基于VSAR的二维最大熵阈值分割算法*

基于对传统二维最大熵算法各种改进方法分析,提出了一种基于判决域自动约束的二维最大熵改进算法。该算法提出了可以自动确定判决域大小的经验公式,与以往的改进算法相比,不仅减少了算法的运算量,同时具有自适应性,因而在某些应用场合具有较强的实用性。     

基于VSAR的二维最大熵阈值分割算法

基于对传统二维最大熵算法各种改进方法分析,提出了一种基于判决域自动约束的二维最大熵改进算法。该算法提出了可以自动确定判决域大小的经验公式,与以往的改进算法相比,不仅减少了算法的运算量,同时具有自适应性,因而在某些应用场合具有较强的实用性。     

基于灰度差分的新闻视频标题字幕探测

为实现新闻视频图像中标注文本的快速检测与定位,提出了一种有效的字幕定位方法。该方法通过灰度差分统计对视频帧中文字区域进行行定位,再利用行定位信息得到的子图像在垂直方向的投影进行列定位,最后对预处理结果进行过滤和合并得到文字区域定位的精确结果。实验结果表明：该方法效果良好,不受文字大小影响,不受图像背景复杂度限制,方便快捷。     

图像分割的二维最大熵遗传算法

将遗传算法运用于二维最大熵图像阈值分割法。首先对二维阈值坐标进行编码，然后依据二维最大熵准则建立适应度函数，在适当的交叉率和变异率下，最终实现强噪声干扰下图像的有效分割。分割实验表明，文中方法较一给最大熵法具有更强的抗噪声能力，较普通二维最大熵法运算速度更快。     

基于二维最大熵阈值分割的坑识别方法

月球环境感知是未来月球探测车在月球表面实现自主导航一个非常重要的环节,坑是月球表面存在较多的一种地理特征,将成为月球探测车导航的障碍物。文章从模式识别的分类理论出发,提出了一种基于二维最大熵阈值分割的地球环境坑检测方法,为将来月球探测车的环境感知模块提供技术参考。首先利用二维直方图熵最大化阈值分割方法将图像二值化,然后结合形态学滤波算法和阈值面积消除法滤除一些噪声,最后对所得到的二值图像进行轮廓提取并在原图上显示,实现了对部分场景下坑的检测。     

利用混沌布谷鸟优化的二维Renyi灰度熵图像阈值选取

为了进一步降低现有的Renyi熵阈值法的计算复杂度,提出了基于混沌布谷鸟算法和二维Renyi灰度熵的阈值选取。首先,引入一维Renyi灰度熵阈值选取公式,建立基于像素灰度和邻域梯度的二维直方图,推导出基于该直方图的二维Renyi灰度熵阈值选取公式,通过快速递推公式来减少阈值准则函数的计算量;最后,采用混沌布谷鸟算法搜索最优阈值来完成图像分割。结果表明,与二维Arimoto熵法、基于粒子群的二维Renyi熵法、基于混沌粒子群的二维Tsallis灰度熵法、基于布谷鸟算法的二维Renyi灰度熵法相比,所提出的方法能够准确实现图像分割,且运算速度有所提升。     

基于二维直方图和最大熵门限化的直线边缘检测方法

提出了一种基于二维直方图和最大熵门限的直线边缘检测方法，为了得到与实际边缘对应的单宽度直线，还利用了细化、连接与直线跟踪等处理方法，不但可以自动确定阈值，而且可以较好地保留弱边缘，去除噪声，最后得到单宽度的直线边缘，这对于目标识别和图像理解有着重要的意义。     

基于二维最大熵原理和改进遗传算法的图像阈值分割

传统的最佳直方图熵法对低信噪比图像的分割效果不理想,而二维最大熵法充分利用了像素的灰度分布信息和像素间的空间相关信息,提高了阈值分割的抗噪性能.本文对二维最大熵法进行了详细阐述和推导,对遗传算法进行了一系列改进,提出了一种新的类抛物线型变异算子.实验结果表明,二维最大熵法具有较强的鲁棒性,同时改进的遗传算法能够快速收敛到最佳分割阈值,其优化效果十分明显.     

灰度图像最大熵分割方法的改进

传统的最大熵分割方法只考虑了图像的灰度概率,忽略了对应的灰度值。为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,改进了传统的二维灰度直方图,生成二维差值属性灰度直方图。另外,改进了灰度均值和二维熵的计算方法。在计算熵时,以二维差值属性灰度直方图为基础,用空间信息值来代替灰度概率,生成二维差值属性信息值熵。在实验中,对多张不同的灰度图像分别用改进的最大熵方法与传统的最大熵分割方法进行分割,并对分割结果进行比较分析。实验结果表明,改进的最大熵分割方法能有效地分割灰度图像及噪声图像,有很强的抗噪声能力,并能产生清晰的分割结果。     

基于最大模糊熵和微粒群的双阈值图像分割

基于最大模糊熵准则和微粒群算法,提出了一种新的双阈值图像分割方法.该方法通过定义3种模糊隶属度函数,将图像模糊划分为暗、灰和亮3个不同的区域.同时采用微粒群算法搜索最大模糊准则下模糊参数的最优组合,进而确定图像的两个最佳分割阈值.仿真结果表明,该算法具有良好的分割效果和较强的实时处理能力.     

