国家重点实验室开放基金(0507)
- 作品数：7 被引量：36H指数：3
- 相关作者：胡正平谭营张晔徐爱霞贾千文更多>>
- 相关机构：燕山大学北京大学哈尔滨工业大学更多>>
- 发文基金：国家重点实验室开放基金河北省科学技术研究与发展计划项目河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于可拒识SVM的并行增长图像分割算法被引量：1
- 2006年
- 针对经典区域增长算法中生长规则以及特征选取困难的问题,提出基于可拒识双层支持向量机模型的多目标并行区域增长图像分割算法。首先交互选择多个不同区域的种子点,并交互选择属于每个目标区域的子块和非目标区域的子块形成双层支持向量机训练样本;然后利用这些已知的训练样本训练双层支持向量分类器;在区域增长过程中,首先利用第一层的最大间隔超平面的支持向量分类器(SVC)进行分类判决,对属于该区域的点再利用第二层的支持向量域数据选择器(SVDD)进行拒识或接受处理,最后利用两层分类器的结果进行综合判决。为避免初始种子点位置选择对算法性能的影响,采用了多区域并行竞争增长策略。仿真实验获得了较好的分割效果,实验结果表明,提出的算法是合理可行的。
- 胡正平
- 关键词：图像分割支持向量机
- 基于快速可拒识-双层支持向量分类器的微钙化点的检测算法被引量：2
- 2007年
- 为克服微钙化点检测中假阳性高的缺点,本文构造了一种带拒识能力的双层支持向量模型分类器用于钙化点检测。对于输入模式,首先利用基于最大间隔超平面的支持向量分类器(SVM)进行分类判决;然后对真实的钙化点样本特征空间求取最小包含球形的边界,得到钙化点样本的球形支持向量域表示(SVDD),对于输入模式即可利用钙化点的支持向量域表示进行拒识或接受处理;最后利用SVM与SVDD两个分类器的结果进行综合判决。无论是第一层的求取最优分类超平面,还是第二层的边界优化训练,都根据各个训练数据的类间最近邻距离进行排序操作,选择合适的训练样本子空间进行SVM和SVDD训练。仿真实验结果表明,本文提出的算法在不影响微钙化点检出率的情况下,可以部分解决钙化点检测中假阳性高的问题。
- 胡正平张晔
- 关键词：支持向量分类器微钙化点检测支持向量域描述
- 基于区域进化的区域增长图像分割被引量：4
- 2006年
- 为克服经典区域增长算法中门限选择困难、分割稳定性不高与串行处理速度慢的不足,提出了基于区域进化的快速区域增长图像分割算法。引入了新的区域能量表示模型,并给出了迭代进化形式。在区域增长过程中,逐渐增加区域增长的门限,通过对能量函数的动态优化来逼近最佳分割结果。仿真实验表明,该方法能有效地避免经典区域增长算法中门限选择的困难,采用区间连通处理技术代替单一像素串行迭代处理方式,可使分割速度提高十多倍。
- 徐爱霞胡正平谭营
- 关键词：能量函数图像分割
- 基于目标模糊置信度描述驱动的区域能量进化增长图像分割算法被引量：2
- 2008年
- 为了克服经典区域增长算法在复杂目标与背景分布情况下,停止条件难以确定的不足,提出基于目标模糊置信度描述驱动的区域能量进化增长图像分割算法.该算法结合了主动轮廓模型(Active contour model,ACM)、目标数据分布域描述与区域增长三者的优点,首先利用分割目标的支持向量数据域描述将待分割图像转化为相对于分割目标的模糊置信度表示,因为分割过程充分利用了有监督学习策略得到的目标特征分布情况,使得本文提出的算法具有更高的稳定性和更加广泛的适用范围,特别是对目标灰度分布不均或存在多纹理的目标也可以得到较好的分割结果.在区域增长进行分割时,引入了新的区域能量表示模型作为区域增长的结束判决条件,分割时逐渐降低目标模糊置信度的门限,通过对区域能量模型的动态优化来逼近最佳分割结果。对比实验结果表明本文提出的算法具有更大的灵活性和更好的分割性能。
- 胡正平谭营
- 关键词：图像分割
- 基于多尺度-局部方向轮廓综合的鲁棒虹膜定位算法被引量：6
- 2007年
- 针对现有虹膜外边缘定位算法鲁棒性差的不足,本文提出多尺度-局部方向轮廓综合实现鲁棒虹膜定位的思路.该算法首先利用Gabor分解提取虹膜图像的多尺度-局部方向轮廓,在此基础上选择多个近垂直局部方向的子图进行综合而增强近垂直局部方向的虹膜边缘轮廓;在已有虹膜内边缘定位基础上根据先验知识选择有效的关键虹膜外边缘区域(消除干扰),再采用标准Hough确定虹膜外边缘形状参数,最后利用Hough变换进行小范围精确定位.仿真实验结果表明本文提出的算法在速度、稳定性方面优于现有文献报道的虹膜定位算法.
- 胡正平
- 关键词：虹膜定位HOUGH变换
- 区域进化自适应高精度区域增长图像分割算法被引量：19
- 2007年
- 为克服经典区域增长算法中门限选择困难、分割稳定性不高与串行处理速度慢的不足,提出基于区域进化的自适应高精度区域增长图像分割算法。在图像预处理过程中,首先通过各向异性滤波算法对切片进行滤波,达到去除图像噪声同时避免对边界区域的模糊;然后引入了新的区域能量表示模型,并给出了迭代进化形式,在区域增长过程中,逐渐增加区域增长的门限,通过对能量函数的动态优化来逼近最佳分割结果;最后利用主动轮廓模型进行精度分割,得到精确而比较光滑的分割目标轮廓。对比实验表明提出的方法是合理有效的。
- 胡正平张晔谭营
- 关键词：能量函数图像分割
- 基于SRM自组织多区域覆盖的可拒绝近邻分类算法研究被引量：3
- 2009年
- 该文依据区分与划分相结合的可拒绝模式识别思路,提出了高维空间海量训练样本情况下的基于结构风险最小化决策的自组织多区域多球覆盖可拒绝近邻分类算法。该方法利用同类样本之间相互接近的特性,通过结构风险最小化紧几何覆盖策略,选择训练样本,通过自组织多区域多球覆盖模型构成同类样本的划分性描述,达到拒绝识别非训练类样本的目的,最后通过k近邻相互区分性比较确定真实类别。仿真实验结果表明该文的思路是合理可行的,在实际应用领域具有一定价值。
- 胡正平贾千文
