江苏省博士生创新基金(CX10B274Z)
- 作品数：5 被引量：6H指数：2
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- 基于多分辨率的非参数正交多项式医学图像融合方法被引量：1
- 2012年
- 基于估计理论的图像融合方法都是假设图像偏移或噪声服从高斯混合分布,容易造成模型不匹配和丢失局部细节等问题.文中提出一种基于小波的多分辨率的非参数正交多项式医学图像融合方法.首先,对图像进行多分辨率分解.对低频部分,根据图像信息模型和非参数正交多项式混合模型,采用非参数期望最大法估计模型参数,获得低频融合结果.对高频部分,采用系数绝对值选大法进行融合.然后,将高频和低频部分结果进行反变换,得到最终融合图像.实验结果表明,该方法融合质量优于其它方法,融合时间大为缩短.
- 刘哲宋余庆陈健美晏燕华谢从华
- 关键词：正交多项式多分辨率图像融合
- 多元Chebyshev正交多项式混合模型及其在医学图像分割中的应用被引量：2
- 2013年
- 针对原有一元正交多项式混合模型只能根据灰度特征分割图像的问题,提出一种基于多元Chebyshev正交多项式混合模型的多维特征的医学图像分割方法。首先,根据Fourier分析方法与张量积理论推导出图像的多元Chebyshev正交多项式,并构建多元正交多项式的非参数混合模型,用最小均方差(MISE)估计每一个模型的平滑参数;然后,用EM算法求解正交多项式系数和模型的混合比。此方法不需要对模型作任何假设,可以有效克服"模型失配"问题。通过实验,表明了该分割方法的有效性。
- 刘哲宋余庆宋旼珊
- 关键词：图像分割
- 基于二类切比雪夫正交多项式非参数混合模型的图像分割被引量：3
- 2011年
- 有参混合模型需要假设模型为某种已知的参数模型,而实际数据往往很难假设出这种参数模型的分布.为此,提出一种二类切比雪夫正交多项式的非参数图像混合模型分割方法.首先,设计出一种基于二类切比雪夫正交多项式的图像非参数混合模型,每一个模型的平滑参数根据误差方法和最小的准则进行计算.然后,利用随机期望最大(SEM)算法求解正交多项式系数和每一个模型的权重.此方法不需要对模型作任何假设,可以有效克服有参混合模型与实际数据分布不一致的问题.实验表明,该方法比高斯混合模型分割效率更高,并比其他非参数正交多项式混合模型有更好的分割效果.
- 刘哲宋余庆陈健美谢从华宋旼珊
- 关键词：图像分割正交多项式概率密度函数
- 基于抽样的正交多项式混合模型图像分割
- 2013年
- 针对有限混合模型中参数估计方法对先验假设存在过分依赖和图像数据量大的问题,提出了一种基于抽样的非参数余弦正交序列的图像混合模型分割方法.首先,基于图像的直方图进行分层随机抽样得到样本数据,根据样本数据构建非参数正交多项式混合模型,对于模型的平滑参数采用最小均方差方法进行估计;其次,采用NEM(Nonparametric Expectation Maxi-mum)算法求解混合模型中正交多项式系数和模型的混合比;最后,根据贝叶斯准则进行图像分割.此方法能够克服参数模型的基本假设与实际的物理模型之间存在的差异,实验表明该方法比GMM和Hermite混合模型分割方法分割质量高,而且分割速度快.
- 刘哲宋余庆
- 关键词：图像分割正交多项式
- 基于多分辨率的医学图像区域融合算法
- 2012年
- 提出一种基于多分辨率的医学图像区域融合算法。对源图像进行多分辨率分解,考虑邻域系数的影响,基于局部绝对值选大的融合规则,进行高频带的融合。采用模糊C均值算法对熵值大的低频带进行区域分割,将区域映射到其他低频带中,利用EM融合算法融合各个区域。对融合系数进行重构,得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合质量较优且效率较高。
- 晏燕华宋余庆陈健美刘哲朱峰
- 关键词：多分辨率模糊C均值邻域系数
