改进的核空间直觉模糊C-均值聚类分割算法

针对鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的核空间直觉模糊C-均值聚类算法。将像素空间邻域信息和直觉指数引入到鲁棒模糊局部信息C-均值聚类目标函数,给出改进的像素空间邻域信息约束的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,以便提高图像局部信息的有效分割能力。实验结果表明,改进的核空间直觉模糊聚类分割算法相比现有鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法能获得更好的分割效果。     

基于中智模糊聚类的彩色图像鲁棒分割算法

为了提高噪声干扰彩色图像分割的鲁棒性,给出一种基于中智模糊聚类的彩色图像改进分割算法。将像素空间邻域信息嵌入现有的中智模糊C-均值聚类目标函数,利用马氏距离代替欧氏距离,度量中智模糊聚类中样本与聚类中心之间的差异程度,获得适合彩色图像分割的模糊聚类目标函数,并采用拉格朗日乘子法获取隶属度和聚类中心的迭代求解表达式。对彩色图像添加高斯噪声和椒盐噪声,图像分割测试结果表明,所给算法相比模糊C-均值聚类算法和基于马氏距离的中智模糊聚类算法有更强的鲁棒性。     

基于目标函数的直觉模糊聚类图像分割方法

针对模糊C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的直觉模糊C-均值聚类算法.该算法将纹理特征和直觉指数引入到目标函数,并给出改进的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,实验结果表明了算法的有效性.     

基于噪声距离的低对比度图像抗噪分割算法

针对核空间模糊局部信息C-均值聚类算法(KWFLICM)对低对比度图像抗噪性差的不足,提出一种基于噪声距离的核空间模糊局部信息C-均值聚类算法。该算法在KWFLICM算法的基础上改变隶属度约束条件并引入噪声距离δ获得一种改进的聚类目标函数,并借鉴现有噪声聚类思想构造出具有良好抗噪性的模糊聚类迭代隶属度和聚类中心表达式,最后给出相应的聚类分割算法。实验结果表明,该改进算法对于椒盐噪声干扰的对比度较弱的灰度图像比KWFLICM聚类分割算法更有优势。     

模糊C-均值聚类图像分割算法的一种改进

针对传统模糊C-均值聚类算法对含噪图像分割时未充分考虑空间信息的问题,提出一种改进的模糊C-均值聚类算法,将图像的局部和非局部两种空间信息引入到模糊C-均值聚类算法的目标函数中,以使两种空间信息在含噪图像分割中发挥互补作用。将改进算法应用于不同含噪图像的分割实验,结果表明图像像素的均方误差均比改进前有所降低。     

嵌入邻域像素的彩色图像鲁棒聚类分割算法

为提高彩色图像模糊聚类分割算法的抗噪性,给出一种嵌入像素邻域信息的彩色图像鲁棒聚类分割算法。为适合彩色图像分割,以协方差马氏距离代替模糊C均值聚类算法目标函数中的平方欧氏距离;将样本协方差矩阵行列式作为正则项融入聚类目标函数,以增强算法普适性;将邻域像素滤波信息嵌入聚类目标函数,以改善聚类算法的抗噪性能。针对噪声干扰彩色图像的分割测试结果表明,所给分割算法抗噪鲁棒性良好。     

基于二维直方图的中智模糊聚类分割方法

加入邻域像素均值,对中智模糊聚类分割算法加以改进,以提高其抗噪性能。将各像素与其邻域像素均值相结合,形成二元数组,统计其出现的频次,由此构造二维直方图。通过对此二维直方图进行中智模糊聚类,实现图像分割。对标准灰度图像添加椒盐噪声和高斯噪声,用以验证改进算法的性能。视觉效果及分割图像的峰值信噪比均显示,改进算法相比原中智模糊聚类分割法具有更好的抗噪能力和分割效果。     

显著信息引导的直觉空间模糊聚类图像分割

为克服直觉模糊C-均值(IFCM)聚类算法应用于图像分割时,易受噪声影响,且对聚类中心初始值敏感的缺陷,给出显著信息引导的直觉空间模糊聚类图像分割方法。使用图像的显著信息初始化聚类中心,能够很大程度地防止算法陷入局部最优;将改进的融合局部空间信息的模糊因子引入到IFCM聚类算法中,可提升算法的抗噪性能。实验结果表明所给方法能在多种含噪声图像上得到较好的分割效果。     

彩色图像鲁棒聚类分割快速算法

给出一种具有鲁棒性的彩色图像聚类分割快速算法,以改善基于马氏距离聚类分割算法(MFCM)的实时性和抗噪性。利用彩色图像红、绿、蓝3通道分量构造三维直方图,统计出现频次不为零的灰度级组数目,用于取代像素值进行聚类。将图像像素邻域均值嵌入MFCM算法的目标函数,采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解表达式,可得相应图像分割聚类算法。随机选取伯克利标准图像库中3幅彩色图像,添加不同强度的高斯噪声,进行分割测试。实验结果表明,改进算法对噪声图像的分割具有一定鲁棒性,对无噪声彩色图像分割相比MFCM算法具有更高执行效率。     

一种基于改进PSO和FCM的图像分割算法

在模糊C-均值聚类算法的基础上,提出了基于改进粒子群和模糊C-均值聚类的混合图像分割算法.该算法利用改进粒子群算法优化模糊C-均值的目标函数,同时引入聚类有效性指标,通过迭代更新搜索到合理的分割类别数和聚类中心实现自动确定图像分割最佳类别数,并根据最佳类别数确定最优聚类中心的选取,最终实现图像的自适应分割.实验结果表明...     

