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朱丽: 作品数：11 被引量：52H指数：4; 供职机构：南京航空航天大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏高校优势学科建设工程资助项目江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信动力工程及工程热物理医药卫生更多>>

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基于蜂群优化或分解的二维Arimoto灰度熵阈值分割: 2015年; 现有的Arimoto熵阈值法未考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,为此提出基于蜂群优化和基于分解的二维Arimoto灰度熵阈值分割方法.定义Arimoto灰度熵,导出二维Arimoto灰度熵阈值法,分别利用基于蜂群优化和基于分解的方法求解最佳阈值.基于蜂群优化方法给出中间变量的快速递推公式,利用改进的人工蜂群(MABC)优化算法搜索最佳阈值,减少迭代时适应度函数中的冗余运算.基于分解方法将求解二维Arimoto灰度熵阈值法的运算转化到2个一维空间,进一步降低计算复杂度.实验结果表明:与近年来提出的3种同类方法相比,所提出方法的分割性能更优,分割后图像中目标完整、边缘纹理清晰,具有良好的抗噪性.同时,所提出的方法运行速度快,有望满足实际系统对分割的实时处理要求.; 吴一全殷骏朱丽袁永明; 关键词：图像处理阈值分割快速递推算法

基于复Contourlet和改进数学形态学的火焰图像边缘检测被引量：6: 2014年; 为进一步改善火焰图像边缘检测性能,提出了一种基于复Contourlet模极大值和改进数学形态学的边缘检测方法.通过复Contourlet变换将火焰图像分解成低频和高频子带,并对边缘细节较少的低频子带分量采用改进的数学形态学方法进行处理,检测出较弱的边缘并保证定位准确,而对高频子带分量采用复Contourlet模极大值法检测边缘,可有效减弱噪声,最后经融合得到火焰图像的完整边缘.结果表明:与Canny方法、小波模极大值方法、Contourlet模极大值方法和Contourlet形态学方法相比,所提方法在主观视觉效果、峰值信噪比等客观定量评价指标2个方面有明显的优势,具有更好的边缘检测效果,边缘轮廓更清晰完整,且具有很强的抗噪性能.; 吴一全朱丽周怀春; 关键词：图像处理数学形态学边缘检测

一种变频超声振动润滑微织构车削装置: 本发明的变频超声振动润滑微织构车削装置，包括超声振动单元、控制单元、车刀组件、高度可调节的支架以及大拖板，所述车刀组件与支架安装在大拖板上，所述超声振动单元支撑于支架上，包括：润滑液供给件、超声波发生器、换能器以及喷头，...; 王恒厂徐峰许娟孙冬葛旺王锦军朱丽王俊峰郭燕周时佳王恺伯

员工持股计划对企业绩效的影响机制研究——基于所有权视角: 随着社会竞争的加剧，如何有效提升绩效成为每个企业最为关注的问题。对于企业而言，诸多方面的竞争归根结底是人才的竞争。采取何种措施有效激励并留住人才，对现代企业绩效的提升十分重要。　　员工持股计划作为股权激励的重要手段之一，...; 朱丽; 关键词：员工持股企业绩效所有权

基于Krawtchouk矩和支持向量机的火焰状态识别被引量：18: 2014年; 监测炉膛火焰燃烧状态对防止锅炉爆管起着重要作用。为了进一步提高火焰图像特征提取的准确度和燃烧状态的识别率,文中将Krawtchouk矩引入火焰特征提取,提出了一种将Krawtchouk矩不变量与小波支持向量机相结合的火焰燃烧状态识别方法。首先计算火焰图像的Krawtchouk矩及Krawtchouk矩不变量,以此构造火焰图像的特征向量;然后根据训练样本的特征向量构造支持向量机,对火焰图像进行状态识别,并采用混沌小生境粒子群算法优化支持向量机中的核函数参数与惩罚因子,使其识别性能最优。大量实验结果表明:与基于Hu矩和支持向量机的方法、基于Zernike矩和支持向量机的方法相比,采用Krawtchouk矩不变量作为火焰图像的特征能更好地对火焰图像燃烧状态进行识别,识别率大大提高,且结果与实际情况相符。; 吴一全朱丽周怀春; 关键词：火焰图像特征提取 KRAWTCHOUK矩小波支持向量机

