融合多颜色空间分量的自适应彩色图像分割

提出了一种新的简单有效的融合多颜色分量的分割方法,首先在六个不同的颜色空间中选择最佳的待分割颜色分量,然后应用直方图和空间模糊C均值（SFCM）技术对不同颜色分量进行自适应初始分割,最后融合分割结果并进行区域合并。利用该算法在Berkeley图像库上进行了大量实验,实验结果表明,与当前一些经典分割算法Mean-shift、FCR、CTM等相比,利用该方法能够获得更好的分割结果以及更优的性能指标。     

基于临近像素空间距离的模糊C均值聚类算法

针对传统图像分割算法对不同类型噪声敏感性缺陷的问题,基于临近像素空间距离的模糊C均值聚类算法即SFCM (fuzzy C means clustering algorithm based on the space distance of the nearest pixels)算法,采用核化的空间距离公式,将点到点之间的距离转化为点到空间的距离,很好的平衡了考察像素点临近像素点的灰度信息与位置信息间的关系,进一步克服了临近像素的位置差异对考察像素影响不同的缺点.通过在合成图像和自然图像上的大量实验并与几个传统算法进行对比,不仅表现出了很强的抗干扰能力,提高了聚类精度,并且很好的保留了原图像边缘等细节信息,体现出了较强的鲁棒性.     

高分辨真三维显示中的体素化及均匀化方法

为了使基于投影的真三维显示获得径向均匀亮度,并提高有效体素数量,提出一种体素化和均匀化方法.针对体素中轴亮度高和外围亮度低的问题,分析了现有体素采样方法导致体素数量损失过多的原因;然后以二维平面填充算法替代三维体素采样,提出基于径向范围填充的体素化方法,以及基于抖动技术的均匀化方法,以修正了柱空间内体素亮度失真.实验结果证明,文中方法保留了约60％的体显示分辨率,有效体素数量达到2亿个,真三维显示样机能够在室内光环境下显示清晰且均匀的全角度立体影像.     

Characterization of fuzzy clustering algorithms in terms of entropy of probabilistic sets

We discuss a method of evaluating fuzzy clustering algorithms. Each of them generates a partition matrix of a data set with the entries lying in the [0, 1] interval and expressing the grade of belonging of the object to the clusters detected. Membership functions of the same cluster are interpreted as probabilistic sets in the sense of Hirota. This makes it possible to characterize the clusters by means of the entropy of the corresponding probabilistic sets. Moreover, the mutual entropy of pairs of probabilistic sets provides an index for evaluating the degree of interaction between clusters.     

多源测量信息融合的弱点动目标跟踪算法

在复杂背景下,为提高微弱点动目标跟踪系统的抗干扰能力,从不同信噪比的多红外图像序列出发,基于新的融合跟踪结构（增加局部处理器）,提出了一种模糊逻辑的多源信息测量融合跟踪算法：各局部处理器对原始测量进行恒虚警和自适应检测,将判决后的测量送入融合中心,融合中心对测量作模糊逻辑判决融合,转化为虚拟单序列测量,采用PDA卡尔曼滤波算法跟踪。实验结果分析表明,该融合跟踪算法与单序列相比,具有较高的跟踪精度、稳定性,避免了单图像序列跟丢。     

复杂环境中多信息融合的手势识别

针对复杂环境中的手势识别问题,提出了一种融合深度信息和红外信息的手势识别方法。首先利用Kinect摄像头的深度信息进行动态实时手势分割,然后融合红外图像复原手势区域。解决了实时手势分割和利用手势的空间分布特征进行手势识别时由于分割的手势区域有缺损或有人脸干扰时识别率低的问题。经实验验证,提出的方法不仅不受环境光线的影响,而且可以识别区分度较小的手势,对旋转、缩放、平移的手势识别也具有鲁棒性。对于区分度较大的手势,识别率高达100%。     

基于传感器最优配置的等价空间故障检测方法

提出一种基于传感器最优配置的等价空间故障检测方法．针对线性时不变动态系统,给出了传感器最优配置问题的描述,以及基于传感器最优配置的故障检测多目标优化问题的描述．在系统可供测量的N个变量中,选择能获得关于系统故障尽可能多信息的m个变量作为测量变量,在满足对故障具有尽可能高的灵敏度,同时对扰动等未知信号具有尽可能强的鲁棒性的条件下,使整个系统测量成本达到最低．仿真算例说明了所提出设计方法及算法的有效性．     

双重化继电保护系统可靠性的五状态空间模型与评估方法

双重化继电保护配置是220kV及以上输电网的基本要求,对电力系统安全可靠运行有着极其关键的作用。文中针对由两套主保护及远近后备保护所组成的双重化继电保护系统,建立了4种工况下的双重化继电保护系统的五状态空间模型。在五状态空间模型的基础上,根据马尔可夫状态空间的分析原理,构造了其状态转移矩阵,确定了其正确切除故障概率和失效率与系统故障率及不同状态之间维修率的关系。以某电网为实例进行了计算,计算结果充分说明了双重化继电保护配置的重要性和关键作用。     

温度梯度下电缆绝缘中空间电荷特性的研究现状

系统介绍了国内外温度梯度场下用PEA空间电荷测量方法及温度梯度效应对绝缘内空间电荷的影响,提出了温度梯度场下PEA法测量空间电荷的发展趋势。     

基于模型激励响应的负荷分类及泛化能力

负荷时变性已经成为制约负荷模型推广应用的主要因素,而负荷分类则是解决这个问题的很好的办法.本文提出了一种新的负荷分类及模型泛化的方法:首先以模型阶跃响应为特征矢量,采用聚类分析的方法对负荷进行分类,然后用多曲线拟合的方法对每一类建立一个代表整个类的负荷模型,并对各类模型的参数以及各类扰动数据之间存在的规律进行分析,在此基础上按照一定的规律合并类,最终得到了具有较强泛化能力和实用性的负荷模型.