变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法

图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分割过程中的不确定性,为获取更加精确的图像分割效果,提出变精度最小平方粗糙熵和粒子群的图像单阈值分割算法。该单阈值分割算法用变精度粗糙集表示图像,以变精度最小平方粗糙熵求解最佳分割阈值,借助粒子群优化算法提高分割效率。实验表明,该单阈值分割算法明显优于最大平均信息熵法,且说明了变精度粗糙熵能够处理图像分割过程出现的不确定性。     

利用变精度粗糙熵的图像分割算法

图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程,其结果将直接影响到目标物特征提取和描述,以及更进一步的目标物识别、分类和图像理解。因图像信息的复杂性和相关性,图像分割会出现不确定性和模糊性。图像用变精度粗糙集表示,结合粗糙熵和粒子群优化算法,提出变精度粗糙熵的图像分割算法,求出最大粗糙熵对应的最佳分割阈值,再用二值分割法对图像进行分割。实验结果表明,所提算法优于传统的单阈值分割法,且具有一定实用性和灵活性。     

基于VPRS粗糙熵的图像分割

变精度粗糙集是解决模糊决策问题的重要工具，图像边缘信息本身就具有一定的不确定性和模糊性，而图像分割的效果直接依赖于对图像边缘像素的判断精度，因此变精度粗糙集可以更精确地表达图像边缘。将经典图像粗糙集模型扩展到图像变精度粗糙集模型，并将其应用于灰度图像边缘判定问题，利用变精度粗糙集的上下近似定义，构造了变精度灰色形态学算子，依据灰度图像粗糙熵的定义，提出一种基于VPRS粗糙熵的图像分割算法。针对噪声图像，该方法用变精度粗糙集模型判断目标、背景和边界像素集，在不同参数下判断近似集时容忍部分噪声点的存在，从而可获得较好的灰色边缘图像。实验结果说明，由于变精度灰度形态学算子避免了复杂参数优化过程，算法时间执行效率高；同时由于粗糙形态学算子对噪声的优良处理能力，新算法具有较好的噪声鲁棒性。     

基于微粒群优化和粗糙熵的图像分割算法

提出一种基于微粒群优化(PSO)的边界区域粗糙熵的阈值图像分割算法。该算法采用边界粗糙熵作为图像分割的评价标准,利用优化领域的PSO功能把图像分割问题转化为优化问题。实验结果表明,该方法使用PSO算法避免了早期大量熵的计算,相对于分块大小的敏感性较小,得到较好的分割效果,并且能提高计算速度,是一种实用有效的图像分割方法。     

基于引导滤波和Tsallis熵的SAR图像分割算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像易受噪声干扰、分割方法精度低的问题,提出了一种基于频域引导滤波和Tsallis熵的SAR图像多阈值分割算法.利用非下采样Contourlet变换(NSCT)对图像多尺度分解,提取图像各方向的高频信息;通过引导滤波增强高频分量的边缘信息,在保持边缘的同时抑制了相干斑噪声;利用改进的二维Tsallis熵多阈值对增强图像精确分割.实验结果表明:分割算法对噪声不敏感,分割精度和适应性明显提高.     

基于多目标人工鱼群算法的硅单晶直径检测图像阈值分割方法

为提高对硅单晶直径检测图像高亮光环的分割精度, 提出了一种基于多目标人工鱼群算法的二维直方图区域斜分多阈值分割方法.首先设计了一种多目标人工鱼群算法, 并且改进了快速构造Pareto非劣解集的方法, 然后以最大类间方差和最大熵同时作为测度函数, 搜索最优的二维直方图区域斜分分割阈值.仿真结果表明, 所设计的多目标人工鱼群优化算法具有较高的搜索精度, 硅单晶直径检测图像分割实验结果表明, 提出的改进二维直方图区域斜分多阈值分割方法对高亮光环具有较高的分割精度.     

