| 基于信息粒度的聚类分析及其应用 |
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| 作者姓名： | 陈洁 张迎春 张燕平 张铃 |
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| 作者单位： | 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 合肥230039,合肥230039,合肥230039,安徽大学人工智能研究所,合肥230039,合肥230039,安徽大学人工智能研究所,合肥230039 |
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| 基金项目： | 安徽省自然科学基金;安徽省教育厅自然科学基金;国家重点基础研究发展计划(973计划);国家自然科学基金;高等学校博士学科点专项科研项目 |
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| 摘 要： | 在处理复杂问题时,通过改变问题所在的粒度空间,不仅可以有效获取对象的特征,而且可去除干扰和非本质属性,使问题易于分析解决。所谓从粒度计算的观点来讨论聚类分析问题,就是认为聚类是在原问题的粒度下(同一问题的最细粒度空间)进行问题分析。为了简化处理,引入不同的聚类相似性函数,其实质就是得到不同粒度空间的等价类。在实际问题求解中,可以根据问题需要取不同相似性函数,以便将问题变换到所需的粒度空间进行处理。为推广其应用,将该思想应用于车牌二值化,提出了基于信息粒度的聚类变换的二值化算法,实现了从彩色3维空间到黑白1维空间的粒度变换。实验结果表明,该算法所得结果更加切合实际图像,不仅具有普适性,而且有利于下一步的识别操作,尤其对于各种斜车牌、光照不均车牌更具有一定的优越性。
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| 关 键 词： | 信息粒度 粒度空间 聚类 车牌二值化 |
| 文章编号： | 1006-8961（2007）01-0087-05 |
| 修稿时间： | 2005-03-01 |
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