基于小波系数模糊积分的图像融合算法研究

提出一种新的基于Choquet模糊积分的图像融合方法。首先利用小波系数的区域特征获取模糊积分的信度函数,其次根据局部窗口内的模糊边缘评价函数自适应地构造模糊密度,最后由Choquet模糊积分确定融合后的小波系数,从而得到融合图像。将此方法应用于微光与红外图像融合处理中,实验结果表明,Choquet模糊积分法可以使得最终的融合图像在空间细节信息的增强和光谱信息的保持两方面的综合性能得到提高。     

基于模糊区域的CT脑图像检索及关联反馈

基于模糊区域特征的图像检索算法和关联反馈算法是当前图像检索领域的研究热点,由于区域模糊相似度的复杂性,绝大多数关联反馈算法不能应用到基于模糊区域特征的图像检索方法中。为解决这个问题,论文修改了模糊相似度计算方法,并结合经典的基于权重调整的关联反馈算法,提出一种基于模糊区域特征的关联反馈算法。对脑出血CT图像的检索实验结果表明该算法效果较好。     

基于模糊积分的融合图像评价方法

针对多光谱、高分辨图像融合的评价问题,提出了一种利用模糊积分进行综合评价的研究方法。该评价方法定义了反映融合图像与多光谱图像和高分辨图像之间相关程度的单因素评价指标,利用模糊积分定义了相应的综合评价指标。理论分析和实验结果表明,文中提出的评价方法可以用于多光谱、高分辨图像的融合图像评价问题,其评价更符合人的主观评价特点。     

模糊聚类方法在医学病理图像分类中的应用

图象分割和对象提取是从图象处理到图象分析的关键步骤。本文将经典的模糊C-均值聚类算法和模糊测度和模糊积分结合起来,并将这两种算法应用于医学病理图象的分割。经典的模糊C-均值聚类算法采用欧式距离计算像素之间的相似度,本文中采用模糊测度和模糊积分计算像素之间的相似度,基于模糊测度和模糊积分的特点,这种计算方法可以提高计算的准确度。最后对两种算法的处理结果进行了比较,结果表明改进的模糊C-均值算法对医学病理图像的分割效果比原算法有所改进。     

并行计算和稀疏存储在模糊积分上的应用

近年来很多学者开展了模糊积分的相关研究,并将模糊积分应用于各种分类问题,而模糊测度的确定则是模糊积分计算的重点和难点。本文将并行计算和稀疏存储应用在模糊积分求解上,分别解决模糊积分计算中的时间复杂度和空间复杂度问题,并提出一种高效率模糊积分算法—基于并行和稀疏框架的模糊积分(Parallel and Sparse Frame Based Fuzzy Integral,简称PSFI)。实验表明,随着计算资源的增加,PSFI算法的加速比和效率下降较低。在变量存储上,PSFI算法在较多特征的数据集上对存储空间减少数千倍。最后,本文提出的PSFI算法相比之前提出的多重模糊积分(Multiple Nonlinear Integral, MNI)算法,有较高的分类准确率。     

利用模糊积分进行H.264/AVC的时间错误隐藏

提出了一种可以使用在H.264/AVC的稳健解码器中的、基于模糊积分的时间错误隐藏方法.根据Sugeno模糊积分建立比较符合人类视觉系统(HVS)的失真度量准则,以此作为基于边界匹配方法(BMA)的时间错误隐藏技术的判定准则.实验结果表明,在恢复图像的主观视觉感受和定量分析上,所提方法比传统方法好.     

MC2--一个基于多聚类中心的图像检索系统

介绍了一个基于多聚类中心的图像检索系统MC2(Multiple Cluster Centroids based CBIRS)的设计与实现,该系统采用一种基于多聚类中心的相关反馈框架,利用模糊聚类的方法对反馈图像集进行聚类分析,从而能更好地描述目标图像集的复杂分布.实验显示,比较寻求全局最优检索点的传统的图像检索系统,MC2能明显改善图像检索的效果且具有较强的稳定性.     

