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基于宽度细化的图像过渡区提取被引量：6: 2005年; 利用中心像素邻域灰度信息,提出一种新的图像边缘宽度细化算法,使斜坡边缘的细化效果有明显提高.采用新的灰度加权梯度算子对细化后的图像提取过渡区,能较好地抑制图像噪声.实验结果表明,结合灰度加权梯度算子和宽度细化算法提取的过渡区效果更佳.; 王晖高建波黄芬; 关键词：过渡区

一种关联规则挖掘的优化算法被引量：2: 2003年; 基于chi square检验、有趣度及信息增益理论,给出一种挖掘优化关联规则的算法.该算法将冗余的规则分为:一规则缺乏统计相关性,二规则不满足"新奇"的要求.实验结果表明,该算法可有效去除冗余规则,提高挖掘效率.; 高飞王晖; 关键词：关联规则挖掘优化算法冗余规则

多事件学习方法及其在三维物体识别中的应用: 2005年; 该文首先介绍了计算机视觉研究领域新近提出的一种知识学习方法———多事件学习模型,简要说明了其研究思路、研究进展、计算方法以及在图像检索中的应用。其次,在简要回顾当前三维物体识别的研究进展和困难的基础上,提出了一种改进的多事件学习模型计算方法,并将其引入到三维物体识别的研究中,以有效简化三维物体的特征表达,提高识别效率。; 高飞; 关键词：图像检索三维物体识别

电阻抗成像技术被引量：12: 2006年; 介绍了一种新的医学图像重建技术———电阻抗成像技术(EIT)。EIT依据生物组织不同部位的导电参数(电阻率、介电常数/电容率)以及同一部位在正常和病变时导电参数的变化来判断疾病的源。EIT设备通过对体组织表面电流、电压的施加及测量来获知体组织内部导电参数的分布,并重建出反映体组织内部的图像。详细分析了EIT成像中遇到的关键问题以及现有的主要应对方法,列举了EIT技术在临床医学上的应用现状,同时对EIT在技术和临床上的发展趋势进行了展望。; 王晖高建波骆剑平; 关键词：电阻抗成像图像重建反问题正则化

基于API的数字图像处理程序设计被引量：1: 2003年; API是WINDOWS操作系统的基本函数和核心内容,利用它可以开发出在各种平台上都能运行的应用程序,而且能充分体现每个平台特有的功能和属性。在图像处理程序的编写上,API更突出了它的实用性,调用API可以节省系统资源,提高程序的运行速度,还可以解决用普通VISUAL程序不能解决的具体问题。该文介绍了几个重要的API函数在图像处理编程方面的使用要点及参数的配置。; 王晖洪晓枫; 关键词：应用程序接口控件设备环境

一种关联规则挖掘的优化算法: 2003年; 文中基于chi-square检验、有趣度及信息增益理论,给出了一种挖掘优化关联规则的算法。该算法将冗余的规则分为两个部分:一部分规则缺乏统计的相关性,而另外一部分规则不满足“新奇的”要求。实验结果表明算法可以有效地去除冗余规则并提高挖掘效率。; 王晖高飞; 关键词：关联规则挖掘信息增益

基于FastICA和2D-DWT的图像水印算法(英文)被引量：1: 2006年; 提出了基于FastICA和2D-DWT的图像水印算法,水印嵌入采用2D-DWT,提取过程采用FastICA盲源分离算法。抗攻击实验表明该算法具有强的鲁棒性。; 王晖杨滇; 关键词：水印 ICA DWT

HIPERLAN/2和IEEE802.11a无线局域网标准评析被引量：1: 2004年; QoS、安全性、移动性和高速传输是支持多媒体宽带通信无线局域网技术迅速发展的内在动力.在业界制定的无线局域网标准中最具代表性的是ETSI BRAN的HIPERLAN／2和IEEE802.11a,这些系统都支持在5 GHz的无线频段中提供高达54 Mb／s的信道传输速率.评述了HIPERLAN/2和IEEE 802.11a标准,分析了两种协议在媒质访问控制和物理层上的异同.; 王晖骆剑平; 关键词：无线局域网

MULTI-GRAY EDGE DETECTION BASED ON GENERALIZED FUZZY SET: 2002年; In this letter, drawbacks of the classical algorithm to enhance the fuzzy contrast among adjacent regions are analyzed. Based on it, a new fuzzy enhancement algorithm and a linear fuzzy distribution that maps the gray images to corresponding generalized fuzzy set are proposed. Results of two examples illustrate that the algorithm is more effective and faster when used to detect the multi-level edges of images.; Wang Hui (Institute of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060)

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广东省自然科学基金(011750)