图像处理中的模糊算法及实现

图像处理技术是用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术,又称影像处理.图像处理一般指数字图像处理,数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和教字化得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值为一整数,称为灰度值.而目前,我国图像处理水平远远落后于世界先进水平,技术的发展需求迫在眉睫.基于以上原因,本文研究了以模糊信息处理技术为基础的图像处理算法及其实现,用一个简单的程序实践图像处理算法.     

高斯模糊算法的改进及图像处理应用

高斯模糊通常的算法是使用高斯函数生成模糊模板,再对图像做卷积运算,得到模糊图像的效果,可作为一种图像滤波器应用于计算机视觉算法中的预处理。为降低高斯模板和卷积运算量,本文对高斯函数使用降低维数的方法进行改进,并在图像处理函数中验证了改进效果。     

快速模糊边缘检测算法

通过对Pal.King的模糊边缘检测算法进行改进，提出了一种快速模糊边缘检测算法，该快速算法不但简化了Pal.King算法中复杂的G和G^-1运算，而且通过实验，确定了Tr变换中最佳的隶属度阈值，大大地减少了迭代次数，从实验结果中可以看出，该快速算法不但提高了PalKing算法的效率，而且具有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力，这种快速算法的性能优越，是一种非常实用的、高效的图像处理算法。     

计算机图像处理中人工智能算法的运用探究

近年来,机器视觉技术在工业领域中得到了广泛的应用,对图像处理工作提出了更高的要求。由于图像具有多样性和复杂性的特点,尤其是背景灰度和目标相似度较高的图像,在图像处理过程中存在一定的难度。人工智能算法具有较强的鲁棒性和通用性,在各行业都有着广泛的应用。人工智能算法在图像处理领域中的应用不仅提高了图像处理的效率和质量,而且推动了图像处理行业的健康发展。     

模糊人工蜂群算法的旅行商问题求解

针对传统人工智能算法早熟收敛问题, 基于模糊化处理和蜂群寻优的特点, 提出一种模糊人工蜂群算法, 将模糊输入/输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整, 避免算法陷入局部极值。通过对旅行商问题的仿真实验和与其他算法的比较来验证算法的性能。计算结果表明, 该算法有良好的鲁棒性和有效性。     

基于IC卡的图像模糊增强算法的研究

一、前言随着社会信息化的发展IC卡作为信息的载体而得到广泛的应用,它不仅能装载文字信息,而且能装载图像数据,由于IC卡存储空间的限制,所存图像应当得到大的压缩,同时其质量也要高,因此对于质量不高的图像应当进行处理。图像处理是提高图像质量、视觉效果的一种有效手段,根据不同的使用目的可以对图像进行不同的处理,如图像的压缩、恢复、增强、边界提取等等。实现图像处理的方法可分为经典和现代两大类,而模糊集理论由于能有效地分析人类系统的各种行为,因而成为一种现代分析图像的有效工具。模糊理论处理图像的基本思想是将一定大小的图像表示为同等大小的模糊矩阵,矩阵中的每个元素为像素灰度的一种分布,应用一定的算法求解该分布,然后对该分布进行某种变换或反变换实现对图像的某种处理。     

模糊理论在光弹性图像处理中的应用

在光弹性图像处理中，从包含等差线的图像场中提取等倾线一直是有待解决的问题，在对图像的灰度直方图分析的基础上，该文提出了应用模糊理论对图像进行增强，结合二值化和滤波算法，最终得到单纯的等倾线曲线。仿真结果表明，效果良好。     

荫罩孔径自动检测系统中图像处理算法的研究

针对彩色显像管荫罩孔径传统人工检测中存在的无法精确定位、检测速度慢、检测数据精度低、一致性差等问题,研究开发了荫罩孔径自动检测系统;该系统采用了高分辨率CCD采集荫罩图像,在计算机内对荫罩图像做实时处理,得到孔径参数,并判定荫罩板质量是否合格;对图像处理的4个步骤图像增强、阈值分割、边缘提取和图像分析中采用的算法进行了分析和研究;与传统的人工检测相比,该系统实现了图像的精确测量,具有速度快、精度高、一致性好的特点。     

模糊需求车辆路径问题及其启发式算法

对模糊需求信息条件下的车辆路径问题进行策略分析，提出解决此类问题的改进蚁群算法。采用多蚁群协作，修改信息素更新规则，根据收敛要求动态调整主要参数等对蚁群算法进行改进，应用该方法解决机会约束策略和可能性策略下的模糊需求车辆路径问题。实验结果证明了改进算法对优化模糊需求车辆问题非常有效。     

