伴随二元关系粒运算的布料色卡图像检索模型

伴随二元关系的信息粒的加粗、加细、信息粒之间的并和交等的运算法则,为实现信息粒之间的有机联系与不同层次上的信息粒之间的变换提供了一种简单且有效的实现模型。针对布料制品加工领域中存在的找料难和分类难等问题,提出一种基于伴随二元关系粒运算体制的布料卡图像检索模型。采用粒计算方法构建具有不同粒度的布料色卡图像粒度空间,基于伴随二元关系粒运算体制的布料色卡图像检索方法以模拟人类识别与检索图像的方式对布料色卡图像进行检索,旨在有效解决了目前布料制品加工领域中存在的找料难和分类难的问题。基于所提出的模型,一个实际所开发的系统已经得到初步应用。     

社团挖掘的粒计算方法研究

挖掘社会网络中的社团结构是当今一个非常有挑战性和发展潜力的研究领域。粒计算理论具有模拟了人类思考和解决问题方式的一种智能信息处理模型,它通过将问题进行粒化成具有不同粒度大小的粒度空间上,以简化问题的求解。借助粒计算思想,改进了对结点之间的紧密关系的度量方法。基于粗糙集模型的粒计算方法给出了覆盖粒和覆盖粒度空间等概念,提出一种基于粒计算方法的社团挖掘数据模型,得到几个相关性质,并设计相应的基于粒计算社团结构挖掘方法,即将社团挖掘问题转换成在覆盖粒度空间上的粒度转换问题。通过实例在3个标准测试数据集上测试,并对比试验结果,表明所提出的方法是有效的。     

基于粒计算的规则发现研究

主要对粒计算在规则发现中的应用进行了研究。数据挖掘中的规则发现已经有了许多方法，例如Roughsel理论。粒计算和Roughset理论有很多的关联，将这两者结合起来应用是一个很有意义的研究。文中先介绍粒及粒计算的基本性质，接着对粒计算和Roughset理论两者进行了一定的比较，最后对粒计算在规则发现中的应用进行了讨论研究。     

从Rough集的发展前景看粒计算的研究趋势

论述了Rough集提出的意义、研究背景和发展趋势,分析了Rough集的实质是从一个不可定义的子集中,经等价关系构造出这个集合的上、下近似集,因而使得这个不可定义的集合转变为精确可定义的上、下近似集,从而在不可定义集上处理的问题可移到精确可定义的上、下近似集上去处理,这是Rough集创立的重大贡献.讨论了Rough集应用的广泛性及其在许多方面的应用实例,Rough集的应用,为粒计算研究提供了新思维,促进了粒计算研究崛起.     

基于最大概率和色彩信息的物粒图像识别

色彩是彩色图像处理中识别图像的主要感知特征之一。在该文中，彩色图像的色彩信息与最大概率法二者被结合起来，同时引入物粒图像的背景呈一定的均匀度和正态分布的假设，分别根据颗粒识别的实际情况得到二次域值区间，将非均匀背景去除，获得所需的物粒信息。为了更准确的识别颗粒，还根据物粒图像背景呈正态分布的假设对域值区间进行了优化。实验结果表明，文中提出的方法可以取得良好的效果。     

基于粒计算的多属性群决策分析

通过仿生人脑智慧性思维,提出了基于粒计算的多属性群决策求解思路.首先给出了粒计算结构模型的数学刻画,而后为细致描述单个决策人对决策问题在粒层间的往返思考,给出了相对意义下的粒信息熵度量,并通过定义“粒划分匹配率”和“粒划分覆盖率”,实现基于相似关系阈值进行单个决策人独立思考下的粒层搜索寻优计算.最终寻优结果体现于该决策人理解思维下的特征属性集权重向量值上.最后基于各个决策人思考粒层下的权重向量值,通过非线性优化模型的求解,在粒层间予以再次平衡寻优求解,获得决策群体一致认可的特征属性集最优权重向量值,实现对多属性群决策问题的一体化合理求解.仿真实例验证了本文方法的可行性和优越性.     

