基于直觉模糊推理的医学图像融合方法研究

针对传统的模糊推理融合方法生成融合图像质量不高的问题,提出了一种基于直觉模糊推理的医学图像融合新方法。根据直觉模糊集的定义,利用直觉模糊理论在处理不确定问题中的优势,制定直觉模糊推理规则,进行图像融合。给出了算法的具体步骤,仿真结果表明,文中提出的算法明显优于传统的模糊推理融合算法。     

基于多尺度变换的直觉模糊推理图像融合算法

提出了基于多尺度变换的直觉模糊推理医学图像融合方法,针对4种多尺度变换对图像融合的影响进行了分析。文中融合算法是利用4种多尺度变换对待融合图像进行分解,并对得到的低频分量和高频分量采用直觉模糊推理融合规则进行处理,最后将融合后的低频分量和高频分量经逆变换得到融合图像。实验结果表明本文算法优于传统的模糊推理图像融合算法,并且在变换域中,Contourlet变换下的融合结果要优于其它3种变换。     

基于模糊推理的图像放大算法

图像放大技术在许多图像应用系统中具有重要作用.图像的主要特性之一是具有模糊特性,将模糊处理方法引入图像放大算法中,提出一种基于模糊推理的图像放大算法.该算法首先建立了基于模糊推理的图像模型,假设图像相邻的像素点是一种特定的模糊推理规则,并且在局部窗口之内,这种模糊推理规则保持不变.在基于模糊推理的图像放大算法中,根据基于模糊推理的图像模型预测内插像素点的数值,并且这种模糊推理规则可以根据局部像素点的训练得到.实验结果表明,所提出的基于模糊推理的图像放大方法能够有效地提高图像的主客观质量.     

流量异常检测中的直觉模糊推理方法

针对网络流量特征属性不确定性和模糊性的特点,将直觉模糊推理理论引入异常检测领域,该文提出一种基于包含度的直觉模糊推理异常检测方法。首先设计异常检测中特征属性的隶属度与非隶属度函数,其次,给出基于包含度的强相似度计算方法并生成推理规则库,再次给出多维多重式直觉模糊推理规则,最后建立异常检测中的直觉模糊推理方法。通过对异常检测标准数据集KDD99的实验,验证该方法的有效性,与常见经典异常检测方法对比,该方法具有更良好的检测效果。     

基于自适应直觉模糊推理的威胁评估方法

将直觉模糊集理论引入信息融合领域,提出一种基于自适应直觉模糊推理的威胁评估方法。首先,分析了现有威胁评估方法的特点与局限性,建立了基于自适应神经-直觉模糊推理系统(ANIFIS)的Takagi-Sugeno型威胁评估模型。其次,设计了系统变量的属性函数和推理规则,确定了各层输入输出的计算关系,以及系统输出结果的合成计算表达式。再次,分析了模型的全局逼近性,设计了网络学习算法。最后,以20批典型目标的威胁评估为例,给出相应的评估结果,验证了方法的有效性和模型的正确性。实践结果表明,该方法可以提高威胁评估的可信度,改进评估质量,提高推理结果综合值的精度。     

基于直觉模糊推理的态势预测方法

在作战辅助决策系统中,针对战场态势预测问题,提出一种基于直觉模糊推理的战场态势综合预测方法.分析了当前态势预测方法的特点与不足;建立了直觉模糊推理规则,设计了推理合成算法和解模糊算法,检验了推理规则的完备性,并引入态势指标的权重向量;最后通过态势预测中的一个具体仿真实例验证了该方法的有效性与合理性.     

基于直觉模糊推理的入侵检测方法

将IFS理论引入信息安全领域,提出一种基于直觉模糊推理的入侵检测方法.首先,描述了入侵行为的特征属性、入侵检测的不确定性,以及现有入侵检测方法的特点与局限性,给出了原始数据预处理的方法.其次,将入侵特征属性直觉模糊化,建立了特征属性的直觉模糊集合及其隶属函数与非隶属函数.再次,建立了系统推理规则,设计了推理算法和清晰化算法.最后,选择KDDCUP 99的入侵检测数据集,验证了方法的有效性.     

引入图像特征的直觉模糊推理医学图像融合方法

针对现有的直觉模糊推理在医学图像中的应用展开研究,在直觉模糊推理有局限的情况下,引入图像的特征参数作为融合判断条件,提出新的图像融合算法。该算法以直觉模糊推理作为基础,加入新的判定参数再进行融合,采用新的算法进行实验仿真,结果显示新方法具有一定的改进和优势。     

基于云计算及图像内容分析的医学图像融合方法

提出了一种使用云计算实现基于图像内容分析的医学图像融合方法.为了设计云计算推理规则,对两幅输入图像--CT和MRI图像进行灰度直方图分析.并基于CT与MRI图像的灰度直方图与融合目的设计推理规则.将CT与MRI图像作为推理系统的两个输入,进而得到融合图像.实验结果表明,使用云推理方法得到的融合图像较之模糊推理得到的融合...     

