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1. 基于改进VGG网络的弱监督细粒度阿尔兹海默症分类方法

邓爽, 何小海, 卿粼波, 陈洪刚, 滕奇志

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (1): 302-309. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021020258

摘要（551）

HTML （14）

PDF （868KB）（238）

针对阿尔兹海默症（AD）患者和正常（NC）人之间核磁共振成像（MRI）图像差别小、分类难度大的问题，提出了基于改进VGG网络的弱监督细粒度AD分类方法。该方法以弱监督数据增强网络（WSDAN）为基本模型，主要由弱监督注意力学习模块、数据增强模块及双线性注意力池化模块等构成。首先，通过弱监督力注意学习模块生成特征图和注意力图，并利用注意力图引导数据增强，将原图和增强后的数据同时作为输入数据进行训练；然后，通过双线性注意力池化算法将特征图和注意力图按元素进行点乘，进而得到特征矩阵；最后，将特征矩阵作为线性分类层的输入。将以VGG19作为特征提取网络的WSDAN基本模型应用到AD的MRI数据上，实验结果表明，仅使用图像增强的模型的准确性、敏感性和特异性分别比WSDAN基本模型提高了1.6个百分点、0.34个百分点和0.12个百分点；仅利用VGG19网络的改进的模型的准确性和特异性相较WSDAN基本模型分别提高了0.7个百分点和2.82个百分点；以上两个方法结合使用的模型与WSDAN基本模型相比，准确性、敏感性和特异性分别提高了2.1个百分点、1.91个百分点和2.19个百分点。

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2. 基于自适应双l _p-l ₂范数的单幅模糊图像超分辨率盲重建

李滔, 何小海, 滕奇志, 吴小强

计算机应用 2017, 37 (8): 2313-2318. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2313

摘要（562）

PDF （972KB）（615）

为了提高低分辨率模糊图像的质量，提出了一种基于自适应双 l _p- l ₂范数的超分辨率盲重建方法。该方法分为模糊核估计子过程和超分辨率非盲重建子过程。在模糊核估计子过程中，使用双 l _p- l ₂范数先验同时约束锐化图像和模糊核的估计，并使用图像梯度的阈值分割，实现锐化图像 l _p- l ₂范数约束的自适应组合；在超分辨率非盲重建子过程中，结合估计到的模糊核，使用基于非局部中心化稀疏表示的超分辨率方法重建出最终的高分辨率图像。仿真实验中，与基于双 l ₀- l ₂范数的方法相比，该算法重建结果的平均峰值信噪比（PSNR）提高了0.16 dB，平均结构相似度（SSIM）提高了0.0045，平均差方和比降低了0.13。实验结果表明，所提方法能估计出较准确的模糊核，最终的重建图像中，振铃得到有效抑制，图像质量较好。

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3. 基于协同表示的多特征融合岩石分类

刘珏先, 滕奇志, 王正勇, 何小海

计算机应用 2016, 36 (3): 854-858. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.854

摘要（524）

PDF （754KB）（461）

针对传统的岩石薄片成分分析耗时、识别率不高等问题,提出了一种基于协同表示(CR)的岩石薄片成分分析方法。首先,分析探讨了岩石薄片中颗粒纹理特性,证明将薄片图像的分层多尺度局部二值化(HMLBP)特征与灰度共生矩阵(GLCM)特征相融合能有效地表征岩石薄片中颗粒的纹理。然后,为降低识别阶段时间复杂度,采用主成分分析(PCA)方法将新特征降维到100维。最后,采用基于协同表示的分类器(CRC)进行分类识别。与基于稀疏表示的分类器(SRC)分别采用样本字典中某一个样本单独编码表征预测样本不同,基于协同表示的分类器采用样本字典中的所有样本协同编码表征预测样本,借助不同样本的同一属性提高识别率。实验结果表明该方法的识别速度较基于稀疏的分类器识别方法提高300%,识别率提高2%;在实践应用中能较好地区分岩石薄片中的石英成分和长石成分。

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4. 基于超像素和局部颜色恒常性的自适应阴影去除

兰丽, 何小海, 吴晓红, 滕奇志

计算机应用 2016, 36 (10): 2837-2841. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.10.2837

摘要（456）

PDF （746KB）（420）

为快速有效地去除监控视频中运动目标的投射阴影，提出了一种基于超像素和阴影区域的局部颜色恒常性的自适应阴影去除算法。首先采用改进的简单线性迭代聚类算法将视频图像中的运动前景分割为互不重叠的超像素；然后计算了RGB颜色空间中背景与运动前景的亮度比率，并分析了阴影区域的局部颜色恒常性；在此基础上，以超像素为基本处理单元，计算亮度比率的标准差，并利用阴影区域标准差的特征及其分布规律提出基于拐点的自适应阈值算法检测并去除阴影。实验结果表明，该算法可以适用于多种真实场景下的阴影检测，且阴影检测率与目标识别率均超过85%；基于超像素处理可以大幅度降低算法的计算复杂度，该算法每帧平均处理时间为20 ms。该算法可以同时满足阴影去除对准确度、实时性和鲁棒性的要求。

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5. 蚁群算法实现的图像边缘连接

路漫漫滕奇志

计算机应用 2010, 30 (4): 932-934.