基于粒计算的不完备决策表规则提取算法

为从不完备决策表中获取最简决策规则,在研究粒计算理论的基础上,提出了一种基于粒计算的决策规则提取算法.该算法利用粒计算的方法对由同一决策表所生成的粒库,从不同的角度和多个层次进行研究,尝试从较低阶的粒库中提取出尽可能多的具有一定规则覆盖度与置信度的简洁规则.实例验证表明,算法能有效地获取最简决策规则,为不完备决策表的最简规则获取提出了一种新方法.     

基于外观特征识别玉米不完善粒检测方法

为了利用机器视觉对玉米不完善粒进行准确识别,采用图像处理的方法通过工业相机获取同一品种的7种不同质量的玉米籽粒图像,通过均值滤波、形态学运算等处理并选取了基于籽粒的形态、颜色、纹理3类外部特征共48个特征参数,采用主成分分析法确定7个主成分因子作为输入单元,建立了7-15-7的3层BP神经网络模型对玉米不完善粒进行识别.结果表明:此方法对完善粒、虫蚀粒、病斑粒、破损粒、生芽粒、热损伤粒和生霉粒的正确识别率分别为95.00%、90.00%、91.67%、98.33%、93.33%、95.00%和96.67%,因此利用该模型对玉米不完善粒的检测识别具有较高的可行性.     

含水率对再生混凝抗压强度影响研究

为了研究不同含水率状态下富含砖粒再生混凝土的抗压性能,制作了72块强度等级分别为RC20、RC25、RC30富含砖粒再生混凝土立方体试块标准养护28d后将其移入干燥箱中进行干燥处理。将干燥后的立方体试块分别放入清水中浸泡4、12、24、48、72、168、336 h后测量其含水率,并进行单轴抗压力学性能试验。建立再生混凝土强度随其含水率变化的计算模型。研究结果表明:富含砖粒再生混凝土抗压强度随含水率增加而降低,对RC20、RC25、RC30来说,饱和富含砖粒再生混凝土的立方体抗压强度较干燥状态分别降低了33.3%、16.9%、36.9%。     

粒子群算法优化BP神经网络的指纹识别技术

指纹识别技术是当今应用最广泛的生物识别技术之一。在指纹识别过程中,图像处理、特征提取、匹配等过程数据量庞大,计算比较烦琐。BP神经网络具有良好的自学习能力、强大的分类能力和容错能力,将其应用到指纹识别中是可行的。为改进BP神经网络计算速度较慢,梯度下降法不能处理一些不可微传递函数的问题,采用粒子群算法对BP算法进行优化,提高了指纹识别的速度和准确度。     

Three Perspectives of Granular Computing

I Introduction The term “granularcomputing (GrC )”isused by researchersincomputationalintelligencaesa name to labelan emerging fieldof interdisciplinasrtyudy that exploresdifferenltevelsof granularityinhuman-cen - teredproblem solvingand informationproc…     

基于蚁群优化算法的SAR图像舰船检测研究

边缘检测作为提取图像边缘的重要方法在舰船检测中占有重要位置。采用蚁群优化算法通过调整动态阈值进行边缘检测。与传统边缘检测算子和小波变换算法对比采用蚁群优化算法进行舰船检测大大的减少了计算时间和代价,同时有效地提取了SAR图像的舰船目标和结构信息,保证了检测结果的准确性。蚁群优化算法在处理图像边缘检测等离散优化问题上具有很大的优越性,在图像处理中具有广阔的应用前景。     

基于Matlab机群的分布式并行图像匹配算法

分析了Matlab并行计算工具箱中各部件的关系,对分布式并行计算环境中的关键参数进行了设置,构建了并行计算机群。将基于Matlab机群的分布式并行处理引入到图像匹配中。以灰度相关匹配算法为例,结合并行处理对图像灰度匹配进行并行实现。实验结果表明：并行化处理能有效缩短匹配时间,对进一步研究并行图像处理有一定的指导意义。     

