郑晓霞
- 作品数：4 被引量：7H指数：1
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于改进K-means算法的彩色超声图像分割被引量：1
- 2017年
- 医学中的彩色超声图像受成像机理的影响,会出现对比度不高、边缘不清晰的现象。传统的图像分割方法存在处理结果准确率低、部分目标丢失等问题。文章针对图像分割中广泛应用的K-means算法依赖初始聚类中心和搜索易收敛于局部最优等不足,在基本粒子群算法中加入惯性权重来提高收敛性能,并用该算法确定初始聚类中心,解决K-means的缺陷,然后将改进算法应用于L*a*b颜色空间的彩色超声心脏图像分割中。实验显示,改进方法改善了聚类结果的准确率和稳定性,且聚类时间也短,对色彩度低的超声图像可取得很好的分割效果。
- 郑晓霞赵青杉陈文杰
- 关键词：粒子群优化算法惯性权重K-MEANS
- 基于FCM的彩色多目标图像分割被引量：1
- 2021年
- 针对传统的图像处理方法对彩色多目标图像分割时会出现分割精度低、目标定位不准等现象,文章采用基于模糊理论的模糊C均值聚类(FCM)方法实现图像处理.通过将图像从三颜色分量具有高度线性相关性的非均匀RGB颜色空间转到均匀且色域宽阔的Lab空间,并选取合适参数进行聚类实现分割.实验显示,对比其他颜色空间,文章方法能够较为准确地实现彩色多目标图像的分割,有效提高分割的精度,减少欠分割与过分割现象,更好地保留图像信息.
- 郑晓霞曹建芳赵青杉
- 关键词：FCM
- 基于ACO的彩色图像边缘检测被引量：1
- 2016年
- 针对传统的边缘检测算法分割图像时边缘定位不准的局限性,将蚁群优化算法用于彩色图像边缘检测。通过利用像素领域间的灰度值差确定启发引导函数,并合理设置参数,更新信息素矩阵迭代搜索边缘,然后用阈值判断边缘点,进而提取图像的真实边缘。实验显示,与传统算法相比,该算法具有较好的边缘检测效果,且收敛速度也快。
- 郑晓霞赵青杉
- 关键词：蚁群优化算法边缘检测彩色图像分割
- 基于问题驱动的离散数学课堂教学效果研究被引量：4
- 2016年
- 离散数学是计算机专业课程中的一门核心课程,它为专业的发展奠定了重要的基础,但该课程偏重理论且抽象难懂,影响学生的学习情绪和效率。为了适应专业人才培养需求,提高学生的学习兴趣,文章针对离散数学的特点和传统教学模式的缺陷,提出了改变课堂教学模式的必要性,联系实际教学,探讨了问题驱动模式的教学效果。实践证明,结合课堂教学过程中的教学内容,提出问题,解决问题,通过问题驱动方式提高学生学习兴趣,从而培养学生的抽象思维能力和解决问题的能力,能实现良好的教学效果。
- 赵青杉宗春梅孟国艳郑晓霞
- 关键词：离散数学教学效果
