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医学图像体绘制可视化可以直接显示体数据的内部信息,成为可视化研究的一个重要的领域。由于医学图像数据本身的复杂性和传递函数的设计的灵活性,可视化传递函数成为研究的热点。通过CT,MRI设备获取的体数据,其质量受噪声影响严重,首先使用非线性增强方法对数据进行预处理,之后对体数据进行边界体素预判,并构造二维直方图用以设计传递函数,最终用光线投射算法绘制体数据。利用文中方法对大小为256×256×161的牙齿数据集进行非线性增强去噪,并设计传递函数,牙齿数据噪声得到了有效地抑制,不同边界区分比较明显。此外对牙齿体数据进行边界体素预判后,通过二维直方图查找边界的时间由78.2s减少至28.3s。实验结果表明,文中方法能有效地去除噪声、查找边界并提高绘制速度。基于构造出的直方图能够方便进行半自动化传递函数设计,提高绘制结果的质量。 相似文献
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基于彩色图像的增强算法 总被引:3,自引:3,他引:0
本文在分析常用锐化算法的基础上,对其进行改进,提出了一种新的针对彩色图像的边缘增强算法,并用模糊集理论选取阈值去除噪声。实验证明,该算法能有效地突出彩色图像的边缘,与其它算法比较,该算法耗时很少。 相似文献
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针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将同态滤波增强与控制标记符分水岭相结合的分割策略.该方法先进行同态滤波增强预处理,再采用改进控制标记符的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,提出的算法很好地抑制了过分割,实现了有意义的医学图像区域分割,同时还具有较强的区域轮廓定位能力,不需要再进行后续的合并处理,算法简单,并且能够适应医学图像分类与信息提取的需求. 相似文献
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超声图像利用不同组织和局部细节的不同回声信号强度和分布来捕捉重要的医学病变信息.然而,超声图像在形成过程中产生的斑点噪声使得超声图像质量较差,给以后的图像特征提取和识别,病情诊断及定量分析造成不利的影响.本文利用局部坐标变换,边缘、局部细节的一、二阶法向导数和双曲正切函数,结合各向异性扩散方程,提出了一种超声图像去噪与边缘增强算法:可以在去除噪声的同时,保持重要的边缘、局部细节和超声回声亮条.理论分析和实验结果表明了本文算法的有效性. 相似文献
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语音增强是消除噪声干扰的主要手段,在语音处理系统中得到广泛应用。传统语音增强算法认为相邻帧语音幅度谱之间是相互独立的,而研究表明语音幅度谱时频点之间存在相互依赖关系。缺乏对邻域时频结构信息的利用使得传统增强算法的性能难以进一步提高。本文首次将数据场引入到对语音的听觉感知领域,用数据场对语音的时频依赖性进行建模,提出一种新的基于数据场的语音增强算法。该算法通过最小化势场分布的熵确定了时频点之间的相互作用力程,在带噪语音数据场中估计噪声的最小统计量得到二值时频掩蔽值,最后利用二值时频掩蔽消除噪声干扰。实验测试表明,与Martin算法相比,基于数据场的语音增强算法在提高去噪效果的同时能有效减少语音的失真。 相似文献
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分类是数据挖掘技术的一个重要课题.用于分类问题的关联规则挖掘方法要求将连续属性的数据划分到各区间,实际这种离散化方法并不符合人类知识的表达方式.基于模糊集理论的分类算法更易于人类理解.本文提出的基于模糊集理论和信息增益分析技术的数据挖掘分类算法,经试验证明比Hisao算法具有计算量小、无需事先确定分类属性个数且可得到较高分类正确率的优点. 相似文献
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自适应图像对比度模糊增强算法 总被引:6,自引:0,他引:6
文中提出了一种基于模糊集理论和广义模糊算子GFO的图像模糊对比度增强算法。由算法分析可知,利用模糊隶属度可以对图像的细节进行增强,图像的层次更加分明。通过对几例图像增强对比实验结果的分析,表明该算法是有效的。 相似文献
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Bogdan Gabrys 《The Journal of VLSI Signal Processing》2002,32(1-2):67-82
In this paper two agglomerative learning algorithms based on new similarity measures defined for hyperbox fuzzy sets are proposed. They are presented in a context of clustering and classification problems tackled using a general fuzzy min-max (GFMM) neural network. The proposed agglomerative schemes have shown robust behaviour in presence of noise and outliers and insensitivity to the order of training patterns presentation. The emphasis is also put on the complimentary features to the previously presented incremental learning scheme more suitable for on-line adaptation and dealing with large training data sets. The performance and other properties of the agglomerative schemes are illustrated using a number of artificial and real-world data sets. 相似文献
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基于不完备信息系统的粗模糊属性值的知识获取 总被引:2,自引:2,他引:0