Hough 变换的改进及其在指针式水表识别过程中的应用

在图像处理中,Hough变换广泛地应用于图像空间图形的检测,是从图像中识别几何图形的基本方法之一,但是其对于除直线之外的检测基本都会涉及3个甚至3个以上的参数,导致变换过程中所使用的存储空间大,计算时间长。针对传统Hough变换的算法缺点,提出一种改进的Hough变换算法,首先对原图像进行灰度化、滤波等图像预处理,然后结合图像的结构信息缩小变换像素点所处的范围,从而大大减少计算时间。进一步再将改进的Hough变换应用于图像特征提取,即圆和指针的提取。最后根据圆心连线与指针的角度来对指针的读数进行判别。     

基于窗口无关均值滤波的MSR图像增强

为解决多尺度Retinex方法在运算中要多次运用高斯卷积,尤其是采用大尺度高斯核进行卷积获取图像低频信息时,运算速度将大大下降这一问题,根据大尺度高斯卷积模板具有均值模板的特性,利用量化的均值滤波近似大尺度高斯卷积,将卷积模板简化成均值模板,并提出一种与滤波窗口无关的快速均值算法.该方法引入了一个数组s用于存储窗口横向移动时每一列的数值,从而减少重复计算,大大提高滤波速度.以640×640大小的彩色图像为例,其处理速度仅为0.0867s,相比原始的MSR算法速度提高了732倍.试验分析表明,该方法即保证实现良好的图像增强效果,同时极大的提高了运算效率.     

一种高效的图像细化算法在焊缝跟踪中的应用

针对焊缝跟踪图像处理的特点，研究了二值化后的图像如何进一步细化的方法；采用先对焊缝的边缘进行提取，然后从垂直于焊缝的方向进行扫描的方法，取两条边缘的中点，即是焊缝的骨架；结果表明：此算法能准确地对一幅二值图细化，满足焊缝跟踪中图像处理的要求；这种算法的突出特点是计算量小，处理速度快，非常适合于焊缝的实时处理跟踪，而且不用改写算法，既适合于黑色背景白色图像，也适合于白色背景黑色图像.本算法通过推导得到四条处理准则，在遵循这几条处理准则的基础上逐点扫描图像，按照准则来确定目标点的删除与保留，达到细化的最终目的.     

基于单目机器视觉的耐火砖检测技术

耐火砖的检测以往需要在艰苦的环境下采用手工操作来完成。对传统的检测方法进行改进,将单目视觉检测技术和图像处理技术应用于耐火砖的尺寸测量。先用高分辨率的摄像机采集耐火砖的图像,再对图像进行边缘提取、连接、分割与拟合计算,提取出砖块图像的特征信息,最后根据目标平面和图像平面间的映射关系精确地计算出耐火砖的长度和宽度。实验结果表明,该测量系统结构简单、性能稳定,能够快速准确的对耐火砖实现尺寸测量。     

一种最佳结构元尺度的自适应确定算法

形态学滤波作为一种新型的非线性滤波方法已被广泛应用到边缘提取、抑制噪声等图像处理领域.形态结构元的选择作为形态学滤波的最关键问题一直以来是形态学研究的热点之一,通过对顺序形态学极值滤波运算的研究,提出了一种基于复合极值滤波的最佳结构元尺度自适应确定算法.实验结果表明,该方法能快速、准确地确定结构元的尺度大小,具有很好的形态滤波效果.     

Formalization for Granular Computing Based on Logical Formulas

1 Introduction In recentyearsmany fieldsin computer science concentrateon the study of granular com puting, which has become a new and activeproblem. Granu - larcomputing is based on granules,and the discus- sion on itincludesmany aspects,such as construc…     

基于全局优化的图像修复及其在GPU上实现

针对目前贪婪修复算法可能存在修复效果视觉不一致以及全局优化修复算法中未考虑结构信息的情况,提出一种新的基于全局优化的快速图像修复算法.通过定义出改进的能量函数,把图像修复问题转化为全局优化问题,并采用基于非局部均值的状态标签裁减算法,大幅度减少图中每个节点可能的状态标签数,从而大幅度降低优化算法复杂度;同时,利用图形处理器（GPU）进行加速,进一步提高了运算速度.与其他贪婪合成和最优化修复方法相比,该方法速度更快且较好地保持了纹理和结构的整体一致性.