基于图像序列期望特征的阈值分割方法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 3次 | 上传用户:czliao
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针对单幅图像自适应阈值分割算法复杂度高、实时性不足的问题,提出了一种基于图像序列期望特征的阈值分割方法。以图像期望背景区域面积特征为例阐述了方法原理和实现流程。通过与传统(Ostu)算法对比,论述了方法在处理具有强一致性特征样本序列时所具有的易调试性、实时性优势。结合列车车厢钩尾螺栓图像特征提取实例进行定量分析,验证了方法的有效性。
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针对喷涂机器人离线轨迹规划系统中路径顺序与喷涂方向同时影响喷涂效率的特点,将喷涂路径的组合与排序问题建模成开环式广义旅行商问题,并建立了相应的代价矩阵与优化目标;提出了一种基于分布式估计的路径组合优化算法,该算法在遗传算法中引入统计学习的手段,采用基于概率的模型学习和采样算法实现更好的进化效率,从而能够更加有效地获得全局最优解。通过多组数据的仿真,验证了该算法解决路径组合问题的有效性与可行性。
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针对图像融合效果评价问题,将处理模糊信息的中介数学系统引入到图像融合效果评价中,以中介真值程度的数值化度量为基础,提出了一种基于中介真值程度的图像融合效果评价方法。该方法结合先验知识和选取的定量评价指标,并引入了理想融合图像的概念,以中介真值程度的数值化度量中的距离比率函数度量作为图像融合结果的优劣评判标准,实现对各个融合图像效果的综合评价,兼顾了实际评价工作中的通用性和特殊性要求。实验结果表明,
将SVM和KNN算法结合在一起,组成一种新的Web文本分类算法——SVM-KNN算法。当Web文本和SVM最优超平面的距离大于预选设定的阈值,则采用SVM进行分类,反之采用SVM作为代表点的KNN算法对样本分类。实证结果表明,SVM-KNN分类算法的分类精度比单纯SVM或KNN分类算法有不同程度的提高,为Web数据挖掘提供了一种有效的分类方法。
针对面实体匹配问题进行了研究。面实体的边界线在某点的拱高正是对边界线在该点的弯曲程度和凸凹性的反映,该点的中心距离又可以对面实体形状的整体进行描述,通过边界线上某点的中心距离和拱高组成复数,并对其进行快速傅里叶变换可以获取傅里叶形状描述子,作为对面实体形状相似度的度量。将面实体的空间位置、形状、大小等相似度通过加权综合,获得了一种综合空间相似度度量模型,利用此模型对面实体进行匹配。实验结果表明,算
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