基于二维直方图的模糊门限分割方法

把二维直方图方法应用于模糊门限分割中,提出了一种基于二维直方图的模糊门限分割方法。首先,作者把原图像和它的平滑图像组合起来,形成一个二元组,称之为“广义图像”,广义图像的直方图就是二维直方图。其次,作者把图像的模糊度测度,如模糊性指数,模糊熵与非模糊性指数,推广到广义图像。最后,选择合适的二维隶属函数,利用模糊门限分割法的基本原理对广义图像进行分割,从而实现对原图的分割。实验结果与性能比较表明：该     

基于二维直方图和模糊熵准则的阈值化方法

图像分割是图像分析、识别和理解的基础。图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,其研究多年来一直受到人们的高度重视;阈值化法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用;针对图像分割中细节往往被忽略导致后续处理困难的问题,基于模糊关系和最大模糊熵原理提出了一种阈值化方法,对二维直方图进行模糊分割;为了获得图像分割中的细节,提出的方法根据最大熵原则自动确定模糊区域和门限,进而获得二维模糊熵和遗传算法最优解,最后获得图像细节;通过对不同灰度水平和颜色类型图像进行实验比较,实验结果表明提出的方法优于二维非模糊方法和一维模糊熵分割法,得到该方法在图像分割中获得细节的结论。     

基于二维直方图和最大熵门限化的直线边缘检测方法

提出了一种基于二维直方图和最大熵门限的直线边缘检测方法，为了得到与实际边缘对应的单宽度直线，还利用了细化、连接与直线跟踪等处理方法，不但可以自动确定阈值，而且可以较好地保留弱边缘，去除噪声，最后得到单宽度的直线边缘，这对于目标识别和图像理解有着重要的意义。     

一种用于图象检索的综合模糊直方图方法

随着多媒体技术的迅速发展,如今虽然在高带宽计算机网络上已能共享传播图象数据,但这也使得信息交换中的可视数据量急剧增加,同时给研究者们提出了有效检索图象的难题,为了能够快速准确地检索图象,提出了一种用综合模糊直方图进行图象检索的方法,该方法综合使用了颜色和纹理特征,首先将图象分块处理,得到了图象在HSI空间的颜色模糊直方图,然后用纹理特征对颜色模糊直方图进行扩展,从而得到综合模糊直方图,同时还给出了抽取图象颜色和纹理特征的方法和建立图象综合模糊方图的计算过程,并用上述方法对一个200幅彩色图象的图象库进行检索,实验结果表明,使用综合模糊直方图能有效地提高图象检索的准确度。     

基于二维直方图的图像模糊聚类分割改进方法

基于二维直方图的模糊聚类分割方法,可以有效地抑制噪声的干扰。但是,FCM算法用于图像数据聚类的最大缺陷是运算开销太大,从而限制了该算法在图像分割中的应用。针对这个问题,本文将改进抑制式FCM算法拓展到二维空间,在保持空间信息的基础上,引入了自适应抑制因子来修正不同大小的隶属度,减少了数据的聚类次数,实验结果表明该方法提高了聚类的速度,又有很好的聚类效果。     

基于二维模糊信息熵的差分图像变化检测

变化检测作为多时相遥感图像分析的一项重要技术,是当前遥感应用研究的一个热点。在现有的变化检测方法中,针对差分图像的方法得到了广泛的应用,而如何从差分图像中自动检测出变化区域是实现这类变化检测的关键。论文提出了一种基于二维模糊信息熵的方法实现差分图像的变化检测,先利用差分图像的二维直方图描述图像中像元的统计特性和相邻像元间的空间邻域特性,然后对其进行模糊运算并得到差分图像的二维模糊信息熵,最后使用遗传算法实现模糊熵最大化,从而完成差分图像的非监督变化检测。实验结果表明该方法比现有方法具有更好的性能。     

基于MRF的模糊聚类的二维直方图医学图像分割

针对医学图像分割,由于核磁共振成像的热/电噪声影响,采用马尔可夫随机场(MRF)作为先验模型提取出医学图像的后验能量场,然后采用模糊C-均值聚类法找到医学图像的不同组织和背景的聚类中心,再利用二维直方图的方法,找到多阈值分割的各个阈值点进行分割.实验结果表明,此算法能够充分考虑图像中像素的空间相关性,并且可以很好地抑制噪声,针对医学图像分割具有很好的稳健性.     

基于模糊Gibbs随机场聚类二维直方图的核磁共振图像分割

针对人脑组织结构的不确定性和模糊性,提出模糊Gibbs随机场聚类与二维直方图相结合的分割方法。该方法首先利用均值、方差及邻域属性对隶属度函数进行定义,并建立模糊Gibbs随机场;然后以模糊Gibbs随机场作为先验知识、最大后验概率为判别准则来确定每一个像素的类归属以及它属于该类的隶属度,同时用模糊类的质心来更新类中心;最后将类中心引入二维直方图方法中,找到每个类之间的各个阈值点对图像进行分割。通过实验表明该算法能够准确分割出各种脑组织,对噪声的鲁棒性、结果的准确性及平滑性相对于模糊C均值(FCM)算法都有了很大的提高。     

