扩展的Otsu最优阈值图像分割的实现方法

基于付忠良等人提出的扩展的Otsu最优阈值图像分割方法，提出了遗传算法的解决方案，并给出了遗传算法中基本参数的设定，基于图像的像素方差信息，利用遗传算法全局搜索图像的单阈值和双阈值，这样不但缩短了计算时间，而且具有遗传算法鲁棒性和自适应的特点，比传统的Otsu方法有明显的优点。     

一种新的自适应图像分割方法

目的研究图像分割的最佳阈值．方法一种基于灰度图像直方图嫡和遗传算法的自适应图像分割算法．结果在此研究中,分割问题被定义为一个优化问题,由于遗传算法能够有效地搜索分割参数空间,则以遗传算法的适应值作为质量标准．结论此方法可用于最佳阈值分割．     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值，基于粒子群优化算法提出了一种多闽值图像分割方法．由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数，用粒子群算法对其进行优化，得到分割的最佳阈值，并用该阈值对图像进行分割．将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出，该算法不仅可实现正确的图像分割，并可使分割速度大大提高．     

基于融合技术的螺纹钢打捆端面图像分割方案探讨

针对工业现场的特定环境及对螺纹钢打捆时端面图像分割的特殊要求，提出了一种基于融合技术的图像分割方案。该方案先分别采用阈值化与基于边界的分割方法对图像进行初始分割，然后将所得数据加以关联并采用遗传算法加以融合与提取。实验结果表明方法有利于提高分割质量。     

基于遗传算法的三维重构图像阈值分割

图像阈值分割是三维重构中图像处理的一个重要内容最佳熵阈值的图像分割具有很多优点,但同时也需要大量的运算时间,从而限制了其实际应用．将遗传算法应用于最佳熵阈值的确定中,提出一种新的图像阈值分割方法,以灰度图像的直方图熵作为评价标准,把图像阈值分割问题定义为一个优化问题．利用遗传算法寻优的高效性,搜索到能使分割质量达到最优的分割参数——图像分割阈值．实验结果表明,采用遗传算法不仅可以实现正确的图像分割．而且使得分割速度大大提高．     

基于小生境技术遗传算法的局部动态阈值选取

为有效地对受噪声影响的图像进行分割,引入了一种基于改进型遗传算法的局部动态阈值选取算法.该算法以灰度图的最大类间差作为适应度评价函数,将图像分割问题转化成一个最优化问题,利用遗传算法的全局优化的特点,在整个求解空间中搜索到最优分割图像的阈值.针对基本遗传算法的一些不足之处,利用小生境的思想,对其进行了一些优化.实验结果表明,基于小生境技术遗传算法的局部动态阈值选取方法具有较强的鲁棒性.     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值,基于粒子群优化算法提出了一种多阈值图像分割方法.由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数,用粒子群算法对其进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出,该算法不仅可实现正确的图像分割,并可使分割速度大大提高.     

基于遗传算法的图像分割阈值选取

图像分割是模式识别和图像分析的预处理阶段,通常采用聚类的方法进行.图像分割技术被认为是计算机视觉中的一个瓶颈.基于扩展的Otsu最优阈值图像分割方法,提出了一种用遗传算法进行图像分割的方法,并给出了遗传算法中基本参数的设定.实验结果表明,基于图像的像素方差信息,利用遗传算法全局搜索图像的双阈值,这样不但图像分割效果好,而且缩短了计算时间,并具有遗传算法鲁棒性和自适应的特点,比传统的Otsu方法有明显的优点.在遗传算法中引入了优生算子、变异算子和新个体,避免了局部早熟,提高了收敛速度和全局收敛能力.GA作为一种并行算法,提高速度的潜力十分巨大.     

基于目标区域约束的人体手臂运动轨迹图像分割

针对传统分割方法存在分割完整性不足、分割耗时较长以及分割精度较差的问题,提出基于目标区域约束的人体手臂运动轨迹图像分割方法.采取多阈值分割方法,对目标区域约束阈值进行设定,根据阈值取值,得出图像阈值分割曲面图.通过对比巴氏距离系数描述轨迹目标区域与候选目标区域之间的相似度,根据Mean Shift检索邻域范围内密度评估的极大值,迭代上述过程,不断更新运动轨迹目标,根据图像轨迹目标跟踪结果,利用目标区域约束法实现图像分割.结果表明,利用该方法后图像分割区域较为完整,耗时较短,分割精度明显提高.     

基于二维最小Tsallis交叉熵和遗传算法的快速图像分割

针对二维Otsu分割方法在求取最佳阈值时假设部分区域近似为0,降低了分割精度,以及采用的shannon熵因为具有广延性而忽略了两个分割子系统之间的相互作用的问题,提出一种基于二维最小Tsallis交叉熵和微粒群寻优的快速图像分割.利用灰度-梯度直方图并聚类得到有用区域,以具有非广延性的二维最小Tsallis交叉熵为优化函数,采用遗传算法得到最优的二维阈值.实验表明该算法对噪声图像具有良好的分割效果和较强的实时处理能力.     

