In the article“Deep Learning-Enhanced Brain Tumor Prediction via Entropy-Coded BPSO in CIELAB Color Space”by Mudassir Khalil,Muhammad Imran Sharif,Ahmed Naeem,Muhammad Umar Chaudhry,Hafiz Tayyab Rauf,Adham E.Ragab C...In the article“Deep Learning-Enhanced Brain Tumor Prediction via Entropy-Coded BPSO in CIELAB Color Space”by Mudassir Khalil,Muhammad Imran Sharif,Ahmed Naeem,Muhammad Umar Chaudhry,Hafiz Tayyab Rauf,Adham E.Ragab Computers,Materials&Continua,2023,Vol.77,No.2,pp.2031–2047.DOI:10.32604/cmc.2023.043687,URL:https://www.techscience.com/cmc/v77n2/54831,there was an error regarding the affiliation for the author Hafiz Tayyab Rauf.Instead of“Centre for Smart Systems,AI and Cybersecurity,Staffordshire University,Stoke-on-Trent,ST42DE,UK”,the affiliation should be“Independent Researcher,Bradford,BD80HS,UK”.展开更多
目的:建立一种基于CIELAB(国际照明委员会1976年L*a*b*标准)和HSI(hue,saturation and intensity,色调、饱和度、亮度)色彩空间的舌质舌苔的分割算法。方法:以数码相机采集神经内科患者的舌图(有淡红舌薄白苔、腻苔、黄苔、舌红少苔、...目的:建立一种基于CIELAB(国际照明委员会1976年L*a*b*标准)和HSI(hue,saturation and intensity,色调、饱和度、亮度)色彩空间的舌质舌苔的分割算法。方法:以数码相机采集神经内科患者的舌图(有淡红舌薄白苔、腻苔、黄苔、舌红少苔、舌面瘀斑等舌图种类)为研究对象。算法结合了CIELAB和HSI色彩空间描述舌图的优势,先以舌图的a*值为聚类样本,使用K-均值聚类对舌质舌苔进行初步分割,然后再根据H值排除紫斑区域以完成分割。结果:该算法不仅可以分割舌质和舌苔,并且能识别舌质上的紫斑。使用该算法对56例采集自临床舌图进行舌质舌苔分割,成功率达92.85%。结论:该算法能自适应分割舌质舌苔,分割结果具有临床诊断价值。展开更多
矢量中值滤波器VMF(Vector median filter)是一种经典和高效的矢量滤波器,主要用于消除彩色图像中的脉冲噪声.然而VMF没有区分细线条和噪声的能力,往往把细线条当成噪声而过滤掉.本文先将彩色图像从RGB空间变换到均匀颜色空间CIELAB中,...矢量中值滤波器VMF(Vector median filter)是一种经典和高效的矢量滤波器,主要用于消除彩色图像中的脉冲噪声.然而VMF没有区分细线条和噪声的能力,往往把细线条当成噪声而过滤掉.本文先将彩色图像从RGB空间变换到均匀颜色空间CIELAB中,然后模仿Laplacian算子,提出一个用于检测彩色图像中的脉冲噪声的算法,并结合传统的VMF构造出一个新颖的开关型矢量中值滤波器.实验表明,新的滤波器不仅能有效地保护细线条和边界等细节信息,而且其滤波性能也明显胜过传统的VMF和一些经典的、及最近开发的矢量滤波器.展开更多
文摘In the article“Deep Learning-Enhanced Brain Tumor Prediction via Entropy-Coded BPSO in CIELAB Color Space”by Mudassir Khalil,Muhammad Imran Sharif,Ahmed Naeem,Muhammad Umar Chaudhry,Hafiz Tayyab Rauf,Adham E.Ragab Computers,Materials&Continua,2023,Vol.77,No.2,pp.2031–2047.DOI:10.32604/cmc.2023.043687,URL:https://www.techscience.com/cmc/v77n2/54831,there was an error regarding the affiliation for the author Hafiz Tayyab Rauf.Instead of“Centre for Smart Systems,AI and Cybersecurity,Staffordshire University,Stoke-on-Trent,ST42DE,UK”,the affiliation should be“Independent Researcher,Bradford,BD80HS,UK”.
文摘目的:建立一种基于CIELAB(国际照明委员会1976年L*a*b*标准)和HSI(hue,saturation and intensity,色调、饱和度、亮度)色彩空间的舌质舌苔的分割算法。方法:以数码相机采集神经内科患者的舌图(有淡红舌薄白苔、腻苔、黄苔、舌红少苔、舌面瘀斑等舌图种类)为研究对象。算法结合了CIELAB和HSI色彩空间描述舌图的优势,先以舌图的a*值为聚类样本,使用K-均值聚类对舌质舌苔进行初步分割,然后再根据H值排除紫斑区域以完成分割。结果:该算法不仅可以分割舌质和舌苔,并且能识别舌质上的紫斑。使用该算法对56例采集自临床舌图进行舌质舌苔分割,成功率达92.85%。结论:该算法能自适应分割舌质舌苔,分割结果具有临床诊断价值。
文摘矢量中值滤波器VMF(Vector median filter)是一种经典和高效的矢量滤波器,主要用于消除彩色图像中的脉冲噪声.然而VMF没有区分细线条和噪声的能力,往往把细线条当成噪声而过滤掉.本文先将彩色图像从RGB空间变换到均匀颜色空间CIELAB中,然后模仿Laplacian算子,提出一个用于检测彩色图像中的脉冲噪声的算法,并结合传统的VMF构造出一个新颖的开关型矢量中值滤波器.实验表明,新的滤波器不仅能有效地保护细线条和边界等细节信息,而且其滤波性能也明显胜过传统的VMF和一些经典的、及最近开发的矢量滤波器.
