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灰色理论在图像工程中的应用研究进展 总被引:16,自引:0,他引:16
随着传统图像信息处理技术的日趋成熟,寻求基于新理论和新思想的图像信息处理技术具有十分重要的理论意义和实用价值。为了使图像处理中的新理论——灰色理论更多地被人们所了解,首先简要介绍了灰色理论的研究内容、主要特点和基础理论;然后分别从图像处理、图像分析和图像理解3个层次来综述和分析灰色理论在图像工程中的研究进展,包括一些新的研究成果;最后,总结了在图像工程中应用灰色理论时,要解决的关键问题和未来的发展方向。研究结果显示,尽管灰色理论在图像工程中的应用研究还处于起步阶段,但其应用范围却几乎涉及了图像工程的各个方面,这充分显示它的广泛可行性、有效性,以及良好的发展潜力和应用前景。 相似文献
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基于灰色聚类的群决策方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用非线性变换对区间灰数形式的决策信息进行规范化处理,并由决策者问差异度最小构建优化模型,确定指标权重.考虑到在决策者较多的情况下对决策者进行聚类处理可以提高决策质量,给出了决策者决策信息的灰色关联度的计算方法,并基于灰色关联度提出了对决策者进行分类的灰色聚类算法.在此基础上,提出了对聚类后各决策者类的决策信息集结的决策模型.最后通过一个实例说明了所提出方法的可行性和有效性. 相似文献
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移动机器人地图创建中的不确定传感信息处理 总被引:15,自引:1,他引:14
该文研究移动机器人自主创建地图中的不确定传感信息处理问题,基于灰色系统理论
提出了一种新的对传感信息进行解释和融合的方法用于声纳信息的处理,并以此建立环境的栅
格地图.声纳的传感信息存在较大的不确定性,这里引入灰数的概念来表示和处理这种不确定
性,对于机器人在不同位置的测量结果,根据灰色系统理论对信息的理解方式设计融合方法,得
到一个对环境的整体表示.通过仿真环境和真实机器人平台上进行的创建地图实验,表明这种
方法具有良好的鲁棒性和准确度. 相似文献
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探讨了灰色关联度计算方法在边缘检测中的适用情况,提出并实现了基于灰色加权绝对关联度的灰度图边缘检测算法。实验结果表明在基于灰色系统理论的边缘检测过程中采用加权灰色绝对关联度其效果明显优于采用一般关联度.该算法为基于灰色系统理论的边缘检测的新思路做出了有益的发展和补充。 相似文献
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针对传统的灰度校正算法在对亮度不均匀的路面裂缝图像处理时容易造成边缘模糊,局部对比度得不到增强的问题,本文在传统的快速灰度校正算法基础上,提出了一种改变初始背景图像选取方式以及采取局部对比度增强图像和整体灰度校正图像相互融合的改进型灰度校正算法.实验结果表明,与传统方法相比,改进后的算法对路面裂缝类图像的预处理效果明显增强. 相似文献
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梯度和散度在弹丸图像边缘提取中的应用 总被引:2,自引:4,他引:2
本文将场论中等位线,梯度和散度的概念引入到图像分析中,基于梯度和散度的积分定义,结合图像梯度和散度的与坐标选取无关的简易近似公式,分析灰度图像梯度和散度的物理意义。本文将上述理论总结为一种图像处理方法,应用于弹丸的边缘的提取中,本文方法处理结果比动态边缘提取算子canny所提取的结果更理想。 相似文献
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灰度变换技术直接用于彩色图像的RGB各分量可以提高其对比度,但却会引起彩色失真;而基于Retinex理论的多尺度彩色复原算法(MSRCR)可以改善彩色图像的视觉效果,也不会引起彩色失真,但存在控制参数的取值问题,自适应性不是很好,更大的缺陷在于卷积运算巨大的运算量导致处理时间偏长。提出了一种基于灰度变换的自适应彩色图像增强算法,将原始RGB图像和RGB三分量灰度变换后的图像转换到非线性亮度/色度彩色空间,重组两者的色度分量和亮度分量,从而保持了原始图像的色彩。在继承灰度变换算法优点的基础上,扩展了原始图像的有效灰度范围,提高了整体对比度,增强了细节。此外,算法的计算量极小,不需要设定任何参数,可用于自适应实时彩色图像处理。 相似文献
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介绍了一种采用SoPC技术,适用于光照度不够均匀造成图像灰度过于集中环境下的视频处理与显示设计。该系统基于FPGA技术,通过将NiosⅡ软核处理器、用户自定义逻辑模块、存储器、I/O等集成到单块低成本的FPGA上,实现对解码芯片SAA7113H的初始化及配置、视频图像灰度信号直方图统计以及灰度均衡化的实时处理与显示。其设计灵活、可靠性高,并且降低了成本和功耗。 相似文献
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随着激光和计算机技术的迅猛发展,激光雕刻技术在加工领域得到了广泛应用.目前常用的激光雕刻系统大多是用来雕刻图形或是二值图像,具有一定的局限性.对基于灰度图像雕刻的激光雕刻控制系统进行了研究,针对具有256个灰度级别的BMP格式的灰度图像,着重介绍了一种适合于激光雕刻特点的数字图像处理方法--直方图均衡化法,处理后的图像再经过灰度转换,生成一幅较好的激光雕刻图像,使雕刻的图像具有一定的灰度层次,更加逼近真实图像. 相似文献
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基于PCNN的灰度图像边缘检测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
脉冲耦合神经网络(PCNN)最初由Eckhorn根据猫大脑中视觉皮层神经元的同步脉冲(SynchronousBurst)现象而提出。由于具有一系列良好的特性,PCNN在图像处理、模式识别等领域获得了广泛的应用。文献[6]根据PCNN的传播特性提出了一种利用PCNN检测二值图像边缘的有效方法,但这种方法并不能直接用于对灰度图像的边缘进行检测。由于实际处理的图像大部分为灰度图像,因而其方法的适用性是很有限的。该文提出了一种基于PCNN的灰度图像边缘检测方法,从而直接对256色灰度图像的边缘进行提取,具有较好的适用性。实验结果表明该方法是有效的。 相似文献