基于改进遗传算法的最优阈值图像分割算法

利用遗传算法具有全局优化的性能,将其引入到图像分割中。并针对传统遗传算法存在的不足,在前人研究工作的基础上,对传统的遗传算法进行了改进,优化了遗传算法的求解最优阈值的过程,并给出了算法的具体实现步骤。     

基于HSI和K均值聚类的多波段遥感图像自动分割

图像分割是对遥感图像进行分析处理的一个重要内容。本文针对遥感图像的特征,首先根据多波段合成RGB图像,并转换成和HSI颜色空间,进而运用多信息的K -均值聚类算法,选择适当的初始聚类中心,实现了对图像中目标区域的有效快速分割,为遥感图像识别与计算提供了可靠的基础。研究实例表明了算法的有效性。     

图像分割阈值选取方法的研究

对常见的几种阈值选取方法进行了理论分析与比较,并以基于全自动编带机对5050型六角正面发光贴片LED编带过程中的方向检测算法研究为背景,从实验角度对直方图双峰法、迭代阈值分割法、最大类间方差法三种方法的性能进行了验证.     

基于脉冲耦合神经网络的图像分割研究

脉冲耦合神经网络PCNN是一种新的模拟生物视觉的连接模型,更接近于人类大脑视觉皮层的视觉机理。在图像分割、图像融合、图像增强、目标识别等方面都广泛的应用。根据其改进方程,验证了PCNN在图像分割中的效果,结果证明在复杂图像中还需要增加像素空间信息。     

基于网点图像模糊性的图像分割方法的研究

印刷网点图像的评价与识别是印刷品质量评价和控制的重要手段.由于网点扩大、印刷压力变动、油墨流动、纸张吸收等因素的影响,在网点图像周围形成一个灰度渐变的区域,再加上纸张本身的灰度、图像采集过程中不可避免的系统因素的干扰等,使图像包含了许多噪声,从而使网点图像变成了一个不确定边缘的模糊信息源,这将给图像的识别与判定带来很多的困难.网点图像的分割就是把属于网点的像素从背景、噪声信息中分离出来.鉴于网点图像信息的不确定性、模糊性及多样性,本文试用信息论中的熵最大原理和模糊聚类法对网点进行分割,并取得了良好的实验效果,为印刷图像的数字化控制提供了良好依据.     

基于遥感图像的城市道路自动测绘方法研究

论文时基于遥感图像的城市道路自动测绘方法中的图像结构表达方法、对象概率标记方法、空间平滑方法、标绘测量方法进行研究,然后对基于遥感图像城市道路自动测绘研究结果加以分析,旨在合理运用遥感图像城市道路自动测绘方法,达到城市道路建设目标,并且保证测绘结果的准确性,防止发生失真问题.     

基于BP神经网络的马铃薯遥感识别图像数据分析研究

运用遥感手段精确监测马铃薯种植面积是稳固马铃薯主粮化政策、维护国家粮食安全的必要保障。本文以 吉林省长春市九台区纪家镇、兴隆镇为研究区,选用landsat8 OLI遥感数据,借助ENVI平台构建了基于BP神经网络的 土地覆盖分类模型,应用于研究区的马铃薯等作物分类研究。以landsat8 OLI7个彩色波段作为输入,不断调节分类参 数,最终确定了最优分类网络结构。结果显示,BP神经网络法马铃薯的分类生产者精度为94.22%。研究表明,BP神经 网络分类方法是一种手段灵活、结果较准确的马铃薯遥感识别方法。     

图像分割与香梨表面缺陷识别的研究

采用数字图像处理技术对水果进行外观品质分级和表面缺陷检测具有速度快和应用广泛的特点,香梨表面缺陷识别的研究相对较少,使用传统方法提取缺陷误判率较高,本文提出了一种库尔勒香梨表面缺陷检测与缺陷果识别的方法,对该方法测试表明取得了相对积极的效果,该方法简单有效但可能存在漏检的情况。     

卫星遥感图像空间分辨率适应性研究

从卫星遥感图像空间分辨率的定义出发,通过案例的试验,对卫星遥感图像空间分辨率的适应性进行了分析与探讨。     

一种基于近邻传播聚类的无监督图像分割方法

图像分割是图像处理领域的一个重要研究课题,大部分现有的图像分割方法都是根据单独的图像线索（如颜色）来分割图像,但在处理含有复杂场景的自然图片时,这些方法存在较大的局限性。本文中,我们提出了一种全新的基于近邻传播聚类的无监督图像分割方法。该方法将颜色和纹理信息融合为超像素图的局部特征。实验结果表明在分割各种复杂自然图像时,该方法与现有方法相比,性能更好且更加稳定。     

