薛菲
- 作品数:6 被引量:13H指数:2
- 供职机构:太原科技大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 基于水平集方法的肿瘤图像识别被引量:1
- 2012年
- 图像处理在计算机辅助医疗诊断系统中有着广泛的应用,本文在水平集方法的基础上,提出了一种肿瘤图像识别方法。首先,采用改进的水平集方法对肿瘤图像进行分割,获得肿瘤轮廓特征;其次,提取肿瘤的轮廓特征参数,对贝叶斯分类器进行训练,然后用训练的分类集进行肿瘤良恶性分类识别。通过对CT图像的肝脏肿瘤进行良恶性诊断,显示所开发的计算机辅助诊断系统是有效的。
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- 关键词:水平集C-V模型图像分割朴素贝叶斯
- 基于NCC与SSDA的快速特征点匹配融合算法被引量:6
- 2010年
- 快速、正确的匹配从两幅或多幅图像中提取出来的特征点是基于特征点图像配准问题的关键。传统的只使用归一化互相关匹配(NCC)算法进行的特征点粗匹配,虽然具有较强的抗噪声能力,但是匹配的速度很慢,而且错误率也比较高。因此,在研究了NCC算法与序贯相似度检测(SSDA)算法基础上,并改进了SSDA算法的非相似度计算方法,提出将两种算法融合在一起形成一种快速的特征点匹配算法,改进算法充分利用了两种算法的优点,大大提高了特征点的匹配速度,而且减少了错误匹配的个数。通过实验证明,该算法是一种有效的特征点匹配算法,比只使用NCC算法进行特征点匹配所需的时间降低了70%以上,正确匹配率也有所提高。
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- 关键词:HARRIS归一化互相关角点匹配
- 基于梯度直方图的彩色图像拼接
- 2011年
- 图像配准是图像拼接的核心环节。采用基于梯度直方图的图像配准算法进行彩色图像的配准。梯度直方图是通过计算以特征点为中心的一个矩形区域内所有像素的梯度而得到的。相比于彩色直方图,它能更好的描述局部特征。梯度直方图是特征点匹配的基础,文中采用直方图交叉作为相似性准则来衡量梯度直方图间的相似性。基于梯度直方图的匹配算法包含三个关键因素:窗口大小,相似性阈值以及梯度直方图的柱数。本文通过大量的实验揭示了这三个重要因素与匹配的正确率和匹配时间的变化关系。最后,给出了这三个因素的一个合理的取值参考范围。
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- 关键词:图像配准梯度直方图HARRIS特征点
- 粒子系统及在虚拟雪景中的应用
- 在日常生活中,不规则物体是一类比较特殊的物体,它们没有固定的外观形状,人们可以很容易的指认这些物体,却总是不能准确地给出这些物体的统一定义,因此不规则物体模拟是计算机图形学中的难点和热点,不规则物体模拟技术的进步对计算机...
- 薛菲
- 关键词:粒子系统纹理映射
- 文献传递
- 基于改进C-V模型的肿瘤CT图像分割
- 2012年
- 针对传统C-V模型演化速度慢和不能很好分割灰度不均匀图像的缺点,从两个方面进行了改进。首先采用一个新颖的基于局部梯度的模型,使C-V模型初始轮廓曲线快速移到目标边界附近,大大缩短了演化时间;其次,结合GVF模型从两个方向指向目标边界的特点,为C-V模型的速度方程添加一个自适应速度调节项,使模型收敛于真实边界。通过肝脏肿瘤CT图像的分割,验证该方法是有效的。
- 张建国张荣国薛菲刘焜
- 关键词:C-V模型水平集图像分割CT图像
- 基于粒子系统的雪景模拟算法研究与实现被引量:6
- 2011年
- 文章在分析粒子系统建模方法的基础上,给出了一种雪粒子模型,该模型对雪的物理模型进行了适当简化:通过控制雪粒子的大小、形状、密度(数量)来实现雪强度的模拟;通过控制雪粒子的运动来模拟风对雪的影响,并对雪粒子的产生域进行了讨论,使其满足视点运动的要求。实践表明,该粒子系统模型可在复杂的三维场景中实时地模拟降雪现象,仿真效果逼真。
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- 关键词:粒子系统