一种新的图像模糊散度阈值化分割算法

为提高灰度图像分割的效果,提出了一种新的基于图像间模糊散度的阈值化算法及它在多阈值选择中的推广算法。算法采用模糊集合分别表达分割前后的图像,通过最小模糊散度准则实现图像分割中最优阈值的自动提取。算法针对图像阈值化分割的要求构造了一种新的模糊隶属度函数,克服了传统Ｓ－函数带宽对分割效果的影响。将其与多种经典的阈值化分割算法一起,对不同类型的测试图像进行分割比较的结果表明,新算法有很好的通用性和有效性。     

一种基于区域模糊特征的图像检索方法

提出一种新的基于区域模糊特征的图像检索方法(Region-Based Image Retrieval with Fuzzy Features,RBIRFF).先将图像分割成区域后,利用模糊集理论计算每个区域的模糊特征,再利用区域特征间相似度计算方法,进行图像相似度测量.最后,按照相似度的降序排列图像,得到检索结果.介绍了RBIRFF原型系统的设计和实现,并用实验测评了其检索性能.提出的方法对大型图像数据库的快速和准确检索,有广泛的应用前景.     

一种新的图像分割方法

许多传统的分割方法往往是根据图像单一的属性标准对图像进行分割，通常不能满足整幅图像的分割要求。本文针对这个问题，介绍了一种新的图像阈值分割方法（FES），该方法在模糊集的基础上，结合模糊熵和模糊相似性两种截然不同的属性刻画分割图像。最后针对算法进行仿真，证明该方法是切实可行的。     

基于模糊集IFScom的格贴近度及应用

针对格贴近度在模糊识别中的应用问题,提出一种基于模糊集IFScom的格贴近度(新格贴近度)。它不仅满足公理化的要求,并且区分了3种不同否定:矛盾否定、对立否定和中介否定。另外给出了新格贴近度在网络模糊分类中的应用实例,通过IFScom模糊集方法和经典模糊集方法的对比分析,新格贴近度在否定的区分、表示和模糊识别上是合理可行的。     

螺栓法兰连接模糊故障树分析

根据螺栓法兰连接系统的模糊性、连接系统的主要故障及其失效原因,建立以连接系统泄漏失效为顶事件的故障树.依据模糊集理论,基于基本事件发生概率的三角模糊分布,对所建立的故障树进行了模糊分析.采用Fussel算法得到了顶事件的最小割集,求取了顶事件的模糊概率及不同置信水平下顶事件的隶属函数;将模糊重要度中值分析法引入螺栓法兰连接系统的故障树分析中,获得了顶事件最小λ截集水平下的各基本事件的模糊重要度,得到影响连接系统泄漏失效行为的重要因素,并给出相应的泄漏预防与控制策略.     

O型模糊集的模糊性度量

本文首次给出了Ｏ型模糊集的模糊度和贴近度的定义，并讨论了它们的一些性质。Ｏ型模糊集的模糊度和贴近度在模糊推理和模糊模式识别中有重要应用价值。     

基于免疫进化的模糊集更新算法

动态模糊集在很多领域有着广泛的用途.在应用中,随着环境的变化,动态模糊集的更新是目前关注的一个问题,而动态模糊集如何反应环境的变化是动态模糊集更新的一个难点问题.本文提出了一只基于免疫进化的模糊更新算法,算法能够较好的体现环境的变化,使得更新后的模糊集更有利于模糊聚类的需要.     

一种新的覆盖粗糙模糊集的模糊度

目的研究第三类覆盖粗糙模糊集的不确定性度量方法。方法通过引入上下近似的标准差作为权重的度量标准,定义了一种新的覆盖粗糙模糊集的加权平均模糊度。结果该模糊度符合模糊度的定义,能够衡量覆盖粗糙模糊集的不确定性程度。结论改进了罗世尧关于覆盖粗糙模糊集模糊度的计算方法,使之更为实用和有效。     

运用模糊连接理论分割非连通图象

本文提出了一种利用模糊连接理论讨论非连通图象的分割方案．该方案较好地利用了图象本身的模糊特性，修正了模糊连接强度的定义，从而成功地实现了分割数字、字母和汉字这样一些连通的或非连通的图象．它克服了Ｊ．Ｋ．Ｕｄｕｐａ算法仅能分割连通图的缺点．同时论文中还讨论了分割灰度图象和彩色图象的模糊连接强度定义及有关参数的选择方法．实验例子证明了这种方法的有效性．     

模糊Tsallis熵及其在图像阈值分割中的应用

对于图像处理、模式识别与计算机视觉来说,图像分割是一种重要的技术。在众多图像分割技术中,阈值化技术由于其简单及有效性得到了广泛应用,而阈值的选择则成为其中一个关键的问题。模糊集理论在许多领域得到了成功的应用,如,控制、模式识别、医学等。可以认为,在进行图像处理时,人们自然地把一些模糊因素考虑进来,如,图像边缘、区域、纹理等术语的定义。基于非广延统计力学熵原理,提出了构建模糊Tsallis熵,同时也证明了在图像分割中,模糊Tsallis熵是基于Shannon原理的模糊熵的推广。基于最大熵原则,把模糊Tsallis熵应用于图像阈值分割,在合成及真实图像分割实验中,显示了所提出的模糊熵的有效性。