研究了一类基于粗集属性取模糊值的不完备信息系统的知识获取方法.给出粗模糊属性值信息系统的一种表示方法,采用模糊集思想,构造这类系统的模糊不可分辨关系,并研究这类信息系统的知识获取算法,并以一个实例,说明这种算法的有效性. 相似文献
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At present, most of the association rules algorithms are based on the Boolean attribute and single-level association rules mining. But data of the real world has various types, the multi-level and quantitative attributes are got more and more attention. And the most important step is to mine frequent sets. In this paper, we propose an algorithm that is called fuzzy multiple-level association (FMA) rules to mine frequent sets. It is based on the improved Eclat algorithm that is different to many researchers’ proposed algorithms that used the Apriori algorithm. We analyze quantitative data’s frequent sets by using the fuzzy theory, dividing the hierarchy of concept and softening the boundary of attributes’ values and frequency. In this paper, we use the vertical-style data and the improved Eclat algorithm to describe the proposed method, we use this algorithm to analyze the data of Beijing logistics route. Experiments show that the algorithm has a good performance, it has better effectiveness and high efficiency. 相似文献
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Rough set theory is emerging as a powerful tool for reasoning about data. It can be used in some branches of artificial intelligence. Fuzzy rough sets are studied on bases of fuzzy sets and rough sets[1]. Fuzzy sets and rough sets have been received much attention in recent years[2]. In contrast, the research about fuzzy rough sets is in its developing stage. The purpose of this paper is to introduce and discuss the representation theorems of fuzzy rough sets to show the structure of fuzzy ro… 相似文献
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Theories of fuzzy sets and rough sets are different and complementary generalizations of classical set theory, both of them are motivated by practical needs to manage and process uncertainty information. The aim of this paper is to study the relationship between fuzzy sets and rough sets from the view of logic. A new implication operation of rough sets is constructed, and the rough sets semantics of residuated based fuzzy logic system is presented. 相似文献
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粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信息的自适应阈值策略,用于有效确定粗糙聚类的上下近似,将图像空间信息引入到粗糙模糊聚类,构造了融合空间信息的粗糙模糊聚类目标函数,克服方法对于图像噪声的敏感性,此外,为进一步提升聚类性能,将模糊聚类中的抑制式学习思想引入到粗糙下近似集中像素的模糊隶属度的修正,实现了粗糙和模糊思想的深度融合。本文算法是更具混合智能机理的粗糙模糊聚类图像分割算法,实验结果表明了本文算法的有效性。 相似文献
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基于特征加权的模糊聚类新算法 总被引:41,自引:3,他引:41
在聚类分析中,针对不同类型的数据,人们设计了模糊k-均值、k-mode以及k-原型算法以分别适合于数值型、类属型和混合型数据.但无论上述哪种方法都假定待分析样本的各维特征对分类的贡献相同.为了考虑样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文提出一种基于特征加权的模糊聚类新算法,通过ReliefF算法对特征进行加权选择,不仅能够将模糊k-均值、k-mode以及k-原型算法合而为一,同时使样本的分类效果更好,而且还可以分析各维特征对分类的贡献程度.对各种实际数据集的测试实验结果均显示出新算法的优良性能. 相似文献