改进的最大熵算法在图像分割中的应用

研究图像分割优化问题,要求图像分割速度快,清晰度高.针对传统的熵值法在理论上存在的不足,同时抗噪能力差,速度慢,图像模糊等缺陷,造成图像分割过程耗时长,分割效率低等问题.为了提高图像分割效率和精确度,提出一种改进的遗传算法和最大熵算法相结合的图像分割新方法.首先依据图像二维直方图信息来对图像进行特征提取,最后通过遗传算法的选择、交叉和变异操作搜索最优阈值,从而获得最优阈值来对图像进行分割.仿真结果表明,改进的算法与传统最大熵值的图像分割算法相比,分割效率明显提高,同时图像分割的精度也大大提高,加快了图像分割的速度,为设计提供了依据.     

基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法

该文研究了基于二维最大熵的图像分割方法,针对二维最大熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法.该方法运用微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值对作为阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了离散的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大的提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法.     

广义模糊熵图像阈值分割参数选取的ADE方法

针对广义模糊熵图像阈值分割参数不能自动选取,提出自适应差分进化（Adaptive Differential Evolution,ADE）的广义模糊熵图像阈值分割方法。利用自适应差分进化算法作为优化工具来选取广义模糊熵阈值分割所需要的最佳参数,引入自适应变异算子和提出交叉概率自适应函数对优化过程进行控制,通过把参数带入广义模糊熵的补函数得到图像的阈值,进而得到图像最优分割。为验证其有效性与可行性,分别同基本图像质量评价准则的模糊熵图像阈值分割算法和粒子群优化广义模糊熵图像阈值分割算法相比较,实验表明,针对不同细节的图片,该算法所得分割结果多数情况下背景信息更少,目标信息更清晰,用时更短,分割更稳定且效果良好。     

基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割

目的 为了使图像阈值分割的精度和速度进一步提高,提出了一种基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割方法。方法 首先,提出了1维灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,给出了基于灰度—邻域平均灰度级直方图的灰度熵阈值选取准则;最后,提出了2维灰度熵阈值选取的快速迭代算法,并采用递推方式计算准则函数中的中间变量,避免其重复运算,加快了运算速度,大大减少了运算量。结果 大量实验结果表明,与近年来提出的3种阈值分割法相比,所提出的方法分割性能更优,分割后的图像中目标区域完整,边缘清晰,细节丰富且运行时间短,仅为基于混沌小生境粒子群优化的二维斜分倒数熵分割法运行时间的3%左右。结论 本文方法对不同类型灰度级图像的分割效果及运行速度均有明显优势,是实际系统中可选择的一种快速有效的图像分割方法。     

基于变精度粗糙信息熵的特征约简算法

为解决传统粗糙集不确定度量存在的局限,提出将变精度粗糙信患熵作为度量标准.该度量标准不仅具有变精度粗糙集良好的抗噪声干扰性能,而且具有基于信息理论的粗糙信息熵更全面反映系统不确定性的能力.给出了基于变精度粗糙信息熵的特征约简算法,实验结果表明该算法具有良好的运行效果.     

基于聚类离散化和变精度邻域熵的属性约简

针对传感网采集数据的不完备性,利用数据本身特点,通过定义类簇指标,提出基于改进K-means聚类算法的数据离散化方法,以减小噪声、孤立点和不完备数据集对决策识别结果产生的影响;然后,通过引入互信息熵的属性重要度度量和变精度修正系数,提出基于互信息熵的变精度邻域粗糙集属性约简启发式算法,整合变精度和邻域粗糙集的优势,在减小约简算法计算复杂度的同时提高决策系统识别精度.仿真结果表明了算法在提高决策系统识别精度和降低其计算复杂度方面的有效性,模拟环境测试进一步验证了其工程适用性.     

基于可变精度粗糙集理论的规则获取算法

为了在处理噪声数据时获得更可靠的分类规则,提出了一种粗糙规则挖掘算法.通过粗糙规则集的不确定量度,在变精度粗糙集理论下近似约简分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度意义下的决策表的度量方式.利用离散粒子群算法,提出一种基于粒子群优化的粗糙集知识的近似约简算法,导出了粗糙规则集.经过实例分析说明,这种算法不但具有一定的噪声容忍度,而且该算法得到的规则具有较高的正确度和覆盖度,从而保证分类的准确性.     