求解等式约束最优化的一种信赖域方法

本文利用Zangwill型不可微精确罚函数对等式约束最优化问题构造了一种信赖域算法。为了使算法更加完善,又给出了一个改进算法。在一定条件下这些算法都具有大范围收敛性和超线性收敛速度。     

互斥关系模式挖掘算法研究

序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要领域,在序列挖掘的基础上有了结构关系模式的概念,重点研究结构关系模式的一个重要分支——互斥关系模式.首先给出互斥关系模式的定义,然后讨论什么是负关联规则挖掘及其与互斥关系模式之间的联系与区别,从而得到互斥关系模式挖掘的过程;给出互斥关系模式挖掘过程采用的主要算法,并针对算法进行设计与实现,实验证明算法正确有效.     

基于遗传算法的半导体激光器温度控制系统

针对半导体激光器工作温度随时间变化存在漂移和不稳定的问题,提出了基于遗传算法的半导体激光器温度控制系统.将单片机、铂电阻和TEC半导体制冷器分别作为系统的处理器、温度敏感器和温控执行器,通过遗传算法模型来分析被控对象的物理特性,利用遗传算法的快速搜索能力来训练温度控制的权系数,并对设计的系统进行实验验证.结果表明,该系统的温度控制精度为±0. 002℃,控制范围为5～70℃,超调量低于8%,能够实现高精度和宽范围的控制效果,具有较好的工程应用价值.     

BP网络学习算法改进及用于手写体数字识别

从误差函数入手对传统ＢＰ（Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）学习算法进行改进，实验表明此改进算法不仅提高了网络训练效率，而且改善了网络推广性能．     

基于掩蔽效应的改进型自适应语音增强算法

在分析经典自适应滤波算法的基础之上提出了一种有效的消除噪声且减小语音失真的语音增强方法.为了进一步提高语音增强效果,根据人耳掩蔽效应把语音信号中关键频率段的阈值作为自适应滤波算法的动态系数,根据此系数估算误差函数.在Matlab上对此算法输入不同信噪比的信号,仿真结果表明:输出的信噪比明显高于传统滤波算法,且残留噪声较小.     

基于组合导航技术的管道地理坐标定位算法

针对长输管道地理坐标定位问题,提出了一种基于组合导航技术并应用管道磁标处地理信息进行分段修正的管道地理坐标定位算法.该算法基于惯导/里程仪组合导航的基本原理,应用误差模型对航迹误差进行修正.通过研究陀螺仪和里程仪的误差特性,建立了陀螺仪和里程仪的误差模型,针对低精度加速度计应用于惯性导航系统时存在速度和航迹解算误差较大的问题,提出了应用加速度信息对里程仪速度进行修正的速度解算方法.实验结果表明,算法解算所得位置误差为0.16%,可为长输管道提供三维地理坐标定位信息.     

EB环境下的一个匹配模型及其算法研究

描述了基于相同属性的元素两两重复匹配在实际应用中的具体意义,提出了EB环境下基于相同属性的元素两两重复匹配问题的基本概念,讨论了重复匹配的各种情况和最大重复匹配、最小重复匹配以及平凡匹配的定义和判定准则;分析了最大重复匹配(最小重复匹配)的精确求解算法,得出在m个元素、n种属性的情况下,求解两两最小(最大)重复匹配算法的时间复杂性为Smn的结论;最后提出一个改进算法,其时间复杂性为O(C),改进后的算法还适宜于手工作业。     

基于信息增益的属性约简算法

以信息增益作为属性重要性的度量方法，提出了一种基于信息增益的属性约简算法．该算法总是优先考虑对于决策更为重要的属性，用条件属性对决策属性的信息增益作为条件属性的属性重要性度量，并以此度量作为启发式信息，算法从空集开始逐步将重要的属性加入到选择属性集，直到决策表达到一致分类时结束．并通过实例分析验证了该算法能有效地对属性进行约简，同时可以得到简单规则集．     

基于信息增益的属性约简算法

以信息增益作为属性重要性的度量方法,提出了一种基于信息增益的属性约简算法.该算法总是优先考虑对于决策更为重要的属性,用条件属性对决策属性的信息增益作为条件属性的属性重要性度量,并以此度量作为启发式信息,算法从空集开始逐步将重要的属性加入到选择属性集,直到决策表达到一致分类时结束.并通过实例分析验证了该算法能有效地对属性进行约简,同时可以得到简单规则集.     

非线性系统的一种加权自校正控制

给出了仅含一个非线性环节的一类非线性控制系统的加权自校正控制算法,具有很强的通用性．仿真结果表明该算法能克服系统非线性的影响,改进系统的控制性能．