直觉模糊条件推理与可信度传播

针对直觉模糊逻辑及命题演算,基于直觉指数所表征的中立证据中支持与反对的程度呈均衡状态的假设,提出利用隶属度与犹豫度计算直觉模糊逻辑命题真值的对称合成方法,给出直觉模糊逻辑命题的运算规则。重点研究了基于直觉模糊逻辑的条件推理方法,包括直觉模糊蕴涵式推理、条件式推理、多重式推理、多维式推理及多重多维式推理等;推导了相关的推理合成运算公式。针对带有可信度因子的直觉模糊逻辑推理,包括典型的、加权的及狭义的直觉模糊推理;分析了规则中的可信度因子传播对结论可信度的影响;给出了相关的计算结论真值的公式。     

高阶直觉模糊时间序列预测模型

提出一种高阶直觉模糊时间序列预测模型。模型首先应用模糊聚类算法实现论域的非等分划分;然后,针对直觉模糊时间序列的数据特性,提出一种更具客观性的直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的确定方法;最后,利用直觉模糊多维取式推理建立高阶模型的预测规则,进行预测。在Alabama大学入学人数和北京市日均气温2组数据集上分别与典型方法进行对比实验,结果表明该模型有效提高了预测精度,证明了模型的有效性和优越性。     

基于直方图的图像模糊聚类分割算法

针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化,得到图像模糊聚类算法目标函数;采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度、中立度、拒分度和聚类中心表达式,设计图像模糊聚类算法并对其收敛性进行了证明。通过复杂医学和遥感图像的分割测试结果表明,新的分割算法相比现有的模糊C-均值聚类分割算法和直觉模糊C-均值聚类分割算法具有更好的分割性能。     

一种改进的一维模糊熵图像分割算法

传统的一维最大模糊熵图像分割算法对于图像的局部信息干扰噪声处理能力存在不足。文中研究实数编码混沌量子遗传算法（RCQGA）与一维模糊熵算法相结合的新算法。该算法将图像的空间信息和像素信息引入到一维模糊熵图像分割算法中,并运用实数编码混沌量子遗传算法对一维最大模糊熵图像分割算法进行改进,从而提高了一维最大模糊熵分割精度。研究结果表明,该算法分割效果明显优于传统一维模糊熵图像分割算法,并具有较强的抗噪性能。     

一种自适应PCNN多聚焦图像融合新方法

该文通过分析脉冲耦合神经网络(PCNN)参数模型,结合多聚焦图像的基本特点和人眼视觉特性,提出了一种自适应PCNN多聚焦图像融合的新方法。该方法使用图像逐像素的清晰度作为PCNN对应神经元的链接强度,经过PCNN点火获得每幅参与融合图像的点火映射图,再通过判决选择算子,判定并选择各参与融合图像中的清晰部分生成融合图像。该方法中,其它参数如阈值调整常量等对于融合结果影响很小,解决了PCNN方法的参数调整困难的问题。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换方法和Laplace塔型方法。     

基于模糊逻辑的指纹图像增强滤波

本文提出了一种新的基于模糊逻辑技术的指纹图像增强滤波器，通过模糊边缘判别器在对任一像素点属于边缘的程度进行模糊软判决的同时完成边缘检测，并针对指纹图像的平滑区域和边缘区域分别采用不同的模糊规则进行增强滤波。实验结果表明这种滤波器在图像的平滑区域具有好的滤波性能，对于边缘区域，则能够在保持边缘细节的同时滤除噪声。     

基于动态模糊积分的决策层融合识别算法

模糊积分是一种常用的信息融合方法,融合中最关键的问题是确定反映各信源重要程度的模糊测度。在此将该算法用于多传感器目标识别系统,首先介绍了Choquet模糊积分以及模糊测度的定义,再建立了基于动态模糊积分的决策层融合目标识别模型,将该过程转化为多个传感器的身份识别结果关于各自重要程度的广义Lebesgue积分。目前已有的确定模糊测度的方法几乎都只利用了训练样本的先验知识,适应性较差,难以全面地反映问题。该文在此基础上提出了一种基于动态模糊积分的决策层融合算法,可在判决过程中对结果进行动态的自适应修正,并给出了具体衡量各传感器重要程度的标准和方法。     

维数差异对模糊积分融合多FasART网络影响的研究

基于软决策的并行分布式融合系统能融合不同类型的特征,且最终决策结果与前期决策器输出的数值大小相关.当不同类型矢量的维数不等时,维数差异是否对最终融合决策有影响对设计融合算法和分类器的选择具有重要意义.本文分析了维数差异对模糊积分融合多FasART网络算法的影响原因,提出了解决办法,用遥感图像的光谱和纹理特征进行了融合实验,结果表明维数差异对该算法有影响.模糊积分融合多FasART网络是一种典型的基于软决策的并行分布式融合决策系统的算法,因此,基于上述融合系统的算法存在维数差异问题.