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基于区域活动轮廓模型的图像分割方法研究

基于区域活动轮廓模型的图像分割方法研究

作者：段亚西兰州理工大学

学位级别：硕士

图像分割是数字图像处理和计算机视觉领域当中极其重要的一项研究内容,它是将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域,并提取出感兴趣目标的过程,它广泛应用于医疗、遥感、交通等领域,给人们的生产和生活带来极大的便利。但由于图像... 详细信息

图像分割是数字图像处理和计算机视觉领域当中极其重要的一项研究内容,它是将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域,并提取出感兴趣目标的过程,它广泛应用于医疗、遥感、交通等领域,给人们的生产和生活带来极大的便利。但由于图像的复杂性,且图像的种类繁多,到目前为止,还没有一种通用的图像分割方法。当今,对于图像分割的问题,众多学者提出了不同的方法,其中,活动轮廓模型以其具有灵活的拓扑变换和较强的数学理论支撑,成为目前研究领域较为热门的一项研究课题。本文主要研究的是基于区域活动轮廓模型的图像分割方法,它是建立在曲线演化理论和水平集方法之上的一种图像分割方法。针对该模型对初始轮廓敏感,且在分割弱边缘图像和灰度不均匀图像方面,存在边界泄露或误分割等问题,从而造成轮廓曲线不能很好的演化到目标边界。本文对区域活动轮廓模型方法进行了研究、改进和实现,主要工作如下:(1)为解决活动轮廓模型在分割灰度不均匀图像方面存在对初始轮廓位置敏感、初始轮廓选取繁琐且迭代次数多等问题,提出了一种基于局部熵拟合能量和全局信息的活动轮廓模型。首先,选取灰度图像的中心作为水平集初始轮廓的中心点,通过改变半径的大小以确定初始轮廓的位置。其次,使用局部熵项增强图像边缘处响应并将它与区域尺度拟合(Region-Scalable Fitting,RSF)模型共同作为局部能量项,并加入了图像的全局信息,避免其陷入局部极小值。最后,重新定义正则项以提高分割效率。将其应用到灰度不均匀的合成图像及真实的医疗图像当中。实验结果表明,提出的方法能够较好的分割灰度不均匀图像。(2)针对活动轮廓模型在分割弱边缘图像及严重的灰度不均匀图像方面存在轮廓曲线不能很好的演化到目标边界等问题,提出了一种基于局部增强与区域拟合的活动轮廓模型。首先,利用局部区域增强方法将原始图像转换为新图像,以增强图像的对比度。其次,利用统计信息计算图像的区域拟合能量。然后,加入正则项以避免演化轮廓重新初始化,提高图像分割效率。最后,通过对灰度不均匀的合成图像和真实图像进行实验,验证了该算法有效性。

关键词：图像分割活动轮廓模型灰度不均匀曲线演化理论水平集方法

基于马尔科夫随机场的改进FCM图像分割算法

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计算机工程与应用 2020年第4期56卷 197-201页

作者：王燕亓祥惠段亚西兰州理工大学计算机与通信学院

针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低,易受噪声影响的问题,提出一种结合马尔科夫随机场模型的改进模糊C均值算法(Fuzzy C-Means,FCM),即FKMFCM算法。在FCMKM算法基础上添加马尔科夫随机场先验概率,利用先验概率改进FCM算法的目... 详细信息

针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低,易受噪声影响的问题,提出一种结合马尔科夫随机场模型的改进模糊C均值算法(Fuzzy C-Means,FCM),即FKMFCM算法。在FCMKM算法基础上添加马尔科夫随机场先验概率,利用先验概率改进FCM算法的目标函数,提高FCM算法抗噪性。为验证FKMFCM算法的性能,选取Bezdek划分系数、Xie_Beni系数、运行时间、迭代次数4个评测指标作为对比实验的评价标准。实验结果表明,FKMFCM算法能有效地提高模糊聚类算法的抗噪性。

关键词：马尔科夫随机场图像分割模糊聚类邻域信息抗噪性

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基于局部增强与区域拟合的活动轮廓模型

计算机应用研究 2020年第7期37卷 2232-2236页

作者：王燕段亚西亓祥惠兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

针对活动轮廓模型在分割弱边缘图像及严重的灰度不均匀图像方面存在轮廓曲线不能很好地演化到目标边界等问题,提出了一种基于局部增强与区域拟合的活动轮廓模型。首先,利用局部区域增强方法将原始图像转换为新图像,以增强图像的对比度... 详细信息

