【摘 要】
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图像分割是图像处理中由初级分析过渡到图像高级识别与分析的重要步骤之一,在机器学习、计算机视觉等研究领域中成为热点。近年来,为了克服传统图像分割方法的不足,众多基于子空间聚类的图像分割方法被相继提出,其理论思想是将对图像的分割表述为对像素点特征数据的聚类问题,进而实现区域划分。但是,以往的方法都局限在对线性数据、单视图数据的处理,忽略了数据的非线性结构、多视图特性等问题。因此,本文针对基于子空间聚类
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图像分割是图像处理中由初级分析过渡到图像高级识别与分析的重要步骤之一,在机器学习、计算机视觉等研究领域中成为热点。近年来,为了克服传统图像分割方法的不足,众多基于子空间聚类的图像分割方法被相继提出,其理论思想是将对图像的分割表述为对像素点特征数据的聚类问题,进而实现区域划分。但是,以往的方法都局限在对线性数据、单视图数据的处理,忽略了数据的非线性结构、多视图特性等问题。因此,本文针对基于子空间聚类的图像分割中的三类关键问题展开研究:（1）利用新型预分割方法获取具有贴合实际图像轮廓的超像素图像;（2）设计良好的稀疏子空间聚类模型对图像非线性特征数据进行有效处理;（3）针对自然图像包含多类特征信息的优势提出多特征稀疏子空间聚类算法进行图像分割。研究内容阐述如下:（1）自然图像预处理研究。原始的自然图像经过非局部均值滤波算法进行噪声滤除后,可获得更加真实的自然图像;采用多个不同尺度大小的结构元素,利用一种适应性形态学重构分水界转化（Adaptive Morphological Reconstruction Watershed Transformation,AMR-WT）超像素分割方法,对滤波后的自然图像采取预分割处理,可获得更加贴合目标对象轮廓的超像素自然图像,再与其他常用的超像素分割方法进行自然图像分割实验;随后,对图像中的多种特征信息进行提取,例如彩色特征、纹理特征等,并进行了解释说明和提取结果可视化展示。（2）基于多核稀疏子空间聚类的自然图像分割方法研究。利用多个异核学习的差异性,提出一种基于加权多核子空间聚类的图像分割方法（Adaptive Morphological Reconstruction Watershed Transformation Weighted Multi-kernel Subspace Clustering,AMR-WT-WMKSC）,设计了一种鲁棒的差异核加权机制,采用熵度量方法对每个基础核进行权重自主分配,进一步学习得到纯净的最佳一致核。同时利用了图像数据的自表示特性和块对角正则器（Block Diagonal Regualarizer,BDR）,使得亲和度矩阵保持良好的对角化结构,从而提高像素的归属性划分。（3）基于多特征张量稀疏子空间聚类的自然图像分割方法研究。利用图像中多视图数据信息,提出一种基于张量的多特征亲和图学习用于自然图像分割的方法（Tensor-Based Multi-Feature Affinity Graph Learning for Natural Image Segmentation,TRMFAL）。在干净的嵌入空间中学习表示矩阵,提出一种主成分保持投影策略,保持了原始图像中多视点特征数据的完整性。同时,还嵌入了张量核范数能够提高表示矩阵的质量,提升自然图像的分割效果。最终,在多种类型的数据集上对AMR-WT、AMR-WT-WMKSC、TRMFAL进行不同的实验,通过比较不同的对比算法可以验证AMR-WT具有较好的超像素分割效果,减少了局部区域和全局区域的过分割现象。同时也验证了AMR-WT-WMKSC和TRMFAL具有良好的聚类特性,对自然图像的分割效果良好。
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积极构建基于配电网数字化自适配和云化技术的新一代配电自动化主站，使电网能源流、业务流、数据流实现更深层次、更高频度的融合交互，初步完成泛在电力物联网在供能侧的应用雏形，为全面建成能源互联网打下坚实基础。
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＜正＞日间全膝关节置换术越来越普遍，可以有效地提高患者满意度，降低总体费用。作者比较了≥80岁和＜80岁患者的临床资料，每组1 111例。所有患者进行了日间单侧全膝关节置换术。90d内，两组病死率没有差异，术后房颤、非房颤心律失常、肺炎、脑梗死、心力衰竭以及尿路感染发生率≥80岁组高于＜80岁组。因此，在选择日间全膝关节置换术时，医生需要告知患者90 d内内科并发症发生率≥80岁组显著高于＜80岁
目的:分析细节护理在健康体检中心护理服务中的应用及体检满意率。方法:选取500例体检者,分成对照组和观察组各250例,对照组采用常规护理,观察组实施细节护理,对比2组体检者受检时间及其护理满意度。结果:观察组护理满意度为96.0%,受检时间为（57.8±12.1）分,2组数据均优于对照组,差异有统计学意义（p＜0.05）。结论:细节护理应用在健康体检中心护理服务中能够有效的缩短受检时间,提高护理满
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