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针对二值图像处理,为抑制噪声改善图像质量,论文提出一种利用双稳态随机共振系统实现含噪二值图像恢复方法。论文首先对图像分别按行和列重采样为一维信号,并将该一维信号输入双稳态系统,通过欧拉法或龙格-库塔法迭代求解双稳态方程的输出序列,得到恢复图像对行和列两个方向的偏导数,再结合该偏导数根据截断的二维泰勒公式推导出邻近像素点的值,然后对每个像素计算获得的多个值加权平均得到恢复的灰度图像,对灰度图像二值分割即得到最终的复原二值图像。实验结果表明,论文算法能有效从高强度噪声中恢复原二值图像,且相对于传统维纳滤波算法峰值信噪比提高了22.36%,相对于对比算法,峰值信噪比平均提高了10.8%。 相似文献
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基于改进局部切空间排列的流形学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
局部切空间排列是一种广受关注的流形学习算法,其具备实现简单、全局最优等特点,但其难以有效处理稀疏采样或非均匀分布的高维观测数据。针对这一问题,该文提出一种改进的局部切空间排列算法。首先,提出一种基于L1范数的局部切空间估计方法,由于同时考虑了距离和结构因素,该方法得到的切空间较主成分分析方法更为准确。其次,在坐标排列步骤为了减小排列误差,设计了一种基于流形结构的加权坐标排列方案,并给出了具体的求解方法。基于人造数据和真实数据的实验表明,该算法能够有效地处理稀疏和非均匀分布的流形数据。 相似文献
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一种基于数学形态学的多结构元图像分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对Canny图像分割算法容易出现目标边缘断裂和粘连现象,根据数学形态学中开闭运算的性能,结合目标基本形状特征,提出了多结构元多层次图像分割后处理算法。算法利用多个尺寸逐渐增大的圆盘结构元,对目标边缘图进行闭运算,每次运算前根据目标基本形状特征过滤已达到好的分割效果目标,同时选择合适尺寸结构元对分割不好目标图像进行开运算,消除目标之间粘连及目标边缘突起。实验结果表明算法能够有效平滑目标轮廓,连接断裂边缘,去除目标粘连,算法提高了Canny边缘检测算子的图像分割准确性,减少了对Canny算子对参数的依赖性。 相似文献
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粗糙集理论在决策判断中的应用 总被引:9,自引:0,他引:9
属性约简是RoughSet理论研究中的核心内容之一,现在已经证明寻找决策表的最小约简是NP hard问题。本文首先阐述了可辨识矩阵的概念;然后在此基础上提出了一种基于可辨识矩阵和信息熵的属性约简的新算法,并给出了该算法的时间复杂度;最后,通过实例分析表明,本文算法能够成功用于决策判断,并且在多数情况下该算法能够得到决策表的最小约简。 相似文献
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临床心电图诊断中,常需用到ST段的偏移和形态变化.但由于ST段精确定位比较困难,使得其形态分析很难直接进行.本文提出了一种基于曲线特征的心电图ST段形态分析方法.首先,对输入心电信号进行预处理,消除噪声干扰,检测波形关键点.然后,测量ST段电平,判断ST段偏移方向,并据此确定待分析的ST段的大致区域.接着,对ST段大致区域内的波形曲线进行分析,将其判断为直线型或曲线型两种曲线类型中的一种.对于直线型ST段曲线,计算其斜率作为形态特征,并依此判断ST段的斜率方向;对于曲线型ST段曲线,则计算其凹凸度参数作为形态特征,并依此判断ST段的凹凸方向.最后,将上述步骤中已得出的ST段偏移方向、曲线类型以及斜率方向或凹凸方向结合起来,即可得到ST段形态识别结果.经MIT-BIH心律失常数据库和欧洲ST-T数据库验证,本方法均能取得良好的识别结果. 相似文献
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心电图波形特征提取是针对-维心电信号的弱信号特征提取.如何排除各种干扰,提取出心电波形特征,并准确定位心电信号中P波、QRS波群、T波,一直是心脏病智能诊断的难点和热点问题,其中QRS波群的定位又是其它波定位的重要依据.利用形态学和小波包理论相结合的方法对这一问题进行了探讨,提出了QRS波群定位和滤除基线漂移的方法.实验证明提出的方法速度较快,能较准确的定位QRS波群、有效的去除基线漂移. 相似文献
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本文针对医疗诊断推理的难点,给出了一个借助矩阵的变换来实现推理的不精确推理算法,并通过实例解释了算法的推理过程;该算法考虑了规则中命题的权重、规则的可信度,表现出良好的适应性. 相似文献