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克隆选择算法和ICM的图像自动分割方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
交叉皮层模型是一种简化的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN),该模型保留了PCNN的脉冲耦合、发放同步脉冲、变阈值、产生脉冲波等重要特性,但调节参数比PCNN少,被认为具有比PCNN更加良好的图像处理能力。针对ICM模型图像分割效果取决于各个参数的优化调节,提出了一种克隆选择算法和ICM模型的图像自动分割算法。该算法的克隆选择算子以自适应方式调节,以最大信息熵作为亲和度函数,速度快,全局搜索效率高,实现了图像的自动分割。仿真表明,该算法有效可行。 相似文献
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基于改进的PCNN多目标图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled neural network,PCNN)可有效地用于图像分割.为获得满意分割效果,PCNN需要选取适当的参数,目前其参数往往通过反复试凑确定.针对这一问题,基于改进的PCNN模型,提出结合图像灰度直方图,以最大交叉熵函数作自适应遗传算法的适应度函数,采用自适应遗传算法搜索最优门限阈值函数的图像分割算法.实验结果表明,该算法可以有效地实现多目标图像分割,且分割效果优于多阈值Ostu算法. 相似文献
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针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在图像分割时需要设置较多参数和不能准确分割低对比度图像的问题,提出一种简化的PCNN模型和改进算法。在简化模型中减少了在传统PCNN模型中需要设置的参数的数量;在改进算法中根据图像像素空间和灰度特征自适应设置模型参数,并根据图像灰度直方图求出灰度期望均值作为图像分割阈值,因此该算法无需选择 循环迭代次数,只需一次点火过程就能实现图像的有效分割。实验结果表明,该方法能准确分割图像,纹理细节清晰,分割结果优于人工调整参数的PCNN方法和Otsu方法。 相似文献
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在对PCNN的实际应用中,其模型参数的合理确定是一个难点。克隆选择算法作为一种新型的进化算法,凭借其优越的寻优特性,可以实现对目标参数的自动优化选取。本文提出一种基于克隆选择算法的PCNN模型参数自动设定方法,提高了PCNN模型的应用效率。通过将其应用于图像分割进行仿真实验,验证了该方案的正确性与可行性。 相似文献
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一种基于QPSO的脉冲耦合神经网络参数的自适应确定方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型中的参数主要通过人工定义的问题,提出一种基于量子微粒群优化(QPSO)算法的PCNN参数自动确定方法,并分析该算法的时间复杂度。该方法利用PCNN分割后的图像熵作为QPSO算法的适应度函数,在解空间中自动搜索PCNN中待确定参数的最优值,提供一种PCNN神经元模型中的参数自动确定方法。将该方法应用于图像分割时,以互信息量作为图像分割评价标准。仿真结果表明文中方法实现正确的图像分割,其性能优于Otsu方法、人工调整PCNN参数方法、遗传算法优化方法和微粒群优化方法,表现出较好的鲁棒性。 相似文献
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基于微粒群算法和脉冲耦合神经网络的图像分割算法 总被引:2,自引:1,他引:1
脉冲耦合神经网络(Pulse Coded Neural Network, PCNN)在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成很大的困难.尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参数对图像分割的结果影响很大.而微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)具有对参数自动寻优的优势,为此,将PSO和PCNN相结合,以改进的最大熵函数为适应度函数,提出了一种基于PSO和PCNN算法的图像自动分割算法.实验仿真结果验证了该方法的有效性,即不仅可以正确地实现图像分割,而且参数可以自动设置,省去TAT实验的麻烦,同时分割速度也有所提高. 相似文献
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脉冲耦合神经网络(Pulse Coded Neural Network,PCNN)在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成很大的困难。尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参数对图像分割的结果影响很大。而微粒群优化算法(Partide Swarm Optimization,PSO)具有对参数自动寻优的优势,为此,将PSO和PCNN相结合,以改进的最大熵函数为适应度函数,提出了一种基于PSO和PCNN算法的图像自动分割算法。实验仿真结果验证了该方法的有效性,即不仅可以正确地实现图像分割,而且参数可以自动设置,省去了人工实验的麻烦,同时分割速度也有所提高。 相似文献
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利用分块相似系数构造感知图像Hash 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于图像分块相似系数的感知稳健图像Hash.先对图像预处理,再进行重叠分块,在密钥控制下,利用高斯低通滤波器生成伪随机参考图像块,分别计算每个分块与参考图像块的相关系数得到图像特征序列.依此将相邻两个分块特征值合并以缩短Hash长度,同时对压缩后的特征序列进行重排,进一步提高图像Hash的安全性.最后对归一化特征值进行量化,并运用Huffman方法对其编码,进一步压缩Hash长度.理论分析和实验结果表明,该图像Hash方法对JPEG压缩、适度的噪声干扰、水印嵌入、图像缩放以及高斯低通滤波等常见图像处理有较好的鲁棒性,能有效区分不同图像,冲突概率低,可用于图像篡改检测. 相似文献
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针对现有X线图像拼接方法中分别存在的需要固定标志物、鲁棒性差及全景图像存在伪影等问题,提出一种旋转不变的图像自动拼接方法.基于特征点配准,结合改进的、旋转不变的相关度法进行特征匹配,对图像重合度要求较低.在图像融合中则采用2维动态权值和平衡曝光度等策略.经实验验证,本文配准算法在保证结果准确性的同时提高了鲁棒性;本文融合算法可有效地平衡曝光度差异,并避免拼接伪影,极大地提高了全景图像质量. 相似文献
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提出一种对鱼眼图像进行校正和配准的算法。首先把鱼眼图像从相等距离投影模型映射到参数化球面投影模型,使得合成球面全景图成为一个平移求解问题。然后使用非线性优化算法进行图像的配准。在合成场景的球面全景图以后,通过重投影球面全景图到视平面来完成虚拟场景的实时漫游。 相似文献
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本文简述了红外与可见光图像融合的意义及其应用,介绍了多种红外与可见光序列图像融合方法。在对这些融合方法进行比较分析的基础上,总结了红外与可见光序列图像融合的研究现状、当前研究热点及未来的发展趋势。 相似文献
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探讨数字化图像监视和记录系统的构建与程序设计技术,通过详细的程序设计实例, 讲述用图像摄取控件高效设计硬盘录像系统的程序设计技巧. 相似文献
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车辆运动模糊图像的快速恢复 总被引:2,自引:0,他引:2
论文针对运动造成的模糊图像,根据运动造成的图像模糊的特点,建立了原始图像与模糊图像间的关系,在此基础上提出了一种运动模糊图像的快速恢复算法,并用于车辆运动模糊车牌图像恢复中。实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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地面对空中无人机的视觉识别中,由于无人机的飞行速度、角度呈现非线性变化;使得采集的疑似图像存在特征模糊、衰退等问题,传统的模式识别方法无法提取无人机图像的主要特征,极大程度上降低了图像的识别概率;提出一种引入球面谐波基图像特征细分的无人机识别算法,建立球面谐波基图像识别模型,利用无人机图像的球面谐波基图像近似率,对模糊图像的差异特征进行依次识别;实验结果表明,利用改进算法建立的模糊无人机图像差异特征识别模型,具有一定的优越性,提高了无人机识别的准确率。 相似文献