针对活动轮廓模型在分割弱边缘图像及严重的灰度不均匀图像方面存在轮廓曲线不能很好地演化到目标边界等问题,提出了一种基于局部增强与区域拟合的活动轮廓模型。首先,利用局部区域增强方法将原始图像转换为新图像,以增强图像的对比度。其次,利用统计信息计算图像的区域拟合能量。然后,加入正则项以避免演化轮廓重新初始化,提高图像分割效率。最后,通过灰度不均匀的合成图像和真实图像的实验,验证了该算法的有效性。

关键词：活动轮廓模型灰度不均匀图像分割区域拟合

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基于核函数与马氏距离的FCM图像分割算法

计算机应用研究 2020年第2期37卷 611-614,624页

作者：王燕亓祥惠段亚西兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低易受噪声影响的问题,提出一种结合核函数与马氏距离的FCM算法,即FCMKM算法。首先,将图像像素点由低维空间通过核函数非线性映射到高维空间;然后,利用马氏距离替换原有的欧氏距离作为高维空... 详细信息

针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低易受噪声影响的问题,提出一种结合核函数与马氏距离的FCM算法,即FCMKM算法。首先,将图像像素点由低维空间通过核函数非线性映射到高维空间;然后,利用马氏距离替换原有的欧氏距离作为高维空间距离量度;最后,利用改进后的算法对图像进行分割。为验证FCMKM算法的性能,选取Bezdek划分系数、Xie-Beni系数、重构错误率、运行时间、迭代次数五个评测指标作为对比实验的评价标准。实验结果表明,与传统FCM算法、基于核函数的FCM算法、基于马氏距离的FCM算法相比,FCMKM算法能有效地提高模糊聚类算法的抗噪性。

关键词：核函数马氏距离图像分割模糊聚类邻域信息空间信息

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高校班级管理及班委队伍建设策略探析

科技风 2024年第6期 167-169页

作者：高艳玲段亚西淮北师范大学体育学院安徽淮北235000 淮北师范大学计算机科学与技术学院安徽淮北235000

高等院校是培养学生成长成才的重要场所,高校班级管理是强化高等教育工作的重要组成部分,班委队伍在协助辅导员开展班级管理工作中同样发挥重要的作用。通过辅导员的积极引导,加强班委队伍建设,让班委之间相互合作、各司其职对强化班级... 详细信息

高等院校是培养学生成长成才的重要场所,高校班级管理是强化高等教育工作的重要组成部分,班委队伍在协助辅导员开展班级管理工作中同样发挥重要的作用。通过辅导员的积极引导,加强班委队伍建设,让班委之间相互合作、各司其职对强化班级管理具有重要意义。笔者通过对班级管理现状的阐述、针对班级管理过程中存在的问题提出了高校班级管理的几点策略,以及在高校班级管理中班委队伍建设对班级管理发挥的作用进行探析,对高校班级管理工作起到积极的作用。

关键词：高校班级管理班委队伍建设

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Python语言程序设计课程教学方法探究

科技风 2021年第17期 40-42页

作者：段亚西徐成振魏凌华高艳玲淮北师范大学计算机科学与技术学院安徽淮北235000 淮北师范大学体育学院安徽淮北235000

当下人工智能领域的发展突飞猛进,Python语言程序设计课程在高校开设已成为普遍现象,针对目前Python语言程序理论和实验课教育教学过程中,学生动手能力不强,学习动力弱、解决问题能力不足等问题,提出了一种有效的教育教学方法,使学生在... 详细信息

当下人工智能领域的发展突飞猛进,Python语言程序设计课程在高校开设已成为普遍现象,针对目前Python语言程序理论和实验课教育教学过程中,学生动手能力不强,学习动力弱、解决问题能力不足等问题,提出了一种有效的教育教学方法,使学生在学习的过程中,更加得心应手,学习效果更加显著。

关键词： python语言程序设计人工智能教学方法

融入课程思政的Python语言课程教学改革

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宿州学院学报 2023年第12期38卷 69-72页

作者：王春王婧肖建于段亚西淮北师范大学计算机科学与技术学院安徽淮北235000

为实现课程思政与专业课教学的有机融合,深化应用型本科高校全员、全过程、全方位“三全育人”教育的有效改革,针对当前高校Python语言课程思政建设中存在的难题,从教学团队建设、思政元素挖掘、教学方法改善、教学案例设计、考核方式... 详细信息

