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本文集主要搜集了医学影像处理方面的文章,对这些文献进行分类整合,使读者更快捷、方便地了解当前学术界研究的主流方向,从而为方向相关的读者提供帮助。
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图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术,又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值为一整数,称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。本文主要介绍图像处理中的图像分类方法,包括特征提取、特征选择、分类器选择等方法。
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第1章 图像特征提取
1.图像特征提取技术研究
数字图像特征提取是从计算机视觉和图像处理中分离出来的,图像特征提取是图像识别的重要部分,采用计算机来处理图像,找出图像中不变的特征,面向实际问题进行处理。文章主要研究图像特征提取的方法、特点等问题,为后续图像处理奠定基础。 详情>>
来源:《绥化学院学报》
2017年第02期
作者:关雪梅
2.图像特征提取算法研究
在计算机视觉技术和图像处理中,都会运用到图像特征提取技术,图像的不变特征可以通过计算机的分析和处理来提取,大大提高了图片处理的准确度和速率。本文主要研究可以提取图像特征的三种经典算法,即SIFT算法、SURF算法以及ASIFT算法,利用Matlab平台、VC平台以及OpenCV库函数对以上算法进行仿真... 详情>>
来源:《科技广场》
2016年第05期
作者:李亚杰
3.基于PCA的改进SIFT特征提取算法
提出一种改进SIFT算法,该算法主要针对传统SIFT算法数据量大、耗时长的问题,利用主成分分析法对SIFT算法进行改进,降低了SIFT算法提取的特征维数,并结合人脸数据库进行算法验证.结果表明,改进SIFT算法不仅具有亮度变化、旋转和尺度不变性,而且较原算法更稳定、精确、快速. 详情>>
来源:《华北水利水电学院学报》
2013年第03期
作者:冯博
4.基于改进的快速稀疏编码的图像特征提取
考虑图像特征系数的最大化稀疏分布和特征基的正交性,在快速稀疏编码(FSC)模型的基础上,提出一种改进的FSC模型。该模型利用迭代法解决了基于L1范数的归一化最小二乘法和基于L2范数的约束最小二乘法的凸优化问题,能够实现完备基和过完备基的学习,有效提取出图像的最佳特征,且比标准稀疏编码(B... 详情>>
来源:《计算机应用》
2013年第03期
作者:尚丽;苏品刚
5.基于小波变换与野草算法的细胞图像特征提取与识别
本文在细胞图像小波多尺度分解的基础上,提出在小波域中进行细胞图像特征提取的方法。针对基于小波变换提取的细胞图像特征向量维数过大、冗余等问题,提出一种基于小波变换与野草优化算法相结合的细胞图像特征的提取方法,最后利用BP神经网络作为分类器进行细胞图像识别。计算机实验仿真结果表... 详情>>
来源:《广西师范大学学报(自然科学...》
2015年第02期
作者:陈锦;罗晓曙
第2章 特征选择
1.机器学习中的特征选择
20世纪90年代以来,特征选择成为机器学习领域的重要研究方向,研完成果十分显著,但是也存在许多问题需要进一步研究。本文首先对特征选择和学习算法结合的三种方式进行了系统的总结;然后将一般特征选择定位为特征集合空间中的启发式搜索问题,对特征选择算法中的四个要素进行了阐述,其中重点总结... 详情>>
来源:《计算机科学》
2004年第11期
作者:张丽新;王家钦
2.基于GMDH的迁移特征选择模型研究
将迁移学习和数据分组处理算法集成起来,提出了一种基于数据分组处理算法的迁移特征选择(GM-DH-TFS)模型。在UCI的四个数据集上,将GMDH-TFS模型与以全部特征作分类(FULL)的结果以及常用的特征选择模型(前向监督特征选择模型(SFFS)、前向半监督特征选择模型(FW-SemiFS)和迁移特征选择模型(TFS)... 详情>>
来源:《计算机应用研究》
2012年第03期
作者:李红梅;贺昌政
3.使用特征分辨率和差别对象对集的特征选择
特征选择是文本分类的关键步骤之一,所选特征子集的优劣直接影响文本分类的结果。首先简单分析了几种经典的特征选择方法,总结了它们的不足,然后提出了特征分辨率的概念,并提出了一个基于差别对象对集的属性约简算法,最后把该属性约简算法同特征分辨率结合起来,提出了一个新的特征选择方法。该... 详情>>
