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1.
图像多阈值分割在图像压缩、图像分析和模式识别等很多领域具有重要应用,但是阈值数的自动选择一直是至今未解决的难题.为此,基于分块采样和遗传算法提出一种自动多阈值图像分割算法.首先将一幅图像看成是由像素值组成的总体,运用分块采样得到若干子样本;其次在每一个子样本中运用遗传算法来使样本的均值与方差比极大化;再基于获得的样本信息对阈值数目和阈值进行自动预测;最后利用一种确定性的算法对阈值数和阈值做进一步的优化.该算法无需事先考虑图像的纹理和分割数等先验信息,具有较高的易用性,其计算复杂性对图像阈值个数敏感性较低,且无需进行灰度直方图分析.在Berkeley图像分割数据集上的大量仿真实验结果表明,文中算法能获得较准确、快速和稳定的图像分割.  相似文献   
2.
近年来隐私保护下的数据挖掘发展迅速,但应用广泛的数据可视化中的隐私保护问题则成果鲜见,差分隐私保护是一种新兴的具有广阔发展前景的隐私保护方法,目前,差分隐私保护下的多维数据可视化方法却未见报道.文章研究如何在数据可视化的过程中满足差分隐私保护.现有的DP k-means算法不支持较大的k,因此在数据聚合的过程中仅有理论意义.提出一个ε-Differential Privacy Equipartition k-means算法(DPE k-means),能够支持较大的k,较好地解决了可视化中数据的叠加问题,在一定的隐私保护级别下极大地改善了数据可视化后的图像质量.仿真实验中计算了衡量数据聚合质量的几项指标,结果表明DPE k-means算法优于现有的DP k-means算法.  相似文献   
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