为实现课程思政与专业课教学的有机融合,深化应用型本科高校全员、全过程、全方位“三全育人”教育的有效改革,针对当前高校Python语言课程思政建设中存在的难题,从教学团队建设、思政元素挖掘、教学方法改善、教学案例设计、考核方式转变五个方面,探讨了思政教育与Python语言课程的结合机制与实践方式,提出相关改进措施。通过上述措施的实施,能够使学生获得专业知识技能的同时,提升思想素质,同时为促进程序设计类课程专业教育与思政教育工作同向而行提供思路。

关键词：课程思政 Python语言思想素质教学改革

融合时空重构单元和Transformer的雷达回波外推算法

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郑州大学学报(工学版) 2025年

作者：方巍王淏西南京信息工程大学计算机学院南京信息工程大学软件学院中国气象局流域强降水重点开放实验室/暴雨监测预警湖北省重点实验室中国气象局武汉暴雨研究所中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室

针对现有基于深度学习的雷达回波外推算法时空特征提取能力不足和建模能力有限的问题,提出了一种融合Transformer和时空重构单元(SRU)的雷达回波外推模型SRU-Former。首先,在模型的编码器和解码器中引入新设计的时空重构单元,通过分离... 详细信息

针对现有基于深度学习的雷达回波外推算法时空特征提取能力不足和建模能力有限的问题,提出了一种融合Transformer和时空重构单元(SRU)的雷达回波外推模型SRU-Former。首先,在模型的编码器和解码器中引入新设计的时空重构单元,通过分离、变换和重构的策略来提取雷达图像精细化时空特征;其次,在编码器和解码器之间引入Transformer的变体架构模型Poolformer,用全局平均池化操作代替自注意力机制,帮助模型对高度动态变化的雷达序列进行建模;最后,在江苏省气象雷达数据集和上海市气象雷达数据集上训练和测试,与目前主流的深度学习模型进行对比。在2 h外推任务中,CSI、FAR、MSE和SSIM 4个指标均取得最优值,在江苏数据集上CSI提升了0.020,上海数据集上CSI提升了0.048。实验结果表明:SRU-Former能够有效提升模型的预报准确率,外推后期对强回波区域的捕捉更加精确,细节纹理更加丰富清晰。

关键词：深度学习雷达回波外推 Transformer 时空重构单元全局平均池化

黔桂地区20年间植被时空变化及其对地理环境的响应

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水土保持研究 2025年第2期 255-262页

作者：冯达段亚锋李婷婷湖南省测绘科技研究所湖南省长沙生态环境监测中心

[目的]研究黔桂地区植被时空变化及其对地理环境的响应，为区域生态恢复工程效益评估和进一步恢复提供科学参考。[方法]基于NDVI数据，结合植被本底值和变化趋势，将区域植被分为9种状态类型；利用均一化面积指数分析不同状态类型植被... 详细信息

[目的]研究黔桂地区植被时空变化及其对地理环境的响应，为区域生态恢复工程效益评估和进一步恢复提供科学参考。[方法]基于NDVI数据，结合植被本底值和变化趋势，将区域植被分为9种状态类型；利用均一化面积指数分析不同状态类型植被对岩性、地貌、土壤和地形位指数等地理特征的响应。[结果]（1） 2001—2020年NDVI年均值波动增加，平均趋势率为1.8×10-3/a,恢复趋势、退化趋势和稳定状态的植被面积分别占30.8%,9.1%和60.1%;（2）稳定型植被在低、中、高覆盖植被中面积占比逐渐降低，而退化型和恢复型的面积占比均依次增加；（3）纯碳酸盐岩上高覆盖植被均一化面积指数低于均值、低覆盖植被高于均值，而碎屑岩正好相反；（4）植被对红壤和水稻土的响应与本底覆盖度相关；（5）低覆盖稳定型植被在岩溶峡谷区集中分布，峰丛洼地的高覆盖植被优势明显；（6）低覆盖植被与地形位的响应关系明显，中覆盖植被受地形位影响较小。[结论]黔桂地区植被总体呈改善趋势，不同植被状态类型空间分布不均，赤红壤和岩溶峡谷上的植被相对稳定，黄壤区和峰林平原的高覆盖植被单向退化较为明显，高覆盖和低覆盖植被分别集中分布于地形位中值和低值区。

关键词：黔桂地区喀斯特植被状态类型地理环境响应