石玉英
- 作品数：11 被引量：27H指数：3
- 供职机构：华北电力大学数理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术医药卫生电子电信更多>>
- 权基本无振荡格式求解图像恢复问题(英文)被引量：3
- 2007年
- 详细描述权基本无振荡格式解决基于全变分方法的图像恢复问题,考虑高斯核和不同的边界条件.采用权基本无振荡格式、维纳算法、权基本无振荡格式和维纳算法的联合三种方法对恢复问题进行数值试验,并对结果进行比较.试验结果显示权基本无振荡格式和维纳算法的联合方法的有效性.
- 石玉英常谦顺
- 关键词：图像恢复DIRICHLET边界条件周期边界条件反射边界条件
- 应用于电力设备图像的数学形态学边缘检测被引量：1
- 2021年
- 目的:近年来,电厂以及电网的新型化与网络化逐步展开,远程监测系统在电力行业中广泛应用,数字图像处理在其中扮演着重要的角色,边缘信息的提取对于图像后期处理的效果尤其关键。因此,提高图像检测的精准程度,对于全面推行和深化电力设备的维护与检修意义重大:一方面可以提升企业生产运输的效率;另一方面维护了厂区与工作人员的安全。方法:本文通过分析电力设备图像的特点,充分发挥数学形态学的优势,提出了一种自适应权重的多尺度多方向新型算子。并且引入权重的概念,使边缘检测模式与对应图像之间达到最佳配准,进而提取到更全面更精细的图像边缘。结果:大量数值实验表明,该算法可以更好地提取到边缘细节,其边缘检测评价指标(品质因数F)提升到了0.9以上的超高数值,表明提取到的图像边缘非常完整,而且对噪声的抑制与消除也有明显的改善。结论:本文所提出的多尺度多方向的数学形态学边缘检测新思想,在图像的边缘检测方面具有明显的优势,为电力公司的图像监测提供了有益思路和算法支撑,具有很好的应用价值。
- 贾彩花石玉英
- 关键词：边缘检测数学形态学
- 改进数学形态学方法在医学图像处理中的应用
- 2022年
- 近年来,随着计算机辅助诊断系统和远程医疗在医学中的快速发展,数字图像处理非常关键。图像的边缘涵盖了大部分的图像信息,医学图像边缘检测是进行后续图像处理的基础。因此,研究医学图像边缘检测具有重要实际意义。基于医学图像成像过程中光源单一以及探测手段的影响,会导致图像噪声分布不均一,往往夹杂多种不同噪声,本文针对医学图像的特性提出了一种改进的形态学算法,包含以下三种优势。第一,自适应权重赋值。对于多方向结构元素,本文算法根据边缘马氏灰度距离自适应赋值各个方向的权重;对于多尺度多形状结构元素,根据信息熵自适应赋值各个结构元素的权重。第二,改进的形态学算子。基于现有算子检测边缘锯齿状、抗噪效果不显著的缺点,本文算法中提出了一种新型抗噪形态学算子。第三,应用于混合噪声彩色医学图像边缘检测。基于现今形态学常应用于灰度图像,为了验证本文算法的鲁棒性,将本文算法应用于四种混合噪声彩色图像进行边缘检测,检测效果良好。最后本文通过视觉直观分析和客观评价指标验证了本文算法均好于其它算法。实验结果表明本文算法提取到的图像边缘完整且清晰,对多种不同混合噪声的抑制和消除也有明显的优势,在医学图像研究中具有很好的应用价值。
- 李鹏石玉英
- 关键词：边缘检测数学形态学医学图像自适应权重
- 一种基于矩阵格式的半隐式图像去噪算法被引量：1
- 2012年
- 图像去噪是进一步处理图像的必要步骤和关键环节之一.首先针对Rudin等在1992年提出的ROF模型,利用Crank-Nicolson半隐式差分格式进行离散,克服了显式离散格式的不稳定性和迭代次数多的缺点;其次在求解过程中提出了一种基于矩阵格式的半隐式新算法,并将新算法应用于三种边界条件——零边界条件、周期边界条件和Neumann边界条件进行数值试验;数值试验结果表明采用Crank-Nicolson半隐式离散格式去噪的效果优于显式离散格式;同时,Neumann边界条件能很好的保持图像边界的连续性.
