法生成的断层成像具有较高精度。【结论】基于射线分割的林木应力波断层成像算法可提高初始网格单元速度的准确性和相关性,能够实现林木内部缺陷的高精度成像,适用于林木无损检测。
关键词：
应力波 无损检测 射线分割 断层成像
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
谢志勇 张铁中
针对目前草莓采摘机器人草莓图像分割运算量大、耗时多等问题,根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,提出了一种在RGB彩模型中进行草莓图像色调分割的方法。该方法无需彩色模型转换,时间复杂性能较Lab彩色模型下a通道阈值分割算法与BP神经网络分割算法优越。对该算法进一步改进后,只需加减运算,无需乘除运算。试验结果表明:该算法能很好地实现成熟草莓果实与图像背景的分离,并较好的保存草莓轮廓信息,分割效率>85%;进一步对分割后的图像进行形态学处理,如膨胀、腐蚀等,有效消除了孔洞现象。
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