SLIC

摘要： 针对细胞显微图像分割与计数问题,提出了一种基于改进SLIC(Simple Linear Iteration Clustering)超像素与卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的细胞显微图像分割和技术的方法。首先对细胞显微图像进行预处理,然后对图像进行改进后的SLIC超像素分割,再对图像进行去噪,最后利用卷积神经网络将细胞的重叠情况进行识别。实验结果表明,针对细胞显微图像中目标分割不准确和重叠细胞识别不清等问题,该方法分割计数的准确率大于92%,平均一幅图片的处理时间在100 ms左右。基于改进SLIC与CNN在获得较好分割结果的同时,运行时间短,提高了运算效率与精度。

摘要： 针对磨玻璃肺结节(Ground Glass Opacity,GGO)边界对比度低、大小各异和灰度不均匀等造成分割准确率低的问题,提出一种基于边缘敏感的SLIC和二次密度聚类相结合的分割算法.将图像边缘检测结果与SLIC超像素算法相结合,并将其中含有边缘的超像素块用区域质心代替其原始聚类中心,改善SLIC边界黏连性较差的问题;针对密度聚类不能完整分割GGO的问题,提出二次密度聚类的方法,对密度聚类定位到的簇及其邻域簇进行二次密度聚类.实验结果表明,该算法分割GGO的平均准确率达90.17％,灵敏度达84％.

摘要： 在电力设备状态监测中,红外测温图像故障区域的分割是今后故障诊断智能化发展的关键环节.为了实现图像自动化处理,提高故障区域的分割精度,提出一种改进SLIC算法的故障区域分割方法.采用导向滤波器对红外测温图像进行预处理;在SLIC超像素迭代过程中增加亮度相似性限制条件,并将生成的超像素以种子点的色彩值匹配颜色;通过自动设置色调阈值,实现对电力设备故障区域的分割和标记.实验结果表明,改进的算法与原始SLIC算法相比,边缘召回率提高了4.10％,对故障区域的分割更具优势.

摘要： 针对农作物病害图像病斑区域分割不准确的问题,提出一种基于超像素的改进K-SLIC算法,将传统SLIC算法使用的CIElab色彩转换为HSV色彩合并生成一维特征向量,同时对图像的读取采用随机选取模式,通过平衡参数e和作物病害易感因子α实现超像素数目的自动获取.实验结果显示,K-SLIC改进算法在图像分割效率、运行处理速度、边界获取准确度、病斑区域一致性等方面均优于SLIC算法.

摘要： 针对密度峰值聚类算法存在对噪声敏感,在图像较大时检测时间较长等问题,以停车场车位为检测研究对象提出一种简单线性迭代聚类-密度峰值聚类算法.首先对线性迭代聚类算法中颜色与空间距离值进行分析;接着运用主成分分析算法对图像的特征矩閜进行降维;其次改进线性迭代算法的距离函数以处理像素边界和形状;最后将算法运用于停车场车辆检测,得到最终检测图像.实验结果表明,本文方法在车辆形状保留度、噪声处理等方面效果显著,且运算时间大大降低.

摘要： 针对视频监控中的颜色特征检索,提出一种基于超像素分割的视频目标检索算法:该算法首先对视频帧序列按颜色及空间位置进行超像素分割,分割成若干个超像素区域;然后对每个超像素区域颜色值进行均值化处理;最后基于超像素区域进行颜色目标检索.为了验证算法的有效性,以监控拍摄的户外视频数据进行仿真实验,实验结果表明该算法能准确检索出所需目标,具有较高的实用性.

摘要： 针对农作物病害图像病斑区域分割不准确的问题,提出一种基于超像素的改进K-SLIC算法,将传统SLIC算法使用的CIElab色彩转换为HSV色彩合并生成一维特征向量,同时对图像的读取采用随机选取模式,通过平衡参数e和作物病害易感因子α实现超像素数目的自动获取.实验结果显示,K-SLIC改进算法在图像分割效率、运行处理速度、边界获取准确度、病斑区域一致性等方面均优于SLIC算法.

摘要： 制作了用于语义分割模型的农作物叶片病害数据集,在训练样本的标注中尝试实现一部分工作的自动化,编写计算机应用程序简化难以自动化的操作.研究把自动化过程分为前景分割和病斑分割两部分,利用不同颜色空间下的阈值分割、grabcut算法以及超绿灰度法分别实现叶片与背景、病斑与叶片的大致分割.编写了一套图形化应用程序,同时应用程序提供了一些简化人工分割标注的功能.

