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基于细胞神经网络的图像阈值化方法被引量：4: 2010年; 图像阈值化是一种经典、简单而又非常有效的图像分割方法,并已得到了广泛的研究。在分析灰度图像直方图分布的基础上提出了一种基于细胞神经网络(CNN)结合直方图分析的图像阈值化方法,并给出了阈值化CNN所需阈值的自动搜索算法。实验结果表明,相对于其他两种经典的阈值化方法,该方法的阈值化分割结果较好。; 康家银张文娟; 关键词：细胞神经网络直方图

一种用于图像降噪的自适应均值滤波算法被引量：19: 2011年; 图像中噪声的消除是图像处理与识别的重要环节,噪声滤除效果的好坏直接影响着后续图像处理与识别的质量.为此,提出一种用于图像降噪的空间域滤波算法,自适应均值滤波算法(Adaptive Averaging Filtering Algorithm,AAFA).该算法中局部窗口的系数(掩模系数)是根据局部窗口内各像素与中心像素间的灰度和空间关系计算的,即局部窗口中心像素灰度均值的计算既考虑了窗口内各像素与中心像素间的灰度值差异,又顾及了窗口内各像素与中心像素间的距离.利用该算法进行图像降噪的实验结果表明,相对于经典的空间域均值滤波算法和其它的均值滤波算法,该算法的噪声滤除效果更好.; 张文娟康家银; 关键词：图像降噪均值

一种用于轮廓线探测的CNN改进算法被引量：6: 2012年; 图像中目标物体的轮廓探测是目标识别和计算机视觉系统的第一步也是关键一步。提出了一种基于细胞神经网络(Cellular Neural Network,CNN)的轮廓线探测改进算法。该算法中CNN模板参数(模板系数)是根据局部窗口内各像素与中心像素间的灰度和空间关系计算的,即模板参数的计算不仅考虑了局部窗口内各像素与中心像素的灰度值差异,而且顾及了窗口内各像素与中心像素间的空间距离。实验结果表明,相对于其它两种轮廓探测算法,提出算法的探测效果较好。; 张文娟康家银; 关键词：细胞神经网络

基于CNN的QuickBird遥感影像融合研究被引量：1: 2011年; 为了充分利用QuickBird多光谱影像的光谱信息和全色影像的高空间分辨率信息,提出了一种基于细胞神经网络(CNN)的QuickBird多光谱和全色遥感影像融合方法.实验结果表明,相对于传统的影像融合算法,提出的方法具有更好的性能.; 张文娟康家银; 关键词：遥感影像细胞神经网络影像融合

Segmentation and Quantification of Dental Plaque using Modified Kernelized Fuzzy C-Means Clustering Algorithm: ＜正＞This paper presented an approach for automatically quantifying the dental plaque based on modified kerneliz...; Jiayin kang~(1,2),Zhicheng Ji~1,Chenglong Gong~2 1.School of Communication and Control Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,China 2.School of Electronics Engineering,Huaihai Institute of Technology,Lianyungang 222005,China; 关键词：SEGMENTATION; 文献传递

一种核模糊C均值聚类算法及其应用被引量：30: 2010年; 图像分割在许多医学成像应用中起着重要的作用。本文提出了一种新的用于图像分割的聚类算法。该算法通过利用核距离修改FCM-AWA算法中的目标函数而实现,即用核距离替代FCM-AWA中的欧氏距离,相应的得到核FCM-AWA聚类算法——KAWA-FCM聚类算法。利用该算法进行合成和真实图像分割的实验结果表明,当图像含有噪声时,与FCM-AWA算法相比,HAWA-FCM算法具有更好的性能。此外,基于该算法进行了牙菌斑量化的实验,实验结果表明,相对于利用菌斑指数的量化结果,基于KAWA-FCM的量化结果具有定量、自动和客观等特点。; 康家银纪志成龚成龙; 关键词：模糊C均值模糊聚类核方法牙菌斑

Dental Plaque Quantification using Mean-shift-based Image Segmentation: There is need to quantify the dental plaque in order to keep fit and prevent occurrence from vital diseases. D...; Jiayin Kang School of Communication and Control Engineering; 文献传递

基于多尺度分析和数学形态学融合的边缘检测被引量：14: 2011年; 图像边缘检测的关键是在尽量多地检测到图像边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种基于多尺度分析和数学形态学融合的边缘检测方法。首先利用小波变换将图像分为高频和低频部分;然后再分别进行处理:高频部分利用小波系数的层内和层间相关性对系数调整后实现边缘检测,低频部分利用数学形态学进行边缘检测;最后将各自得到的边缘图像通过多尺度边缘融合,从而实现边缘提取。实验结果表明,同单纯基于多尺度分析方法或基于数学形态学的边缘检测方法相比,提出的方法具有更好的噪声抑制和边缘细节保护功能。; 张文娟康家银; 关键词：边缘检测多尺度分析数学形态学

Dental Plaque Segmentation and Quantification using Histogram-aided Fuzzy C-Means Algorithm: There is need to quantify the dental plaque in order to keep fit and prevent vital diseases’occurrence.Dental ...; KANG Jiayin 1,2,JI Zhicheng 1 1.School of Communication and Control Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,P.R.China 2.School of Electronics Engineering,Huaihai Institute of Technology,Lianyungang 222005,P.R.China; 关键词：HISTOGRAM; 文献传递

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中国博士后科学基金(20090451167)