摘要（1489）

PDF （894KB）（1204）

针对金相晶界重建问题，提出了一种基于蚁群算法的图像边缘断点连接方法。以原图像和传统边缘获取方法得到的边缘为基础，进行边缘的端点分析，并在端点处建立信息素的高斯分布模型，从而促使蚂蚁向端点方向移动；综合考虑了像素间相似性、邻域差和边缘走向三个因素来确定启发式引导函数，使蚂蚁沿着真正的边缘行走。实验表明该算法速度较快，补偿的边缘能够反映原图像边缘信息，是一种有效的边缘断点连接方法。

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6. 基于图像类推的遥感图像超分辨率技术

喻继业吴炜滕奇志石一兴

计算机应用 2010, 30 (1): 61-64.

摘要（1479）

PDF （766KB）（969）

由于卫星上相机距离拍摄景物较远，所以遥感图像分辨率一般较低。为了获得较高分辨率的图像。提出将图像类推技术(IA)与立方卷积插值法相结合的方法;并在学习样本集合建立过程中引入一种新的思路，直接对高分辨率图像的高频细节信息进行学习。实验结果表明，该方法不仅提高了放大图像的清晰程度，而且较一般的图像类推算法，能产生更为合理的细节以增强图像,使放大后的遥感图像更为逼真。

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7. 合金图像分割算法研究

廖正全滕奇志罗代升

计算机应用 2009, 29 (12): 3326-3328.

摘要（1432）

PDF （480KB）（2690）

针对合金图像的特殊性和对比度低、颗粒不规则等问题,提出了利用凹点和最短距的目标分割方法。该方法是先用典型目标二值化法把颗粒目标从背景中分离出来,然后采用数学形态法进行去噪,边缘平滑,寻找边界,凹点,通过凹点对应、反向延长查找和最短距离判断匹配分割点和连分割线的方法进行分割。用程序实现算法并以实际合金图像为例进行实验。结果表明,该算法分割效果较好,无过分割情况。

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8. 用于岩心扫描的彩色线阵CCD图像采集系统

刘铂卿粼波吴晓红滕奇志

计算机应用

摘要（1542）

PDF （636KB）（1049）

针对岩心资源数字化的需求,设计并实现了一种用于岩心图像扫描仪的彩色线阵CCD图像采集系统。实际应用表明，该系统能很好地解决现有系统的分辨率低、成本高的问题。可为后继的岩心图像分析工作提供可靠的依据。

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9. 基于SPIHT算法的改进ROI图像编码

罗明凤; 滕奇志;何小海

计算机应用

摘要（914）

PDF （791KB）（908）

将分层树集合划分算法(Set Partitioning in Hierarchcal Trees, SPIHT)引入到感兴趣区域(Region of Interest, ROI)编码中。对前n个高比特平面进行编码时，将ROI区域与背景无区分进行编码。对n个高比特平面之后的平面进行编码时，将背景区域进行清零操作，ROI区域继续用SPIHT算法进行编码。此算法的优点：位平面数减少；整个图像的基本信息能够优先被恢复出来。在解码端，依靠原有的SPIHT解码程序就可以将其解码出来。可用于现有的SPIHT算法应用中，并且能够很好地恢复感兴趣的图像。

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10. 基于尺度空间分析和概率松弛的细胞图像分割算法

夏薇，滕奇志，张轶琼，罗代升

计算机应用 2005, 25 (08): 1801-1804. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.01801

摘要（1186）

PDF （214KB）（880）

提出基于直方图尺度空间分析和概率迭代松弛的混合方法分割背景复杂的细胞图像。首先根据原始图像直方图的尺度空间特性和多尺度滤波结果,选取最佳阈值将图像分为多个类。然后,利用迭代的概率松弛法对粗分结果进行优化,并在后处理阶段中切割粘连细胞。将该方法与最大方差法和区域增长法进行比较,通过实例表明该方法的有效性。

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11. 曲线矢量化中的背景去噪方法

罗峰，余艳梅，吴晓红，滕奇志

计算机应用 2005, 25 (04): 929-931. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0929

摘要（1325）

PDF （161KB）（1012）

测井曲线矢量化是把测井图纸扫描成数字图像,采用图像处理与识别的理论与技术,把图像中的测井曲线自动转换成数字量。测井曲线矢量化中的一个重要问题是如何去除背景和噪声。为此,提出了频域滤波,十字模板匹配,线形Hough变换,灰度投影以及线模板匹配方法,并对这些方法做了一些比较。

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12. 基于自适应双lp-l2范数的模糊图像超分辨率盲重建

李滔何小海滕奇志吴小强

录用日期: 2017-02-15