摘要： 该算法针对古籍图像复制粘贴篡改检测需求而设计.算法以SURF算法为基础,引入小波变换并改进,清除Hessian矩阵中噪声斑点;引入用于图像分割的简单线性迭代聚类算法并改进,减少匹配检索用时;改进欧氏距离匹配阈值选取策略,提高篡改检测匹配度;引入图像局部色彩方差,提升检测匹配准确性.结合古籍图像篡改实例,并与当前其他主流算法就检测效果进行比较分析,结果表明,该算法在匹配检测准确度和检测用时两方面更具优势,更能有效地鉴定图像篡改信息.

摘要： 为多光谱光学遥感影像在农业资源监测上的应用提供参考,结合地面调查数据,基于多种多光谱卫星遥感影像对贵州省凤冈县、湄潭县、安龙县、平塘县和松桃县5个县8个镇的水稻、油菜、玉米、茶叶、烤烟等5种农作物进行自动识别,使用简单线性迭代式聚类(SLIC)获得超像素对象,并使用随机森林建立分类器.结果表明:基于SLIC超像素对象建立的分类器可以较好对水稻、油菜、玉米、茶叶和烤烟进行分类,在大多数任务上可以达到0.8以上的准确率;相较于分辨率,遥感影像的获取时间是更为重要的因素;农作物的基础分布实质决定分类方法的实践价值.

摘要： 本发明公开了一种常温裂解酶和编码这种酶的多核苷酸，其氨基酸序列如SEQ ID NO:1所示，其核苷酸序列如SEQ ID NO:2所示；该裂解酶能够抑制部分革兰氏阳性和阴性细菌的生长，其在20°C~50°C范围内具有催化活性，在30°C~45°C之间催化活性较高，其核苷酸序列可用于构建生产此裂解酶的基因工程菌株。

摘要： 本发明提供了一种番茄抗晚疫病的基因Sly‑miR166b，其DNA分子序列如SEQ ID NO.1所示；提供了该基因的克隆方法，以野生型感晚疫病番茄早粉2号的DNA为模板进行PCR扩增；将得到的PCR产物与pMD‑19T克隆载体连接，转化大肠杆菌DH5α，挑取单菌落进行测序；还提供了该基因的应用方法，用于番茄抵御病原菌侵染。本发明方法得到Sly‑miR166b在番茄中瞬时过表达后，植株中Sly‑miR166b的表达量高于野生型植株，其抗晚疫病效果更优，对培育抗晚疫病番茄品种具有重要意义。

摘要： 本发明属于声呐图像增强技术领域，公开了基于SLIC和自适应滤波的声呐图像均衡化方法，1.滤除声呐图像中的斑点噪声；2.使用简单线性迭代聚类方法将声呐图像划分为不规则的图像块；3.对每个图像块分别进行像素值唯一化，排序像素值，获取像素中值；4.更新图像块灰度值，按照步骤3遍历所有图像块；5.多次将声呐图像划分为不同数量的图像块，分别重复进行步骤3和步骤4；6.对多次取得的步骤5的均衡化图像取平均，得到最终的灰度均衡化图像。本技术方案充分考虑了相邻超像素图像块的灰度相似性和每一个超像素图像块的灰度均衡性，灰度均衡化效果好，对提高声呐图像分类正确率有明显效果。

摘要： 本发明提供一种基于边缘敏感的SLIC和二次密度聚类的GGO分割方法，包括以下步骤：设置参数k选择所述肺部图像的中心点作为初始聚类中心点对所述肺部图像进行边缘检测并通过log边缘检测算子判断每个所述超像素块内是否含有图像边缘；判断所述图像边缘是否与所述超像素块边缘闭合；删除原始的聚类中心，并将所述图像的区域质心作为新的初始聚类中心；超像素聚类并根据特征定位GGO；重新计算所述邻域矩阵，获取完整的GGO。本发明提出了基于边缘敏感的SLIC和二次密度聚类相结合的算法对GGO进行分割。本发明能够更好的贴和图像边界且具有较高的准确率和有效性，具有较高的使用价值。