图形模糊聚类算法初始化方式改进

为了降低初始化参数对图形模糊聚类算法收敛性的影响,对图形模糊聚类算法的初始化方法加以改进。将隶属度、中立度和拒绝度3个参量的随机值先求平方,再按其平方和进行归一化处理,以代替原来的初始化方法。将改进前后的算法用于Iris文本数据分类,以及基于1维或2维直方图的人物、医学和遥感的图像分割,结果显示,改进算法用时短,收敛快。将改进算法作用于含噪标准灰度图像,分割结果的峰值信噪比更高。     

浅析图形处理技术AGP

章深入浅出地介绍了现行PC系统中图形子系统的主流技术规范AGP的相关概念及知识，旨在帮助普通PC用户对AGP有一个初步认识．     

基于模糊神经网络的系统模糊建模方法

提出了一种基于模糊聚类和模糊神经网络的模糊建模方法,该方法首先利用模糊聚类技术来确定系统的模糊空间和模糊规则数,然后利用模糊神经来调整模型的前件参数和后件参数,给出了详细的算法,并对仿真实例进行了研究,仿真实例表明,采用聚类技术能够获得好的初始值,使得计算加快,能够取得满意的结果。     

一种基于图像内容的数据分割方法

基于对H．264数据分割技术的分析，提出一种基于图像内容的新的数据分割方法．它将视频流按照比特重要性分为3个子流，依次为：头信息、Intra宏块信息和部分Inter宏块信息、剩余Inter宏块信息．位于不同子流的Inter宏块由其对图像质量的影响程度进行区分，并由优化算法对其数量进行分配．实验结果表明，该方法较H．264标准中提出的数据分割技术，更符合图像内容和当前网络条件的变化．结合不等错误保护．能较大程度地改善视频流的传输质量．     

基于树形图结构模型的人体姿态估计

讨论计算机视觉领域的人体姿态估计问题,基于树形图结构模型提出一种人体姿态估计算法。根据人体目标前景分割图的形状特征给出人体部位外观模型后,利用高斯分布确定人体部位间的结构先验分布,再采用置信传播算法进行人体姿态估计。仿真结果表明新算法有效。     

模糊极小圈的若干性质

通过研究模糊极小圈的性质,在模糊拟阵中定义了一种新的连通性,由这种连通性研究了一个闭模糊拟阵与其对偶模糊拟阵的秩函数的性质,给出了一个模糊拟阵为连通模糊拟阵的等价刻画。最后,研究了两个连通模糊拟阵的直和以及模糊连通分支的性质。     

基于模糊工具箱和SIMULINK的模糊控制系统计算机仿真

将MATLAB中的模糊工具箱和SIMULINK结合起来对模糊控制系统进行计算机仿真,阐述了仿真的建模方法、基本步骤和应注意的问题,并举例说明。使模糊控制系统的计算机仿真从建立系统的仿真模型到仿真结果的图形化处理变得非常简便、直观和方便。     

模糊控制技术中的几个问题

回顾了模糊集理论在应用方面最具代表性的一个分支——模糊控制理论和应用的发展,阐述了模糊控制技术的主要研究方向,并且指出了目前模糊控制技术有待于进一步研究的几个问题     

基于模糊控制的作动器设计研究

研究了一种新型的作动器,其特点是激振频率及振幅可在线跟踪调节,控制系统可自动识别相角差及振动幅值并自动进行调节.模糊控制器可显著地减小船舶的振动,作动器与激振器相角差控制方面首次提出了优化模糊控制算法,与传统模糊控制算法比较,模糊控制规则可根据实际测试结果进行确定,然后由程序进行分段线性优化,提高了相位角差调整的精度,理论分析和仿真结果表明,当系统模型参数发生变化时,该作动器具有良好的特性,对于抵消来自振源的振动具有很好的效果.     

带有图片签名的工作流技术

为了解决文件审批流程处理时不能自动进行手写签名的问题,设计了一种在工作流中引入图片签名的方法.工作流系统采用三层分布式设计方法,在工作流引擎中增加图片签名步骤,利用电子保险箱和文件版本控制技术来保证图片签名文件的有效性.将图片签名应用到文件审批工作流中,增强了流程处理文件的形象性和真实性,解决了文件流程处理后无法自动签名的问题.实践表明,运用带有图片签名的工作流技术能够提高企业生产效率,较好地满足企业业务流程的全面管理.