仿生计算与应用创新国际会议

文摘:水下图像模糊一直是海洋工程中令人头疼的问题。本文提出了一种高效、低复杂度的基于暗通道先验的水下图像增强方法。该方法采用中值滤波代替软抠图方法来估计图像的深度图。在此基础上，采用颜色校正方法提高水下图像的颜色对比度。实验结果表明，该方法能有效地增强水下图像，缩短执行时间。此外，该方法计算资源较少，适用于实时监视和水下导航。

文摘:谷歌的Android原生开发工具包(NDK)是一个工具集，允许您在Android应用程序中嵌入使用原生代码的组件。它使开发人员可以轻松地在Android开发平台上使用C/ c++编译。一般来说，开发者并不关心本机代码和Dalvik Java代码之间的效果如何，这会导致Android性能较差。对Java和C/ c++的基准betway亚洲测试进行了一些研究。但是他们没有考虑Dalvik和Android编程的本地代码的问题，也没有在真正的Android设备上评估它们。在这项工作中，我们使用了一种更完整的方法在真实的Android设备上对Dalvik java代码和Native代码进行基准测试。我们进行了12个测试程序来分析性能，发现本机代码比Dalvik Java代码快约34.2%。

文摘:本文提出了一种基于中立集(NS)和模糊c均值聚类(FCM)的改进分割方法。选择了腹部CT成像的一个应用，并应用分割方法来观察它们对腹部CT图像分割的能力和准确性。将腹部CT图像转换为NS域，用三个子集进行描述，即;子集T中的真值百分比，子集I中的不确定性百分比，子集f中的假值百分比。定义NS中的熵，并使用熵来评估不确定性。采用模糊c均值算法对NS图像进行阈值调整。最后，利用连接分量算法对腹部CT图像进行分割，选择肝脏实质。将该方法称为NSFCM，并利用Jaccard指数和Dice系数与FCM进行比较。实验结果表明，该方法对噪声的敏感性较低，对非均匀CT图像的处理效果较好。