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| 1 | 基于改进Canny算法的肺癌辅助诊断算法显示文摘肺癌辅助诊断技术根本上是为了帮助医生进行诊断分析并提供一定的依据[1]。在边缘检测时运用了改进的Canny算法,在分割后进一步分割出肺结节。传统Canny算法采用的高斯滤波和高低双阈值不具有自适应性。使用者需要人为设定参数。采用自适应中值滤波代替高斯滤波,并用迭代法阈值选择算法得到双阈值,从而对Canny算法进行改进,并在肺部CT上进行试验,通过肺结节大小、位置、形状等生理特征判断是否患有肺癌。结果证明,上述方法可以更准确提取出肺结节轮廓并初步分析患者是否患有肺癌。 | 姜艳姝 王增光 | 2021 | 计算机仿真2021，38，12： | 3 |
| 2 | 基于canny算法的改进自适应边缘检测显示文摘传统边缘检测算法进行边缘检测时存在对图像噪声难以滤除和伪边缘的问题。为此,提出了基于自适应中值滤波和代数平均算法构成的混合滤波器,滤除大部分高斯噪声和椒盐噪声,结合二维快速傅里叶变换和高斯高通滤波消除图像伪边缘,并且在传统canny算子计算模板基础上增加了45°和135°方向的模板减小了漏检率,对分割阈值使用最大类间方差算法避免了人为确定阈值,提高算法整体的鲁棒性。将提出的新检测算法与多种现有算法进行视觉对比和定量评估,Matlab结果表明,所提出的边缘检测算法具有更好的检测性能,在多种噪声影响下仍然检测出精确结果。 | 黎武林 王天宝 | 2023 | 长江信息通信2023，36，1： | 2 |
| 3 | 基于卷积神经网络的标识牌识别技术显示文摘目前而言,我国标识识别技术正处于飞速发展阶段,具体体现在处理精度、再现性、灵活性、适用面、信息压缩等方面,但是,在实际发展过程中,该技术的发展还是受到了实际需求的限制.深度学习模型运算量大,难以在轻量级嵌入式设备上运行,工业生产中噪声种类繁多复杂,影响识别准确性.针对上述问题,本文提出一种基于卷积神经网络的标识识别技术,利用改进的Canny边缘检测算法,来增强对边缘信息提取时的鲁棒性,实现在高噪声环境下对标识牌精准提取.另外为了进一步提高识别准确率,本文利用CNN和椭圆拟合相结合的思路,把模型识别结果和椭圆拟合结果相结合来判别识别的准确性,在增加少量运算量的同时提高识别准确率. | 董正通 王涛 赵侦钧 耿子贺 | 2021 | 计算机系统应用2021，30，10： | 1 |
| 4 | 流体涡漩产生及可视化测量系统设计显示文摘为了探究涡旋的产生和移动特性,设计了一种低成本、稳定、可控性强的流体双涡旋产生及可视化测量系统,包括涡旋产生系统和控制测量系统两部分。该系统可以利用粒子示踪、机器视觉和相关算法追踪涡旋的运动并记录数据,同时通过该系统进行了一系列实验,验证系统的可靠性。 | 陆星 邱炜杰 薛蕙蓉 梁鸿耀 唐师哲 钟睿 张伟 | 2021 | 实验技术与管理2021，38，5： | 0 |
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