- 石玉英刘晶晶
- 关键词：图像去噪矩阵
- 基于大规模临床数据深度学习的口腔疾病人工智能预防与诊断平台的构建被引量：9
- 2020年
- 目的构建基于大规模临床数据深度学习的口腔疾病人工智能预防与诊断平台。方法本研究通过机器学习的智能辨识算法,对采集的海量口腔多模态影像大数据进行整理加工,通过口腔疾病的协同推理和智能分析、口腔疾病知识图谱的构建及口腔疾病演化预测等技术方法搭建人工智能预防与诊断平台。结果目前已构建了口腔疾病大数据库,基于影像分析的口腔疾病智能预防、诊断系统,以及结合协同推理与知识演化的口腔疾病预测分析系统和基于大数据云平台的人工智能预防与诊断平台。结论本平台有助于实现口腔疾病的早发现、早诊断与早治疗,特别是可引导口腔癌患者的早期治疗,降低民众就诊的经济成本,提高全民口腔健康水平。
- 孟凡皓田瑜乔波臧小漪赵继志殷卫红李纯明王小英黄爱萍迟颖朱艳春石玉英朱鹏高美琴石雪成宏张海钟
- 关键词：口腔疾病大数据数据挖掘人工智能图像处理
- 全变分图像去噪和去模糊问题的外插边值条件(英文)被引量：3
- 2007年
- 提出了适用于去模糊问题的外插边值条件,方法在一维信号下具有一阶连续性,在二维图像情况下具有连续性并保持法向导数的连续性.使用两种模型和两个模糊算子与Dirichlet,Neumann及逆反射边值条件进行了比较.之后在基于全变分图像去噪和去模糊问题的快速算法中应用了外插边值条件.数值实验表明了外插边值条件的有效性.
- 徐静石玉英王肖玉
- 关键词：去模糊去噪声
- 关于Rudin-Osher-Fatemi图像恢复模型特性的一个注记
- 2009年
- 本文分析了ROF(Rudin-Osher-Fatemi)模型并给出了它的几何特性.根据不同的目的,对ROF模型来说,可以完全从给定的观察图像来选择特殊的参数λ的值.
- 石玉英徐静
- 关键词：图像恢复
- 基于信息熵的改进SIFT图像快速匹配算法被引量：9
- 2021年
- 针对传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法计算相对复杂、匹配耗时较长无法满足工程上实时计算要求的问题,提出一种基于信息熵的改进SIFT图像快速匹配算法。首先,根据局部熵自适应选择分割阈值把测试图像和参照图像分割成不均匀的两个区域,采用高熵区域做特征点检测,提高特征点的检测效率;然后利用每个子区域的梯度方向信息熵和梯度幅值信息熵把描述符向量的维度从128维降低到50维,降低欧氏距离的计算复杂度;最后,用最近邻距离比值法完成特征点匹配。通过实验对比发现改进的匹配算法在降低算法复杂度和提高正确匹配率的同时,显著地缩短了匹配时间。
- 刘自金石玉英
- 关键词：图像分割图像匹配SIFT特征信息熵
- 改进正则项的图像盲恢复方法
- 2016年
- 图像恢复是一个反卷积过程,这一过程通常是病态的,其中的盲恢复是一个最常见也最具挑战性的问题。由于盲恢复过程中缺乏点扩散函数的相关先验信息,使得这个过程变得更为复杂。为了保证在得到光滑图像的同时也可以很好地保持图像的边缘信息,本文提出了一个改进的全变分正则项的盲恢复模型,并结合分裂Bregman算法对模型进行了求解。数值计算中采用了快速傅里叶变换和shrinkage公式来降低计算复杂度。数值实验分别对模糊图、含有噪声和高斯模糊的灰度图进行了处理,得到了满意的结果。
- 贾彤彤张晓乐石玉英
- 关键词：点扩散函数快速傅里叶变换
- 一种用于图像去噪的改进全变分正则化L1模型
- 目的：本文将改进的全变分模型中的保真项由L2范数扩展为L1范数形式。方法：本文运用三种方法：半二次规整化方法，基于Bregman距离迭代方法，逆尺度空间方法。结果：由不动点方法可以证明这三种方法在L1范数形式下是等价的。...
- 石玉英赵倩刘晶晶徐静
- 关键词：图像恢复不动点迭代