基于Sugeno模糊积分的形态学彩色图像处理

在Sugeno模糊积分和柔性多结构基础上,提出新的彩色图像形态学滤波器和边缘检测方法。基于Sugeno模糊积分的评价值进行彩色图像点的矢量排序,通过结构元素的比较分析,得出柔性多结构元素抗噪声能力更强。与基于HSV矢量排序的方法比较,基于Sugeno模糊积分矢量排序的形态学变换效果更好。实验表明,新的形态学算法比经典形态学算法能更有效地去除图像的噪声和获取彩色图像边缘,保留图像细节。     

正弦积分拟合的图像复原边界振铃效应抑制方法

目的 边缘振铃效应是影响运动模糊图像复原效果的重要因素之一。为了有效提高运动模糊图像复原的质量,针对运动模糊图像复原中由于图像边界截断而产生的振铃效应问题,提出一种正弦积分拟合的图像复原边界振铃效应抑制方法。方法 首先,对待处理的模糊图像根据模糊核的大小进行边缘延展;然后,分别利用正弦函数积分方法和双正弦函数积分方法对单向过渡区域和双向过渡区域进行窗函数计算;进而,将延展图像进行加窗处理;最后,对加窗图像进行复原处理并提取出原始图像的部分作为复原结果。结果 与现有的几种振铃效应抑制算法进行对比实验。在视觉效果方面,本文方法能有效抑制振铃效应;在峰值信噪比(PSNR)、归一化均方误差(NMSE)以及图像质量指数(Q)等图像质量评价指标方面,本文方法的PSNR值比最优窗算法提高了约0.170.76 dB,NMSE值比最优窗算法降低了约0.000 50.000 7,Q值比最优窗算法提高了约0.0230.029,本文方法在多数情况下得到的评价指标优于循环边界法;在耗时方面,本文方法对非迭代恢复算法的处理时间比循环边界算法降低了约0.040.11 s,对迭代恢复算法处理时间减少达到数秒。结论 通过大量实验发现,正弦积分拟合的图像复原边界振铃效应抑制方法在进行振铃效应抑制时,能有效控制计算量,且能完整地保留图像的边缘信息,图像恢复效果明显优于其他方法。     

基于模糊匹配的多视点图像配准方法

针对空间多视点图像的特点,提出基于模糊匹配的多视点图像配准方法.该方法采用由粗到细的原则研究空间多视点图像间的配准.在图像分割的基础上,考虑到不同视点图像间信息的不确定性,选择具有鲁棒性的区域面积、主颜色和亮度二阶矩等作为连通区域描绘子,并对其模糊化.引入模糊蕴涵计算不同视点图像每个连通区域间的模糊匹配度,从而推理出连通区域间的最佳匹配.最后通过反馈修正连通区域间关键特征点的匹配关系,实现具有自适应性的不同视点图像间的精确配准.实验验证文中方法的有效性.     

广义犹豫模糊软集的相似度量及其应用

在广义模糊软集和犹豫模糊软集的基础上给出广义犹豫模糊软集的概念,并研究广义犹豫模糊软集的相似度量。首先利用三种犹豫模糊集合的包含度,构造犹豫模糊集间的相似度量公式。然后在犹豫模糊集相似度基础上给出广义犹豫模糊软集相似度量的公理化定义,并构造广义犹豫模糊软集的相似度量公式,这些公式可以计算参数集不同时两个广义犹豫模糊软集间的相似度。最后利用广义犹豫模糊软集相似度量方法构造了一种决策方法,并将这个决策方法应用于环境治理问题中。通过实例验证了所提出方法的可行性和有效性。     

基于海明距离的直觉模糊粗糙集相似度量方法

针对直觉模糊粗糙集的相似度量问题,提出了一种基于海明距离的直觉模糊粗糙集相似度量方法。首先给出了两个直觉模糊粗糙值问的相似度量方法,并揭示了它的若干重要性质。然后,在此基础上,又提出了一种基于海明距离的直觉模糊粗糙集相似度量方法,并证明它也具有同样的性质。最后用数值算例验证了这种方法的有效性。     

改进的直觉模糊粗糙集相似性度量方法

针对现有的直觉模糊粗糙集相似性度量的问题,提出了一种改进的基于海明距离的直觉模糊粗糙集相似性度量方法。该方法考虑了犹豫度并引入加权参数,解决了相似性度量不精确的问题。首先给出了直觉模糊粗糙值间的相似性度量定义,并揭示其若干重要性质。在此基础上,提出了直觉模糊粗糙集间的相似性度量方法,并证明其具有同样性质。最后通过数值算例分析说明了该方法更合理、更有效。     