基于色彩矩阵优化的自适应阈值算法

图像二值化是图像分割中的一项重要技术,在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。文章在研究现有二值化算法的基础上,以Pierre D.Wellner提出的快速自适应阈值算法作为实现模型,并采用色彩矩阵的仿射变换对算法进行优化,提高算法的识别效率,最大程度的优化二值化效果。     

基于DOM的Web文本分割

利用web文档的半结构化信息,提出一种基于DOM的web文本分割算法。该算法充分挖掘web网页中控制网页内容结构和显示的HTML标签信息,构建HTML DOM树。首先通过改进传统的平面文本分割方法,使之适用于web文本分割;然后利用DOM树中的节点平滑平面文本分割的结果,初步实验表明该算法能有效提高web文本分割的精确度。     

一种用于汽车电子导航的模拟退火法

介绍一种基于全球定位系统（GPS）和电子地图（GIS）的车辆路径诱导系统模拟退火法,实验结果显示,相比常用的Dijkstra’s算法,模拟退火法在布线时间上减少19%。     

基于TREC目标优化的过滤阈值调整算法

检出阈值的优化调整是自适应信息过滤的重点和难点之一。分析现有的阈值调整方法中普遍存在的问题,以TREC效用指标为目标函数,对阈值调整方法中的极大似然估计法和局部优化法进行比较分析,提出基于TREC目标优化的全局极大似然估计法与局部效用指标优化相结合的自适应过滤阈值调整算法。实验结果表明该方法能有效地提高信息过滤系统的性能。     

基于知识元的中文文本层级分割

[目的/意义]为帮助用户检索到完整的、粒度大小适当的知识单元，满足用户多粒度的知识需求。[方法/过程]提出一种基于知识元的文本层级分割方法。该方法首先对知识元的类型及其描述规则进行分析；然后依据知识元描述规则识别实体资源中的各类型知识元，并将所有的知识元和知识元之间的衔接句视为一个类；最后基于fisher分割算法对该类进行逐级二分，直到识别出所有的主题为止，确定分割边界，实现文本层级分割。[结果/结论]基于知识元的中文文本层级分割方法，一方面使得文本分割单元从句子扩展为知识元，提高分割时的效率，另一方面将知识服务的控制单元从文献深入到以知识元、知识元集合为单位的知识块，按需为用户提供相关知识服务，使数据检索、信息检索向知识检索迈进，提高知识获取效率，实现信息服务向知识服务的转型。     

基于分割式数据挖掘关联算法的图书馆借阅情况分析

数据挖掘有助于发现信息之间的关系,但对于处理大量的挖掘数据,一般常用的数据挖掘软件在性能和操作上往往会受到限制,本文提出一种新的分割式数据挖掘关联算法,尝试将大规模挖掘数据转化为小规模挖掘处理,并应用于广州中医大学图书馆某年借阅情况分析,取得了满意效果。     

基于视频信息分割分类索引方法的初步研究

本文对视频信息检索的索引方法作一初步探讨,该方法包括：对视频内容进行分割;分割后具代表性的对象赋予数据特征;对视频内容按检索要求进行分类（层）;分割对象与检索类型建立对应关系,从而建立索引和检索体系。     

一种基于网页分割的Web信息检索方法

提出一种基于网页内容分割的Web信息检索算法。该算法根据网页半结构化的特点,按照HTML标记和网页的内容将网页进行区域分割。在建立HTML标记树的基础上,利用了的内容相似性和视觉相似性进行节点的整合。在检索和排序中,根据用户的查询,充分利用了区域信息来对相关的检索结果进行排序。     

基于贝叶斯定理的遥感图像检索

对遥感图像检索中基于贝叶斯定理的一系列处理方法进行研究，阐述如何在底层原始图像特征与高层语义图像特征之间建立映射，并利用贝叶斯网络进行交互学习和概率检索的方法。最后结合基于内容的图像检索技术的研究热点，将Ontology概念引入图像检索领域，以提高图像的高层语义检索的精度。     

基于ARM9的肤色分割及人脸检测方法研究

本文给出了一种基于肤色分割、人脸特征提取的人脸检测方法。该方法首先对彩色图像进行色偏处理,然后使用高斯模型进行肤色检测和分割,最后对获得的候选人脸进行人脸特征提取实现最终检测。在ARM9平台的实验结果表明,文章提出的方法有较快的检测速度和较高的检测正确率。