摘要： 一株用于污水脱氮的好氧反硝化菌SLY2‑21及其应用，属于环境微生物及水处理生物脱氮领域，该菌株于2019年1月保藏于中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心(CGMCC)，地址为北京市朝阳区北辰西路1号院3号，中国科学院微生物研究所，保藏编号为：CGMCC No.17221；本发明菌株是从垃圾渗滤液中筛选所得，本发明提供的菌株可以有效的去除污水中的氨态氮和硝态氮，该菌株经扩大培养后，可直接用于河道水体的脱氮，在实际工程中具有较大的应用潜力，从长远意义上讲，将会对环境保护工作起到一定的推动作用。

摘要： 本发明公开了一种基于粒计算和SLIC的多粒度融合密集人群分割方法。密集人群图像的人群片段往往是连通的一大片区域，可以通过超像素(SLIC)算法对人群图像预处理，将图像分割成性质相似的“粒”，可以根据粒级别特征对整块粒进行推断。这种方法的理想情况是人群和背景区域的边界刚好也是不同粒的边界。对同一幅图像来说，粒数多、尺度小的细粒度图像在人群和背景区域的边界处的处理效果对最终分割结果更有利；而粒数少、尺度大的“粒”更有利于人群提取特征和分类。我们对不同粒度水平的粒结构图像进行融合，从而利用两者的优势。最后，对每个粒进行特征提取、分类，将所有粒的分类结果整合到原图像上，从而实现人群和背景的分割。

摘要： 本发明涉及水稻病虫害图像处理技术领域，公开了一种基于SLIC‑ELM的水稻病虫害显著图像提取方法，包括如下步骤：获取水稻叶部病害图像，利用SLIC超像素算法将图像分成小块，并利用Harris角点检测检测出图像显著点，利用凸包包围显著点，进行显著性区域模糊轮廓提取；采用GLCM算法提取图像特征值，根据显著性区域和背景区域像素块的特点，多方向自动提取纹理样本特征向量训练ELM，对超像素块进行分类，利用形态学以及代数运算获得显著图，最终提取出病害区域显著图。与现有技术相比，本发明能够实现水稻病虫害显著性图像的精确提取，为快速、准确的检测和防治病虫害奠定基础。

摘要： 本发明提出了一种基于纹理特征和SLIC的SAR图像分割方法，解决了SAR噪声和复杂纹理导致的分割精度低的技术问题。实现步骤为：将SAR图像分为K个超像素块；获得更新后的聚类中心C'i；获得SAR图像的边缘图像；获得搜索区域；计算搜索区域的纹理特征；基于SLIC算法对SAR图像进行分割。本发明对序列三值化，降低噪声影响和计算量；通过三值化序列Hk的平均频谱AMP的收敛性获得搜索区域Ω，计算区域Ω的纹理特征；通过SLIC算法获得SAR图像的分割结果，用于SAR图像分割。

摘要： 本发明提出了一种基于SLIC超像素的SAR图像多特征区域合并方法，用于提高SAR图像分割精度。实现步骤为：采用SLIC超像素算法对SAR图像进行分割；提取每个超像素的灰度特征和纹理特征；获取每两个相邻超像素之间的相似性系数；确定待合并的超像素对；计算每个待合并超像素对的合并指数；获取SAR图像多特征区域合并结果；判断超像素的个数与阈值的大小；输出新合并的超像素的SAR图像。本发明首先使用SLIC超像素算法对SAR图像进行过分割，然后借助不同特征将相邻超像素融合，提高了SAR图像的分割精度。

摘要： 本实用新型公开了一种SLIC接口保护电路，涉及电路保护技术领域。本实用新型包括户线接口电路SLIC芯片、快恢复整流二极管、可编程过压保护器U1、限流电阻R1、R2、接地电容C1、C2；可编程过压保护器U1的1、4脚通过限流电阻R1、R2与信号输入端RING、TIP相连，5、8脚连接户线接口电路SLIC的信号输入端，6、7脚接地，2脚接负电源电压‑VBAT。本实用新型利用可编程过压保护器U1的抗浪涌能力，提高了产品的可靠性，有效防止传输线引入的雷击浪涌，很好的保护户线接口电路SLIC芯片，使得接口通信和接口电路得到很好保护，产品的整体稳定性得到保证。