模糊数学理论在图像处理中的应用

用计算机来处理图片已成为计算机研究的一个重要方向,基于模糊数学的图像处理技术是计算机图像处理中的重要计算。图像本质上具有模糊性,因此模糊信息处理技术在图像处理中的使用有其必然性。提出一种基于模糊数学的方法来融合多模图像。     

基于遗传算法的图像模糊增强处理方法的研究

文章根据图像的模糊特性,将图像中象素的灰度等级作为模糊特征,采用模糊增强算法实现了图像的模糊增强,并且采用改进的遗传算法对图像模糊增强的灰度阈值进行了最优选择。实验结果表明,新算法比传统的图像增强方法获得了较高的清晰度;寻优后的灰度阈值显著地提高了图像的增强效果。     

Photoshop常见颜色模式在图像处理过程中的应用分析

Photoshop能够使颜色模式间自由转换,由于模式的特性和色域不同,在转换时会造成一些颜色的损失,且颜色模式和输出设备相关。本文从颜色模式的定义、颜色模式分析、颜色模式使用的选择等方面对Photoshop常见颜色模式在图像处理过程中的应用进行了阐述。     

藻类显微图像预处理算法研究

针对一类实时、量大、速度和自动处理要求高的图像处理任务，研究构造了一种图像预处理的快速算法RMP和一种基于饱和度阈值方法的彩色图g4-干扰算法。通过比较，表明了该算法不仅处理效果不亚于传统算子方法，具有快速、简单、可靠．可有效去除大量不规则背景图象等优点，而且可以同时完成去噪声、保细节和锐化边缘的任务，实际的海洋湖泊藻类显微图像预处理仿真结果进一步显示了本文算法的实用性和有效性。     

藻类显微图像预处理算法研究

针对一类实时、量大、速度和自动处理要求高的图像处理任务,研究构造了一种图像预处理的快速算法RMP和一种基于饱和度阈值方法的彩色图象去干扰算法。通过比较,表明了该算法不仅处理效果不亚于传统算子方法,具有快速、简单、可靠,可有效去除大量不规则背景图象等优点,而且可以同时完成去噪声、保细节和锐化边缘的任务,实际的海洋湖泊藻类显微图像预处理仿真结果进一步显示了本文算法的实用性和有效性。     

一种改进的模糊聚类图像分割算法研究与仿真

针对相似图像分割过程中,输入像素数据在转换空间上存在的不连贯和幅度变化特征差异很小,像素的隶属关系很难准确界定,导致分割阀值设定过程出现较大衰减,分割误差较大的问题,提出一种改进的模糊聚类图像分割算法.分析了传统的模糊C-均值聚类图像分割算法的弊端,对像素模糊划分矩阵和聚类中心进行推导,将迭代过程中像素数据集对聚类隶属的可能性和不确定性关系融入分割目标函数中,依据可能隶属度和不确定隶属度建立改进分割准则函数,同时对像素聚类进行更新,实现图像分割.仿真结果验证了所提算法的有效性,结果表明,改进后的方法在分割检测过程中,图像误差明显减小.     

基于改进布谷鸟优化的模糊聚类图像分割

模糊C均值聚类算法(FCM)是一种应用非常广泛的聚类算法,但是它受初始聚类中心影响较大,容易陷入局部最优。 在标准布谷鸟算法(CS)的基础上 提出改进布谷鸟优化算法(ICS),将发现概率P由固定值转变成随迭代次数逐渐减小的变量,这样不仅可以提高搜索种群的质量,而且保证了算法的收敛。因此,可以将改进布谷鸟优化算法用于FCM算法聚类中心生成的过程(ICS_FCM),从而有效地避免FCM陷入局部最优。改进的算法具有良好的聚类效果和运行速度。实现基于改进布谷鸟优化的FCM图像分割,并与基于模拟退火的FCM算法(SA_FCM)进行对比。由实验结果可知,该算法(ICS_FCM)不仅取得了较好的分割效果,效率上也有明显的提高。     

The Watershed Algorithm for Image Segmentation

This article introduced the watershed algorithm for the segmentation, illustrated the segmation process by implementing this algorithm. By comparing with another three related algorithm, this article revealed both the advantages and drawbacks of the watershed algorithm.     

FCM图像分割算法的特征分析与改进

通过对模糊C均值算法聚类特性的分析,引入了约束函数及模式相似度的概念,提出了改进的FCM算法。实验表明,改进的FCM算法具有良好的隶属信息分布特性并提高了图像处理的精度。     

基于模糊矢量量化图象编码的研究

分析了模糊矢量量化（ＦＶＱ）图象编码的原理，给出了ＦＶＱ设计三要素。提出了用于图象编码的指数型模糊矢量量化算法（ＦＶＱＥ）。实验结果表明，ＦＶＱＥ的图象编码性能与ＦＶＱ相当，但收敛速度要略快于ＦＶＱ算法。