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利用云模型和数据场的图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对图像自动分割中的最优阈值选择问题,提出一种基于云模型和数据场的图像分割方法.该方法引入数据场实现图像灰度值特征空间到数据场势值空间的非线性映射,设定两个不同的质量函数分别形成相对数据场和绝对数据场.利用两类数据场的特点,结合全局和局部统计特征获得自适应势阈值对图像像素进行划分,产生图像潜在的背景或目标像素集合.进一步由逆向云发生器算法产生图像背景和目标的云模型表示,根据图像像素隶属于背景、目标云模型的程度,采用极大判定法则得到最终的分割结果.实验结果表明,该方法的分割效果较好、性能稳定,具有合理性和有效性. 相似文献
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基于区域的图像分割方法由于其高效、稳健的特点成为自动或半自动图像分割方法的研究热点之一。针对区域分割方法中存在的不确定性问题,提出了一种基于云模型的区域分割方法。首先以云变换为基础确定了区域生长过程中的生长准则,然后以逆向云算法实现分割区域由定量的像素集合到定性的云概念的转换过程,最后以云综合算法为基础将相邻区域进行合并,实现了基于区域的不确定性图像分割。两组图像分割实验表明该方法可以准确地分割出目标,并优于传统的图像分割算法。 相似文献
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一种快速实用方位标校方法及轴角变换系统 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了一种已经雷达装机试验成功的方位标校方法和轴角变换系统,并被广泛应用于高机动地面情报雷达伺服系统中,取得了良好的效果。 相似文献
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为了实现图像处理与分析的自动化、智能化,把数据挖掘引入到图像处理与分析领域,针对图像纹理数据的特点,在深入研究数据挖掘软件的基础上,提出了一种图像纹理特征数据挖掘的理想的系统结构;介绍了基于图像(遥感图像)数据挖掘的软件原型系统RSImageMiner中图像纹理特征数据挖掘模块的各子功能模块的设计与实现;并以图像纹理分割为例,给出实验结果及分析。实验表明,该软件原型能得到较满意的图像纹理特征,并能有效地指导图像处理与分析。 相似文献
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针对制造车间数控刀具在连续作业过程中易出现过度使用或提前置换的现状,对刀具磨损感知数据获取方法和磨损预测模型构建进行研究.为避免传感器噪声影响,采用OPC技术直接与机床协同完成数控通信,并设计一套双镜头垂直分布的感知数据获取系统;为增强预测模型泛化能力,采用Dropout优化后深度信念网络(DBN)作为预测模型,先在特征提取阶段重构出优化权值,再引入标签量训练特征匹配阶段.结果 显示,改进的DBN算法平均预测准确度约96.0%,在预测精度和稳定性方面较传统模型显著改善. 相似文献
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随着房产事业的快速发展,房产测绘信息的越来越多、越来越复杂,房产测绘信息的管理和有效运用己成为房产测绘的热点问题.针对房产数据的管理、查询和统计等问题,研究和开发了基于ArcGIS的房产测绘信息系统,实现了对房产数据的管理、查询和统计等功能. 相似文献
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不确定性分析是数据挖掘与知识发现的重要内容,对图像纹理特征数据挖掘的基本原理进行了分析、解释,从问题的求解、数据的产生、挖掘的过程以及最终的结果等几个角度分析了图像纹理特征数据挖掘中的不确定性,并讨论了目前不确定性问题分析与处理的若干方法,引入不确定性分析的有力工具--云模型,研究图像纹理特征数据挖掘中的不确定性,并给出了实验结果及分析. 相似文献
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形态学滤波作为一种非线性滤波方法在目标提取、抑制噪声等图像处理领域有着广泛的应用。针对形态学滤波中的一个关键问题—结构元的选择,通过对结构元分解和形态学滤波运算的研究,提出了一种自适应选择结构元尺度的二值形态学滤波方法。通过实验表明该方法可以快速、准确地确定滤波中结构元的尺度,具有较强的去噪性和抗干扰性。 相似文献