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就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题,提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像,并利用位图切割重建梯度图像;对新梯度图像进行分水岭预分割;对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并,并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法,该算法引入位图切割,抑制噪声对分割结果的影响,在边缘模糊处分割准确,得到符合人类视觉的较小分割区域数目,同时在运行效率上提高。 相似文献
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为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题,提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想,通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先,在目标个数未知的前提下,利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数;然后,推导了基于MUSIC的定位代价函数;之后,利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面;最后,膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题,能够确定多个目标的位置坐标,为后续的定位性能分析提供可能性,也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。 相似文献
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如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。 相似文献
48.
针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。 相似文献
49.
《电子技术与软件工程》2015,(1)
信号发生器是科研和生产中应用非常广泛的一种仪器,因此对其不确定度进行评定十分必要,本文主要介绍了信号发生器的不确定度评定相关内容。 相似文献