粗糙集理论及其在图像处理中的应用*

首先描述了粗糙集理论的基本概念,包括粗糙集知识表示方法和粗糙集约简理论;叙述了粗糙集理论及其与其他非线性理论相结合在图像处理中的应用情况;最后指出了粗糙集理论应用于图像处理的基本思路,并指出将粗糙集理论与其他非线性理论相结合应用于图像处理,将会产生更加有效的结果.     

二维小波变换在图像压缩中的应用研究

通过对二维小波分解与重构算法以及其在工程图像处理应用中的介绍,分析了二维离散小波可分离情况分解与重构的实际算法,研究了算法在图像压缩中的应用方法并分析了应用实例.结果表明,应用该算法可以获得较大的图像压缩比.所以小波技术用于图像处理具有压缩比高、速度快和特征不变性、方便快捷.目标明确等一系列优点.     

核属性蚁群算法的规则获取

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究已经表明该算法具有许多优良的性质,并且在优化计算中已得到了很多应用.粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.本文从规则获取和优化两方面研究基于粗糙集理论和蚁群算法的分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识理论,将粗糙集理论与蚁群算法融合,采用粗糙集理论进行属性约简,利用蚁群算法获取最优分类规则,优势互补.实验结果比较表明,算法获取的分类规则,具有良好的预测能力和更为简洁的表示形式.     

基于粗糙性度量的彩色图像分割方法

彩色图像分割技术是现代图像处理和图像分析领域的重要研究议题. 结合粗糙集理论, 利用像素邻域的空间信息, 可以构造图像色彩分布的上下近似以及量化粗糙性表示, 并据此设计基于量化粗糙信息的分割方法: QR measure, 该方法依据数据分布获取自适应阈值进行峰值选定和区域合并. 实验采用UC Berkeley开放的图像分割测试集, 通过比较基于多种统计信息的分割方法, 验证提出的优化算法可以取得更好的分割效果.     

粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用

粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,近几年来已经在诸多领域得到应用,在机器学习、知识发现、算法研究、决策支持系统以及模式识别等应用中取得了较好的成果.本文在阐述粗糙集理论概念的基础上,介绍了粗糙集理论在数据挖掘中的两个应用.     

基于粗糙集和支持向量机的图像分割技术研究

为了提高图像分割精度和实用性,利用粗糙集和支持向量机优点,提出一种基于粗糙集和支持向量机相融合的图像分割算法。首先利用粗糙集图像区域特征进行约简,以降低特征向量维数,然后采用支持向量机对这些特征进行学习,建立图像分割模型,从而实现图像的分割。实验结果证明,该方法不仅提高了图像分割精度,大大缩短了训练时间,而且分割效果要优于常规图像分割算法,能够很好满足图像处理的实时性要求,为进行图像分割提供了一个新的研究思路。     

一种改进的图像增强算法及其应用

为改进图像增强算法,使之更适合医学领域图片的处理,采用了粗糙集的上逼近和下逼近思想,将图像分为物体区和背景区,使用不同的函数进行增强,进而提出了一种改进的基于粗糙集的增强算法,并首次应用于医学图像处理领域.实验结果显示改进的基于粗糙集的增强效果优于直方图均衡化方法.     

Mean Shift算法在图像分割中的应用研究

提出了灰度图像和彩色图像统一的分割方法,Mean Shift算法的图像分割.这种分割方法跟人眼对图像的分析特性相近,运用此算法能够得到较为稳健、快速的图像分割结果.文中简要介绍了Mean Shift算法的基本原理,并将算法运用于图像分割,通过实验证明了分割效果的有效性和稳定性.Mean Shift算法在图像处理领域有很好的应用前景,此算法的理论与应用还不是很完善,值得大家去探索.     

一种基于粗糙集理论的神经网络图像分割方法

神经网络用于分割图像时需要大量的训练数据,由于数据量大,计算速度相当慢。不适合实时数据处理。基于此,将粗糙集理论与神经网络相结合,提出基于粗糙集的神经网络图像分割方法。利用粗糙集理论中的约简的计算方法,从图像属性中获取精简的规则,根据这些规则构造神经网络各层的神经元个数,并根据粗糙集理论中的属性重要性来修正神经网络的权值。实验结果表明,该方法抗噪能力强,提高了精度,在大大缩短网络训练时间的同时改善了分割效果。满足图像处理的实时性要求。     

基于粗糙集理论的遥感影像分类研究

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,可以有效地分析和处理不完备信息,已经在模式识别、机器学习、决策支持、过程控制、预测建模等众多科学与工程领域得到成功的应用,并具有相当的发展潜力,该文在深入研究粗集理论基础上,将其引入遥感影像的处理中,对遥感图像分类进行了系统的研究。文中基于图像的粗糙集知识系统,提出了一种新的遥感图像知识分类算法———粗糙分类法,最后给出了一个相应的实例。