二维Otsu自适应阈值选取算法的快速实现

Otsu 自适应阈值算法作为图像阈值分割的经典算法, 在图像领域得到了广泛的应用, 在此基础上发展起来的二维阈值法因为计算时间长而制约了其应用. 针对二维 Otsu 自适应阈值算法计算复杂度高的缺点, 通过消除二维自适应阈值算法中的冗余计算, 用迭代的方式得到查询表, 从而大大提高了二维阈值算法的计算速度. 实验结果表明, 该算法不仅计算时间远远小于原始二维 Otsu 算法, 并且求得的阈值跟原始的算法一样.     

基于随机游走扩散映射的降维算法

传统数据降维算法分为线性或流形学习降维算法,但在实际应用中很难确定需要哪一类算法.设计一种综合的数据降维算法,以保证它的线性降维效果下限为主成分分析方法且在流形学习降维方面能揭示流形的数据结构.通过对高维数据构造马尔可夫转移矩阵,使越相似的节点转移概率越大,从而发现高维数据降维到低维流形的映射关系.实验结果表明,在人造...     

一种基于极大熵的快速无监督线性降维方法

现实世界中高维数据无处不在,然而在高维数据中往往存在大量的冗余和噪声信息,这导致很多传统聚类算法在对高维数据聚类时不能获得很好的性能.实践中发现高维数据的类簇结构往往嵌入在较低维的子空间中.因而,降维成为挖掘高维数据类簇结构的关键技术.在众多降维方法中,基于图的降维方法是研究的热点.然而,大部分基于图的降维算法存在以下两个问题:(1)需要计算或者学习邻接图,计算复杂度高;(2)降维的过程中没有考虑降维后的用途.针对这两个问题,提出一种基于极大熵的快速无监督降维算法MEDR. MEDR算法融合线性投影和极大熵聚类模型,通过一种有效的迭代优化算法寻找高维数据嵌入在低维子空间的潜在最优类簇结构. MEDR算法不需事先输入邻接图,具有样本个数的线性时间复杂度.在真实数据集上的实验结果表明,与传统的降维方法相比, MEDR算法能够找到更好地将高维数据投影到低维子空间的投影矩阵,使投影后的数据有利于聚类.     

基于最优密度方向的等距映射降维算法

等距映射算法(ISOMAP)是一种典型的非线性流形降维算法,该算法可在尽量保持高维数据测地距离与低维数据空间距离对等关系的基础上实现降维.但ISOMAP容易受噪声的影响,导致数据降维后不能保持高维拓扑结构.针对这一问题,提出了一种基于最优密度方向的等距映射(ODD-ISOMAP)算法.该算法通过筛选数据的自然邻居确定每...     

基于二维Arimoto熵的阈值分割方法

提出基于二维Arimoto熵的阈值分割方法.首先由图像的像素值及其邻域像素均值得到图像的二维直方图,然后从二维直方图中计算出二维Arimoto熵.当二维Arimoto熵达到最大时,对应的灰度级对即为分割阈值.通过引入二维联合幂概率分布建立快速算法,使算法速度大大提高,易于硬件实现.大量的对比实验表明,本文算法表现稳定,总体的分割效果优于基于二维Renyi熵和二维Shannon熵的阈值分割算法.     

逐维改进的布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索(cuckoo search,简称CS)算法是一种新兴的仿生智能算法,对解采用整体更新评价策略.在求解多维函数优化问题时,由于各维之间相互干扰,采用整体更新评价策略将恶化算法的收敛速度和解的质量.为了弥补此缺陷,提出了基于逐维改进的布谷鸟搜索算法.在改进算法的迭代过程中,针对解采用逐维更新评价策略.该策略将各维的更新值与其他维的值组合成新的解,并采用贪婪方式接受能够改善解质量的更新值.实验结果说明,改进策略能够有效地提高CS 算法的收敛速度并改善解的质量.与相关的改进布谷鸟搜索算法以及其他演化算法的比较结果表明,改进算法在求解连续函数优化问题上是具有竞争力的.     

求解高维复杂函数的遗传-灰狼混合算法

高维函数优化一般是指维数超过100维的函数优化问题,由于"维数灾难"的存在,求解起来十分困难.针对灰狼算法迭代后期收敛速度慢,求解高维函数易陷入局部最优的缺点,在基本灰狼算法中引入3种遗传算子,提出一种遗传-灰狼混合算法(hybrid genetic grey wolf algorithm,HGGWA).混合算法能够充分发挥两种算法各自的优势,提高算法的全局收敛性,针对精英个体的变异操作有效防止算法陷入局部最优值.通过13个标准测试函数和10个高维测试函数验证算法的性能,并将优化结果与PSO、GSA、GWO三种基本算法以及9种改进算法进行比较.仿真结果表明,所提算法在收敛精度方面得到了极大改进,验证了HGGWA算法求解高维函数的有效性.     

二维Otsu阈值分割算法的改进及应用

为改善传统二维Otsu阈值分割算法处理图像的计算复杂度高、实时性差、受噪声干扰严重等缺点,提出一种改进的快速二维Otsu阈值自动分割算法.通过改变二维直方图判别域的划分将二维阈值求解转化为一维阈值求解,对原图像的直方图采用二分法得到最优分割阈值的初始值,然后在此基础上通过两个分量方向上迭代求解得到图像的最优分割阈值.理论分析与仿真车牌实验表明,与传统二维阈值分割算法相比,此算法的计算复杂度远远低于原始二维Otsu算法,且分割效果和原始算法的基本一致.     

基于降维的三维布尔运算算法与实现

这篇论文描述一个由边界表示的两个一般多面体之间的三维布尔运算算法.核心思想是把基本的三维运算降解到二维运算,简称降维处理.在简要的描述三维布尔运算基本概念后.我们给出了具体的三维到二维的降维过程.论文的重要部分是对于三维布尔运算的降维处理及对出现的奇异问题的解决方法.这样,三维布尔运算的算法就可以得到一些简化,稳定性也得到了提高.我们在计算机辅助设计平台KerencAD上实现了此算法,结果表明了算法有较强的健壮性.     

基于混合蚂蚁算法的二维装箱问题求解

二维装箱问题是一个NP-Hard组合优化问题.根据蚂蚁优化算法和二维装箱问题的特点,本文提出了改进的BL算法与蚂蚁算法相结合的混合算法来解决二维装箱问题,实验结果表明,该算法是行之有效的,并具有一定的通用性.