基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法被引量：4: 2016年; 现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,导出了基于灰度-平均灰度级直方图的Arimoto灰度熵阈值法,并给出了中间变量的快速递推公式;最后,提出了二维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法,推导了相应的公式,大大减少了运算量.实验结果表明,文中所提算法运行速度快,分割性能优于现有的5种同类阈值分割算法,分割后图像中的目标完整,边缘纹理清晰,细节更为丰富.; 吴一全朱丽吴诗婳; 关键词：图像分割阈值选取

基于NSCT和KFCM聚类的图像边缘检测方法被引量：3: 2015年; 为进一步提高现有图像边缘检测方法的性能,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和核模糊c-均值(KFCM)聚类的图像边缘检测方法.首先通过NSCT将原始图像分解成低频分量和高频分量;然后对含噪声较少的低频分量提取边缘信息,并采用KFCM聚类算法进行聚类得到低频边缘图像,以提高定位精度,而对于边缘细节信息较多的高频分量各个子带,通过模极大值检测边缘以减少伪边缘,丰富图像细节;最后对低频和高频图像边缘进行融合得到完整的边缘.实验结果表明,相比于Canny方法、边缘检测算子与模糊聚类结合的方法、边缘信息与混沌粒子群优化的模糊聚类结合的方法、NSCT域模极大值方法,文中方法具有更好的边缘检测效果,边缘定位准确、完整、连续、细节丰富.; 吴一全朱丽李立; 关键词：边缘检测非下采样CONTOURLET变换模极大值

基于计算机视觉的纸浆纤维和纸张缺陷检测方法研究: 纸浆纤维和纸张缺陷检测是保证成品纸质量的重要手段，传统的检测方法主要依靠人工对成品纸进行评判，效率低下、误检率高。近年来，利用计算机视觉检测技术进行纸浆纤维和纸张缺陷检测的方法已受到各国研究者的重视。本文在前人研究成果的...; 朱丽; 关键词：计算机视觉纸浆纤维边缘检测噪声抑制图像处理; 文献传递

广义核或混合核FLICM畜肉图像分割方法被引量：4: 2015年; 针对传统核模糊C均值聚类(Kernel Fuzzy C-Means,KFCM)畜肉图像分割方法对噪声适应能力不强的问题,提出基于广义核函数或混合核函数的模糊局部信息C均值聚类(Fuzzy Local Information C-Means,FLICM)畜肉图像分割方法(KFLICM_UG方法和KFLICM_MG方法)。首先利用广义核函数或混合核函数可以有效兼顾学习能力和泛化能力的优势,将图像的每一个像素映射到高维的特征空间,扩大像素有用特征的类间差异,使像素在高维特征空间中拥有更优的线性可聚性;然后结合像素的局部空间和灰度信息,确定其模糊隶属度,在高维的特征空间中依据图像特征对像素进行模糊局部信息C均值聚类,最终实现畜肉图像的分割。大量的实验结果表明,相比现有的模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)分割方法、KFCM分割方法和FLICM分割方法,本文提出的KFLICM_UG方法和KFLICM_MG方法可以获得更好的分割效果,更低的分割错误率,且具有更强的噪声适应能力和鲁棒性。; 吴一全曹鹏祥王凯朱丽; 关键词：图像分割模糊C均值聚类混合核函数局部信息

基于Shearlet变换和TV模型的医学图像融合被引量：8: 2013年; 为了综合多模态医学图像的互补信息,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,提出了一种基于Shearlet变换和全变差(Total variation,TV)模型的含噪医学图像融合方法。首先对源图像(CT/MRI图像或CT/PET图像)进行Shearlet变换,产生一个低频子带和若干高频子带。然后对低频子带采用基于区域方差的融合策略,以完整地保留源图像的解剖信息或功能信息;对于高频子带,则利用TV模型进行去噪预处理,避免噪声对融合结果的干扰,再采用改进拉普拉斯能量和(Sum-modified-Laplacian,SML)的融合策略,最大程度地融合边缘、细节信息。大量实验结果表明,与近年来提出的3种融合方法相比,本文提出的方法对无噪声和有噪声的医学图像都能取得更好的融合效果,融合图像完整地保留了源图像的信息,目标的边缘、细节清晰,计算效率也有所提高。; 吴一全殷骏朱丽; 关键词：医学图像融合 SHEARLET变换

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