基于正态分布函数的直觉模糊集的相似度量方法

直觉模糊集合(intuitionistic fuzzy sets,简称IFSs)是模糊集(fuzzy sets,简称FSs)的拓展,IFSs间的相似度量是IFSs理论中的一个重要研究问题.在对现存的IFSs的相似度量方法进行研究的基础上,基于投票模型,提出了一种新的基于正态分布函数的相似度量方法,实例证明该方法既可以解决几种特殊的直觉模糊集合之间的相似度量问题,也可以克服现存的几种相似度量方法中所存在的缺陷,而且还非常适合于语言变量之间的相似度量,为IFSs在数据库的模糊查询的应用提供了一种新的方法.     

On generalized similarity measures for Pythagorean fuzzy sets and their applications to multiple attribute decision-making

In this paper, we develop a new and flexible method for Pythagorean fuzzy decision-making using some trigonometric similarity measures. We first introduce two new generalized similarity measures between Pythagorean fuzzy sets based on cosine and cotangent functions and prove their validity. These similarity measures include some well-known Pythagorean fuzzy similarity measures as their particular and limiting cases. The measures are demonstrated to satisfy some very elegant properties which prepare the ground for applications in different areas. Further, the work defines a generalized hybrid trigonometric Pythagorean fuzzy similarity measure and discuss its properties with particular cases. Then, based on the generalized hybrid trigonometric Pythagorean fuzzy similarity measure, a method for dealing with multiple attribute decision-making problems under Pythagorean fuzzy environment is developed. Finally, a numerical example is given to demonstrate the flexibility and effectiveness of the developed approach in solving real-life problems.     

直觉模糊相似关系的构造方法

传统的模糊相似关系构造方法已不能用于直觉模糊相似关系的构造。基于直觉模糊集的相异度和相似度,研究了直觉模糊相似关系的构造问题。对几种现有直觉模糊集相似度与相异度度量方法进行了分析,在此基础上定义了直觉模糊集的相异度,并给出一种有效的直觉模糊集相异度和相似度度量方法,提出一种实用的直觉模糊相似关系构造方法,以具体算例验证和表明了方法的正确性和有效性。     

二型模糊相似度及其应用

二型模糊集可以直接处理高度不确定性,并且具有很强的实际应用背景。基于二型模糊相似度的公理化定义,给出了新的二型模糊相似度计算公式。进一步,将二型模糊相似度与Yang-Shih方法相结合,用于二型模糊数据的聚类分析,聚类结果与Yang-Lin的结果进行了比较,实例表明新的相似度更合理。此外,基于二型模糊相似度,讨论了二型模糊信息系统的属性约简问题,给出了相应约简的分辨函数法,并通过实例说明了该方法的具体计算步骤。     

一种基于模糊概念相似度的模糊本体构建方法

研究了一种基于模糊概念相似度的模糊本体构建方法。对目标数据源进行模糊形式概念分析,构建模糊概念格,利用基于模糊概念相似度的概念聚类算法产生模糊概念聚类,并最终映射得到模糊本体。该方法对模糊概念的内涵及外延的相似度进行了全面的度量,并加入权重因子增强模糊聚类的可调节性。最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性。     

A new method for solving dual hesitant fuzzy assignment problems with restrictions based on similarity measure

Zhu et al. (2012) proposed dual hesitant fuzzy set as an extension of hesitant fuzzy sets which encompass fuzzy sets, intuitionistic fuzzy sets, hesitant fuzzy sets, and fuzzy multisets as a special case. Dual hesitant fuzzy sets consist of two parts, that is, the membership and nonmembership degrees, which are represented by two sets of possible values. Therefore, in accordance with the practical demand these sets are more flexible, and provides much more information about the situation. In this paper, the axiom definition of a similarity measure between dual hesitant fuzzy sets is introduced. A new similarity measure considering membership and nonmembership degrees of dual hesitant fuzzy sets has been presented and also it is shown that the corresponding distance measures can be obtained from the proposed similarity measures. To check the effectiveness, the proposed similarity measure is applied in a bidirectional approximate reasoning systems. Mathematical formulation of dual hesitant fuzzy assignment problem with restrictions is presented. Two algorithms based on the proposed similarity measure, are developed to finds the optimal solution of dual hesitant fuzzy assignment problem with restrictions. Finally, the proposed method is illustrated by numerical examples.