基于邻域统计特性的概率神经网络及其在自动目标识别中的应用

在概率神经的一种改进模型－ＦＤＯ网络的基础上，提出在设计网络收敛域时进一步考虑每一像素点周围８邻域的影响，对网络的作用函数加以修，使改进后的网络具有稳定性好且收敛速度快的优点。通过实验对改进前后网络的识别性能加以比较，证明改进后的网络特别适用于噪声图像的识别。     

用C++ Builder实现数字图像的平滑处理

介绍了图像增强技术中，空间域处理方法中的邻域平均法的原理、算法，及该原理在windows平台上以C＋＋ Builder为开发工具的具体程序实现。     

二进制分辨矩阵在连续属性约简中的研究

针对二进制分辨矩阵无法处理连续型数据,提出一种基于邻域的改进二进制分辨矩阵及其属性约简方法。实验结果表明,与先数据离散化,后属性约简的方法相比,利用文中方法提取出的特征属性的分类能力更高。     

邻域等价关系诱导的改进ID3决策树算法

经典ID3决策树算法适用于离散型数据分类,但用于连续处理时需要数据离散化容易导致信息损失。提出邻域等价关系从而诱导邻域ID3(NID3)决策树算法,NID3算法改进了ID3决策树算法,能够直接实施连续预测并获取更好的分类效果。在邻域决策系统中,挖掘一种邻域等价关系;基于邻域等价粒化,构建邻域信息度量;基于邻域信息增益,设计NID3决策树算法。实例分析与数据实验均表明,NID3算法具有连续数据分类预测有效性,在分类机器学习中优于ID3算法。     

基于邻域搜索的OPTA指纹细化改进算法

在指纹细化的研究中,基于OPTA的细化算法及其改进算法普遍存在指纹图像不够光滑,毛刺较多,细化质量不高等现象。为解决上述问题,在OPTA改进算法基础上提出一个新的设计方案。首先重新设计了删除模板和构造模板,然后将该模板设计成一种独特的一维数组查表索引模式,通过计算比较点的邻域值,在表中查找并进行比对判决,即根据邻域的情况来判断一个点是否可以删除。仿真结果表明,用新方法处理后的指纹图像细化完全,骨架接近纹线中心线,光滑无毛刺,且查询速度快,是一种较为成功的细化改进方案。     

一种面向弱纹理图像的特征点描述子

现有的大多数特征点提取算法适用于处理纹理丰富的图像,而对于弱纹理图像则无法提取有效的特征点. 对此,提出了多邻域结构张量特征(MNSTF)算法. 基于一系列固定的邻域和图像结构张量,通过表达局部图像的结构和纹理信息,解决了弱纹理和无纹理场景下特征点提取和匹配等相关问题;同时,通过计算邻域之间的相对方向,实现了MNSTF算法特征描述子的旋转不变性. 实验结果表明,MNSTF算法在经过旋转的弱纹理图像测试集上的特征点匹配准确率达到了99.9%以上,验证了其良好的适用性、旋转不变性和鲁棒性.     

一种新的基于梯度方向直方图的图像配准方法*

构建了一种新的局部梯度方向直方图,同时定义了特征点的主方向,从而提出了一种具有旋转不变性的图像配准算法.首先采用高斯加权求模技术对特征点邻域内的像素的梯度作直方图统计,确定出具有旋转不变性和抗噪性的特征点主方向;然后用主方向作角度直方图统计,确定待配准图像之间的旋转角度.根据得到的特征点信息及旋转角度定义了特征点对互信息匹配准则,这样使得新配准算法对于图像间旋转角度的范围没有限制,获得了良好的配准效果.