倾转旋翼机飞控系统的变精度粗糙集-OMELM故障诊断方法

结合变精度粗糙集(VPRS)和优化极限学习机(OMELM)诊断算法的优点,将变精度粗糙集引入OMELM中,提出变精度粗糙集-OMELM故障诊断方法,用于诊断倾转旋翼机过渡模式下飞控系统的故障。首先根据采集的倾转旋翼机多故障输出信号的数据特点,提出一种属性约简算法,定义了一种新的变精度粗熵;然后从信息论互信息增量的角度定义属性重要性,构造OMELM分类器并对约简后的属性特征进行故障多分类;最后以XV-15进行验证,结果表明所提出的方法平均辨识率高、诊断时间短。     

基于下近似分布粒度熵的变精度悲观多粒度粗糙集粒度约简

将下近似分布约简引入变精度悲观多粒度粗糙集,定义了变精度悲观多粒度粗糙集的下近似分布粒度熵,基于下近似分布粒度熵定义了变精度悲观多粒度粗糙集粒度的重要度,并设计了基于下近似分布粒度熵的悲观多粒度粗糙集启发式粒度约简算法,通过实例验证了算法的有效性。     

Generalized interval-valued fuzzy variable precision rough sets determined by fuzzy logical operators

The fuzzy rough set model and interval-valued fuzzy rough set model have been introduced to handle databases with real values and interval values, respectively. Variable precision rough set was advanced by Ziarko to overcome the shortcomings of misclassification and/or perturbation in Pawlak rough sets. By combining fuzzy rough set and variable precision rough set, a variety of fuzzy variable precision rough sets were studied, which cannot only handle numerical data, but are also less sensitive to misclassification. However, fuzzy variable precision rough sets cannot effectively handle interval-valued data-sets. Research into interval-valued fuzzy rough sets for interval-valued fuzzy data-sets has commenced; however, variable precision problems have not been considered in interval-valued fuzzy rough sets and generalized interval-valued fuzzy rough sets based on fuzzy logical operators nor have interval-valued fuzzy sets been considered in variable precision rough sets and fuzzy variable precision rough sets. These current models are incapable of wide application, especially on misclassification and/or perturbation and on interval-valued fuzzy data-sets. In this paper, these models are generalized to a more integrative approach that not only considers interval-valued fuzzy sets, but also variable precision. First, we review generalized interval-valued fuzzy rough sets based on two fuzzy logical operators: interval-valued fuzzy triangular norms and interval-valued fuzzy residual implicators. Second, we propose generalized interval-valued fuzzy variable precision rough sets based on the above two fuzzy logical operators. Finally, we confirm that some existing models, including rough sets, fuzzy variable precision rough sets, interval-valued fuzzy rough sets, generalized fuzzy rough sets and generalized interval-valued fuzzy variable precision rough sets based on fuzzy logical operators, are special cases of the proposed models.     

混合信息系统的动态变精度粗糙集模型

粗糙集是一种针对不确定性数据的数据挖掘理论,邻域粗糙集是处理混合型数据的常用模型.为了提高对混合型数据的抗噪能力,提出一种混合信息系统的变精度粗糙集模型;由于现实环境下信息系统的动态性,进一步提出对象增加和减少时的动态变精度粗糙集模型.首先研究混合信息系统中条件概率随对象增加和减少时的变化关系,然后在该变化关系的基础上提出混合信息系统变精度粗糙集上下近似的增量式更新机制,最后根据这一更新机制提出相应的增量式近似更新算法.实验结果表明,所提出的增量式更新算法比非增量的算法具有更高的计算效率,从而验证了所提出模型的有效性,同时也表明所提出模型更加适用于复杂的数据环境.     

基于相对决策嫡的决策树算法及其在入侵检测中的应用

为了弥补传统决策树算法的不足,提出一种基于相对决策熵的决策树算法DTRDE。首先,将Shannon提出的信息熵引入到粗糙集理论中,定义一个相对决策熵的概念,并利用相对决策熵来度量属性的重要性;其次,在算法DTRDE中,采用基于相对决策熵的属性重要性以及粗糙集中的属性依赖性来选择分离属性,并且利用粗糙集中的属性约简技术来删除冗余的属性,旨在降低算法的计算复杂性;最后,将该算法应用于网络入侵检测。在KDD Cup99数据集上的实验表明,DTRDE算法比传统的基于信息熵的算法具有更高的检测率,而其计算开销则与传统方法接近。