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针对区间型二型模糊集,分析其上下隶属度函数转换点与重心区间的关系,推导出计算该转换点的闭合公式及相应的相向搜索算法,最终得到了一种计算区间型二型模糊集重心的新方法.并且证明了所求隶属度函数转换点随着采样率的增加,最终将收敛到重心端点的特性.实验结果表明,与常用的Enhanced Karnik-Mendel迭代方法相比,所提方法在不损失计算精度的条件下具有更快的计算速度. 相似文献
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随着遥感图像大数据的出现,常见的彩色遥感图像边缘检测方法运算量大、速度慢、效果差等缺点越来越明显。以四元数表示彩色像素为基础,改进人工蜂群算法的单一搜索方程,加大雇主蜂搜索范围,加入跟随蜂莱维飞行因子,提出了基于双搜索方程的人工蜂群算法。实验结果表明,该算法具有计算量小、去噪能力强、边缘检测效果好等优点。该算法能有效地应用于从遥感图像中获取识别目标。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(1)
针对计算区间二型模糊熵存在的不足,构造一种新的区间二型模糊熵。新的区间二型模糊熵同时考虑了隶属度的均值和本身的模糊性对熵值的影响,而且满足四条公理,较为全面客观地测度了区间二型模糊集的不确性,并被应用于图像分割。数值实例和仿真实验表明了所提出区间二型模糊熵的合理性和实用性。 相似文献
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提出一种新的基于Contourlet概率分布的边缘检测算法, 首先,对图像Contourlet系数概率分布的混合高斯分布特性进行分析,并建立图像Contourlet 系数大小状态的概率模型,同时对基于该模型的图像线状奇异信号进行分离;其次,改进最大类间方差的阈值选取方法,提出一种基于类间距离和类内方差的阈值选取方法,在保证类间距离最大的同时提高了类内聚合度;最后,利用所选阈值对分离的图像线状奇异信号进行二值化处理,并对边缘信息进行提取。实验结果表明,与传统经典边缘检测方法相比,所提出的边缘检测方法在有效检测出遥感图像中光滑边缘的同时可以对图像中次要的奇异信息进行有效的屏蔽,具有很好的实用性。 相似文献
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一型模糊集可以建模单个用户的语义概念中的不确定性, 即个体内不确定性. 一型模糊系统在控制和机器学习中得到了大量成功应用. 区间二型模糊集能同时建模个体内不确定性和个体间不确定性, 因而在很多应用中显示了比一型模糊系统更好的性能, 是近年来的研究热点. 本文首先介绍了区间二型模糊集的重要概念和理论研究进展, 总结了其在决策和机器学习中的成功应用, 然后介绍了区间二型模糊系统的基本操作和理论研究进展, 并回顾了其在控制和机器学习中的典型应用. 最后, 对区间二型模糊集和模糊系统未来的研究方向进行了展望. 相似文献
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基于Tsallis熵差的遥感图像边缘检测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
基于Tsallis熵差和百分位形态变换,提出了一种改进的遥感图像边缘检测方法。该方法通过构造基于百分位形态变换的边缘检测算子和选择不同方向结构元素进行变换来增加图像的边缘信息,并且该方法在百分位形态变换的基础上还改进了百分位变换的评价准则。它利用图像Tsallis熵差来选择边缘检测算子的百位变换值,将选择Tsallis熵差最大的百分位变换作为变换结果。实验结果表明,与传统的基于数学形态学的边缘检测方法相比,该方法可以最大程度上抑制噪声,有效地提高图像的边缘检测效果。 相似文献
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This paper presents the optimization of a fuzzy edge detector based on the traditional Sobel technique combined with interval type-2 fuzzy logic. The goal of using interval type-2 fuzzy logic in edge detection methods is to provide them with the ability to handle uncertainty in processing real world images. However, the optimal design of fuzzy systems is a difficult task and for this reason the use of meta-heuristic optimization techniques is also considered in this paper. For the optimization of the fuzzy inference systems, the Cuckoo Search (CS) and Genetic Algorithms (GAs) are applied. Simulation results show that using an optimal interval type-2 fuzzy system in conjunction with the Sobel technique provides a powerful edge detection method that outperforms its type-1 counterparts and the pure original Sobel technique. 相似文献
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In this paper, we deal with the problem of classification of interval type-2 fuzzy sets through evaluating their distinguishability. To this end, we exploit a general matching algorithm to compute their similarity measure. The algorithm is based on the aggregation of two core similarity measures applied independently on the upper and lower membership functions of the given pair of interval type-2 fuzzy sets that are to be compared. Based on the proposed matching procedure, we develop an experimental methodology for evaluating the distinguishability of collections of interval type-2 fuzzy sets. Experimental results on evaluating the proposed methodology are carried out in the context of classification by considering interval type-2 fuzzy sets as patterns of suitable classification problem instances. We show that considering only the upper and lower membership functions of interval type-2 fuzzy sets is sufficient to (i) accurately discriminate between them and (ii) judge and quantify their distinguishability. 相似文献
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提出一种基于云的多光谱遥感影像边缘检测算法。该算法依据矢量角相似性准则并结合邻域关系进行图像区域生长,在此基础之上根据影像的波段建立多维云模型,将待处理对象映射到多个云空间,通过逻辑运算生成边界云并进行多维向量的综合。构建边缘模糊特征平面,在条件概率和模糊划分熵的基础上,通过最大模糊熵原则确定最优阈值,对图像模糊边界进行提取。试验结果表明,该算法在多光谱遥感影像中能取得较好检测效果。 相似文献
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图像分割质量的评价是图像分割技术和算法研究的重要环节,在图像分析和计算机视觉中有着重要应用。依据二型模糊集在不精确性描述方面的独特优势,提出一种图像分割评判指标的二型模糊集表示方法,引入两种二型模糊集的模糊性度量作为图像分割质量的评判标准,构建图像分割质量评价模型。模拟实验验证了该模型的有效性和实用性。 相似文献
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在RGB颜色空间中,分别提取R、G、B三个分量并计算R、G、B三个分量的组合V,通过引入模糊熵,构造出4个基于模糊熵的信息测度分量来定量描述彩色图像的边缘特征,并将4个测度分量组成一个整体的特征向量,计算训练图像的特征向量作为样本对BP网络进行训练,然后将训练的BP网络直接用于边缘检测。该方法充分考虑了颜色空间中各颜色分量以及它们之间的相关性;BP网络的结构和训练都比较简单;实验表明,改进方法具有较强的细节保持能力,对弱边缘具有较强的检测能力。 相似文献
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Diyar AkayAuthor VitaeOsman KulakAuthor Vitae Brian HensonAuthor Vitae 《Computers in Industry》2011,62(2):138-146
Concept selection is the most critical part of the design process as it determines the direction of subsequent design stages. In addition, it is a difficult task because available information for decision-making at this stage is imprecise and subjective. This necessitates the need for fuzzy decision models for selecting the best conceptual design among a set of alternatives. Although ordinary fuzzy sets cover uncertainties of linguistic words to some extent, it is recommended to use interval type-2 fuzzy sets (IT2FS) to capture potential uncertainties of words. This paper presents a new concept selection methodology that extends the fuzzy information axiom (FIA) approach to incorporate IT2FSs. The proposed methodology is called interval-type-2 fuzzy information axiom (IT2-FIA). IT2-FIA method is also enriched by using ordered weighted geometric aggregation operator to include the decision maker's attitude during the aggregation process. A case study is given to demonstrate the potential of the methodology. 相似文献