基于最大熵模型和规则的中文姓名识别

中文姓名识别是中文信息处理的一项重要技术,识别的召回率对其它需要以姓名识别为基础的中文信息处理技术有至关重要的影响。提出了一种统计模型和处理规则相结合的中文姓名识别方法：首先以最大熵模型识别潜在姓氏,而后再通过判定规则作进一步处理。真实语料的开放测试表明,该方法在召回率方面有明显的优势,可以达到94%以上的召回率,同时能保证较高的准确率。     

基于边界梯度控制的最大熵阈值分割方法

结合梯度和灰度这两种图像的本质特征,提出一种基于边界梯度控制的最大熵阈值分割方法。该方法首先定义了一种边界梯度控制函数来定量分析图像中细节信息的丰富程度,通过该函数的局部极大值确定可能的分割阈值的集合,然后根据最大熵原理在该集合中选取最优阈值,最终实现图像的二值化分割。实验结果表明该方法的分割结果由于保留了丰富的细节信息,能够更好地体现图像语义,且该方法亦具有一定的抗噪性。     

基于改进的最大熵均值聚类方法在文本分类中的应用*

针对传统的文本分类算法存在着各特征词对分类的结果影响相同、分类准确率较低、造成算法时间复杂度增加的问题,提出了一种改进的最大熵C-均值聚类文本分类方法。该方法充分结合了C-均值聚类和最大熵值算法的优点,以香农熵作为最大熵模型中的目标函数,简化分类器的表达形式,然后采用C-均值聚类算法对最优特征进行分类。仿真实验结果表明,与传统的文本分类方法相比,提出的方法能够快速得到最优分类特征子集,大大提高了文本分类准确率。     

基于最大能量匹配与样本熵的小波降噪方法

为提高自适应小波阈值降噪方法的效果,提出一种结合最大能量匹配的小波包分解和快速样本熵的小波阈值降噪方法。根据各层小波系数特点并以最大能量匹配准则自适应选择小波包基对含噪信号进行分解,对最大尺度下的小波系数阈值化后重构得到噪声信号,采用快速样本熵算法计算噪声信号样本熵,动态调整阈值使噪声信号样本熵最大而获得最佳的降噪效果。应用实例表明：该方法相比传统的小波阈值降噪方法具有更好的降噪效果。     

图像中多语种文本提取的高斯混合建模方法

建立了相邻字符区域的高斯混合模型,用于区分字符与非字符.在此基础上,提出了一种从图像中提取多语种文本的方法.首先对输入图像进行二值化,并执行形态学闭运算,使二值图像中每个字符成为一个单独的连通成分.然后根据各连通成分重心的Voronoi区域,形成连通成分之间的邻接关系;最后在贝叶斯框架下,基于相邻字符区域的高斯混合模型计算相应的伪概率,以此为判据将每个连通成分标注为字符或非字符.利用所提出的文本提取方法,进行了复杂中英文文本的提取实验,获得大于97%的准确率和大于80%的召回率,证实了方法的有效性.     

最大散度差无监督鉴别特征抽取与人脸识别

最大散度差准则是对Fisher准则的改进,消除了小样本问题,但是该方法是基于整体特征的人脸识另q方?法,没有考虑到样本的局部特性.无监督的鉴别投影(UDP)技术,用于对高维数据进行维数缩减,它同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,但是在人脸等高维图像识别的应用中,不可避免地会出现小样本问题.提出一种基于散度差的无监督鉴别特征抽取,避免了局部协方差奇异所产生的问题.在ORL人脸库和AR人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性.     

基于核密度最大熵方法的杂系混合信号盲分离*

传统的独立分量分析方法普遍存在的非线性评价函数只能凭经验选取,当混合信号同时包含超高斯和亚高斯信号时,算法难以取得很好的分离效果。利用基于随机变量矩的核密度最大熵方法对非线性函数进行直接估计,提出了基于核密度最大熵方法的杂系混合信号盲分离算法,成功地分离了杂系混合信号。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于分散微粒群算法的二维模糊最大熵图像分割

该文研究了基于二维模糊信息熵的图像分割方法,针对二维模糊信息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,提出了基于优化微粒群算法的二维最大熵图像分割方法。DPSO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-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。同时,为了避免该算法收敛到局部最优解的问题,在算法中引入了变异策略。通过实验显示了该算法在收敛性和计算效率上较QPSO在内其它优化算法具有更好的优越性。     

基于量子遗传算法的二维最大熵图像分割

图像分割二维最大熵算法存在计算复杂度高的弊端,目前针对这个问题所提出的各类算法效果都不太理想。依据量子遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,提出了一种基于量子遗传算法的二维最大熵算法,与基于标准遗传算法的二维最大熵算法相比较,取得了更好的实验效果。