基于二维直方图重建的Otsu图像分割算法

针对二维Otsu算法因区域误分而产生的抗噪性差和计算量较大这一问题,提出了一种基于二维直方图重建的Otsu图像分割算法。该算法首先分析了原始算法中二维直方图所存在的误分和不足;然后重建二维直方图,以此来减弱噪声的干扰;最后将二维直方图区域划分由原来的四分法改为二分法,从而提高了计算速度。实验结果表明,本算法具有更强的抗噪性,分割效果也更为理想。     

结合实数编码遗传算法的模糊阈值方法

提出了一种新的结合实数编码遗传算法的模糊阈值分割方法。结合遗传算法内在并行运算的特点,此方法在选取多阈值时的效率明显高于传统的模糊阈值法。适应度函数中引入一个新的衡量分割结果的连通性的因子——连通度,克服了传统阈值方法中未考虑像素空间拓扑关系的缺陷。实验证明,此方法比传统模糊阈值方法在运行效率和分割子区域的空间连通性上都有很大程度的改进。     

基于模糊理论的地面三维目标识别方法

本文就模糊理论在模式识别领域中的应用 ,对地面三维目标进行模糊模式识别的实现做了一些研究工作 .利用成熟的二维图像识别技术与多对一模型和目标类型建库方法的结合 ,完成对三维目标的识别     

一种基于支持向量机的模糊施肥预测方法研究

提出了一种利用支持向量机(SVM)学习算法提取模糊规则进而实现施肥预测的方法.对于农业施肥中常用的正交实验法,由于其数据均衡分散使得曲线拟合的回归预测方法效果不佳.提出了一种利用SVM学习样本数据,再利用隶属度来提取模糊规则,通过阈值和可信度来控制规则的激活和准确性的预测方法,这一方法不仅避免了回归预测所产生的误差,并且模糊规则更具有实际意义,从而大大提高了知识获取的能力.     

一种基于模糊聚类的图象分割方法

模糊Ｃ－均值（ＦＣＭ）算法用于图象分割，是一种非监督模糊聚类后标定的过程，但是，ＦＣＭ算法存在着一些不足，进而限制了它在某些方面的应用，本文提出了一种基于模糊聚类的图象分割方法，较好解决了ＦＣＭ算法所遇到的问题，且本文从数学上和实验上证明了这种方法的有效性。     

模糊控制推理ASIC

模糊逻辑控制（ＦＬＣ）对于复杂的难定义的控制过程，具有简单而有效等许多优越性。近年来已越来越多也得到工业界的重视。本文提出一种模糊控制推理的ＡＳＩＣ方法，具有简单，灵活性和可扩充性特点，然后介绍一个基于ＦＰＧＡ的实验系统ＦＣＩＳ原型。     

AN APPROACH TOWARD CONSISTENCY DEGREES OF FUZZY THEORIES

In fuzzy logic-in wider, but also in narrow sense-the problem of consistency has been discussed more or less occasionally from different points of view. Up to now, however, it has usually not been taken as really important. This may be partly caused by a rather restricted understanding of what is to be meant by consistency or inconsistency in fuzzy logic in the wider sense-e.g. in fuzzy control as one of the main applicational fields of fuzzy logic.

In this paper we deal with fuzzy theories in the realm of the fuzzy logic in narrow sense. Based on the fact that usually an "interactive", r-norm based conjunction is considered together with the min-based conjunction one has in a natural way two different consistency condition. We look here at the weaker one.     

基于模糊聚类优化的分形图像压缩快速算法

本文针对经典分形压缩算法中编码时间过长的问题提出了一种改进算法。将陈武凡教授提出的模糊聚类优化(Optimal Fuzzy Clustering,OFC)方法改进并应用于对搜索空间的软分类,匹配时通过用类内搜索取代全局搜索,降低了编码时间。相同运算环境下的仿真实验结果表明,在不影响信噪比和压缩比的前提下,与经典分形压缩算法相比,OFC算法编码速度可提高大约5倍;同近期文献报道的基于小波系数硬分类(Wavelet-hased Block Classified,WBC)和基于经典LBG硬分类的快速分形压缩算法结果相比也均有明显的改善,这都证明了本文算法的优越性。     

一种基于模糊聚类的隶属函数定义方法

隶属函数的确定是模糊集合理论及其应用的基本而关键的问题。本文提出了一种基于模糊聚类的、以训练样本数据为依据的、自动地确定模糊集合隶属函数的方法,为开发模糊系统节省了大量的时间和精力。     

ORDERING FUZZY SETS BY CONSENSUS CONCEPT AND FUZZY RELATION EQUATIONS

A general class of consensus measures of fuzzy sets is introduced in this paper. It is shown that, while the consensus measures are valuations but neither isotone nor antitone with respect to the lattice structure induced by the pointwise maximum and minimum operations to the set of all the fuzzy sets on a nonempty crisp set, they are antitone valuations with respect to the lattice structure induced by the generalized sharpening relation to a quotient set of the set of fuzzy sets. It is also shown that the solutions of a finite fuzzy relation equation that have the maximum consensus measure can be characterized through the join operation of the latter lattice in terms of the maximum solution and some of the minimal solutions of the equation.