来源:《计算机工程与应用》
2010年第16期
作者:吴洪丽;朱颢东
4.基于互信息的无监督特征选择
在数据分析中,特征选择可以用来降低特征的冗余,提高分析结果的可理解性和发现高维数据中隐藏的结构.提出了一种基于互信息的无监督的特征选择方法(UFS-MI),在UFS-MI中,使用了一种综合考虑了相关度和冗余度的特征选择标准UmRMR(无监督最小冗余最大相关)来评价特征的重要性.相关度和冗余度分别... 详情>>
来源:《计算机研究与发展》
2012年第02期
作者:徐峻岭;周毓明
5.基于局部能量的集成特征选择
特征选择是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一,而特征选择的稳定性也是目前的一个研究热点.基于能量学习模型,分析了基于局部能量的特征选择方法并根据集成特征选择的原理,对基于局部能量的特征排序结果进行集成,以提高算法的稳定性.在现实数据集上的实验结果表明集成特征选择可以有效提高... 详情>>
来源:《南京大学学报(自然科学版)》
2012年第04期
作者:季薇;李云
6.高维数据的1-范数支持向量机集成特征选择
特征选择是机器学习和模式识别领域的关键问题之一。随着模式识别与数据挖掘的深入,研究对象越来越复杂,对象的特征维数也越来越高,此时特征选择的稳定性也显得尤为重要。分析了1-范数支持向量机,用该方法对高维数据进行特征选择,并对特征选择的结果进行集成;提出了一种针对高维数据的稳定性度... 详情>>
来源:《计算机科学与探索》
2012年第10期
作者:鲍捷;杨明
第3章 分类器选择
1.支持向量机在分类问题中的应用研究
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,针对小样本情况表现出了优良的性能,目前被广泛应用于模式识别、函数回归、故障诊断等方面。这里主要研究支持向量机分类问题,着重讨论了以下几个方面的内容。首先介绍了支持向量机分类器算法,并将其应用于数据分类,取得了较高的准确率,所用数... 详情>>
来源:《黑龙江科技信息》
2010年第35期
作者:张冬生
2.基于Fisher判别分析的贝叶斯分类器
针对满足"类条件属性相互独立"假定的经典贝叶斯分类器无法有效利用类间信息的缺陷,结合Fisher线性判别分析,给出一种基于Fisher线性判别分析的贝叶斯分类器的改进算法。该算法通过寻找类与类最大分离的投影空间,将原样本向最大分离空间投影,以获得新样本,并采用贝叶斯分类器对新样本进行分类... 详情>>
来源:《计算机工程》
2011年第10期
作者:曹玲玲;潘建寿
3.基于SVM决策树的文本分类器
研究了SVM决策树分类器在文本分类中的应用,提出了一种有效的SVM决策树分类器的优化构建方法。该方法利用类间距离衡量两类间的可分性,并进一步用来描述各结点分类器类集合间的可分性。基于综合考虑结点分类器的类集合可分性,该方法能够获得优化的结点分类器类划分算法,由此构建的SVM决策树分... 详情>>
来源:《模式识别与人工智能》
2005年第04期
作者:朱远平;戴汝为
第4章 算法性能分析
1.算法性能分析技术研究
文章论述了算法性能分析的基本理论,分析了一个典型的算法分析实例,提出了几种用于算法分析的技术,解决了一大类算法性能分析的问题。 详情>>
来源:《四川理工学院学报(自然科学...》
2004年第Z1期
作者:黎远松;王小玲
第5章 医学影像获取
1.数字化医学影像的获取
在医学图像计算机保存和传递系统中,如何获得数字化的医学图像是一个重要的环节。要保障医学图像系统运行有序,提高数字化图像的获取技术以及收集方式是关键。 详情>>
来源:《中国卫生产业》
2012年第06期
作者:王宝军
2.获取高质量医学数码影像的几点方法
数码摄影技术的发展为医学摄影提供了更方便快捷的拍摄方式,从而使广大临床医师能在自己的工作实践中通过使用数码相机积累许多宝贵的影像资料,为科研及临床医疗的发展提供有利保证[1]。但许多医师在拍照过程中,由于对数码相机特性了解不足,拍出来的照片不尽如人意,甚至会造成 详情>>
来源:《临床军医杂志》
2007年第03期
作者:李宁;王秦玲
3.因特网上医学影像学资源获取技术
目的探讨医学网络资源的一般获取技巧,以及医学影像学资源的获取途径。方法应用因特网等关键词,采用医学专业检索引擎Medical Matrix,并在此基础上链接其他医学检索引擎,获得有关医学影像学文献的网址和相关网页。结果网上有一些专门的医学影像学资源网站,在高等医学院校和医学科研机构中经常... 详情>>
来源:《医学信息》
2005年第04期
作者:刘延;孙玮
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