基于三角模糊数的一种项目投资决策分析方法(英文)

项目本身存在诸多不确定的模糊因素和风险.在假定项目投资决策的原始信息既具有不确定性的特征又均为三角模糊数时,根据模糊概率理论给出项目的模糊期望收益与方差,采用不确定型决策方法进行项目导入期投资决策分析.最后给出了一个算例.     

基于模糊TS-MRF模型的无监督声纳图像分割

为解决声纳图像本身特征信息较弱,而树结构化的马尔可夫随机场(TS-MRF)算法在分割中过分依赖祖先节点,且在标号分割中仅考虑区域内部一致性而忽视区域边缘的各向异性的问题,提出了一种模糊树结构化的马尔可夫随机场(TS-MRF)模型的声纳图像分割算法.在TS-MRF势函数中引入广义模糊算子,以模糊隶属度作为像素相似度度量,将邻域信息融入到分裂节点参数的确定中,使得先验概率的刻画更加精细.已知图像观测特征前提下定义分裂增益系数来反映分裂前、后标号后验概率的比值,并将对增益系数的判断作为确定二叉树节点分裂的依据,降低求解后验概率最大的计算复杂度.结合区域分裂合并方法完成对声纳图像无监督分割.实验结果从视觉效果和客观评价表明:本分割方法相比于传统MRF和TS-MRF等分割算法,具有较高的分割精度和高鲁棒性.     

基于不确定性的研制技术风险度量研究

针对武器装备研发项目中技术风险的特点,分析了技术风险的表现形式,建立了评价技术风险的指标体系并阐述了各指标的具体含义.从技术风险的本质特性出发,分析技术风险的随机特性和模糊特性,得出技术风险因子是一个随机模糊变量.引入不确定理论中的三角模糊模型来量化技术风险的后果类信息,并提出建立三角模糊模型的准则.对技术风险的概率类信息采用平均加权算法,结合后果类信息用随机模糊变量的期望值算子量化技术风险因子.利用灰色关联度确定各概率指标的权重,把计算结果与技术风险度评价等级表进行比较得出可行的结论.最后通过传动系统的实例对以上方法进行了验证,结果与实际相吻合.     

基于模糊诊断模型的DICOMSR关系数据库构建与XML表示

随着医学图像系统应用的深入,用户对系统功能提出了更深层次的需求:由医学图像的组织管理上升到医学图像的智能检索.为了满足智能化医学图像检索需要,提出了一个含不确定信息的SR关系数据库表示模型,模型基于模糊理论,可以很好地表示医学图像诊断语言中的不确定信息.在此基础上,介绍了含不确定信息的SR关系数据库到XML的映射转换方法,实现了SR信息的XML表示.该模型和其XML表示法为下一步的基于语义的医学图像智能化检索方法的研究奠定了基础.     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感.针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法.将改进的最大类间方差法(Otsu)引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法.实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际.     

三种模糊Markov链状预测模型

为了解决具有不确定信息的Markov链状预测问题,给出了"模糊状态-精确观测数据"、"精确状态-模糊观测数据"和"模糊状态-模糊观测数据"三类模糊Markov链状预测的模型,涵盖了具有不确定信息的Markov链状预测的各种形式,系统研究了三种模型下的状态转移概率确定方法与预测过程。该项工作使得模糊Markov链状预测模型问题趋于完善,为深入研究模糊Markov过程以及其它特殊的模糊随机过程提供了思路。     

单帧学习与多帧重建结合的超分辨率盲重建方法

针对模糊退化PSF未知的图像超分辨率重建问题,提出了一种以学习重建结果为参考的模糊图像PSF辨识与重建方法.对学习重建算法获得的退化图像的恢复结果,采用不同尺度的方向滤波提取恢复效果良好的强边缘区域构建参考信息块,引导最大后验概率框架下的超分辨率重建算法按照正确的PSF重建高分辨率图像.以散焦模糊图像为例进行超分辨率实验.实验结果表明,该算法能够准确辨识PSF,提升了图像重建的质量.     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法(修改重投)

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感。针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法。将改进的最大类间方差法（Otsu）引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法。实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际。     

自适应估计模糊参数的最大后验概率超分辨率复原算法

为降低最大后验概率(MAP)超分辨率图像复原算法中模糊参数调整的复杂度,减少迭代运算量,提出了一种超分辨率复原新算法.先抽取一幅低分辨率图像作为参考图像,用其余低分辨率图像估计参考图像,通过训练模糊参数使估计的均方误差最小,自适应地估计最佳模糊参数.然后根据高分辨率图像和参考图像计算多项式之间的可类比性和估计误差变化的线性相关性,将训练结果直接用于超分辨率复原.复原时先利用最佳模糊参数将全部的低分辨率图像信息融合到高分辨率初始图像中,改进了复原运算的处理流程.相对于其他MAP复原算法,新算法不需要人工调整模糊参数,并且只需3次迭代即可获得稳定解,大大减少了迭代运算量.对真实图像序列的实验结果表明,新算法更好地保持了图像细节,复原图像的纹理更清晰.     

基于倒谱分析的混合模糊图像复原参数判别方法（英文）

在成像过程中,有2种较为常见的模糊形式会导致图像模糊,并造成图像信息的大量丢失,它们分别是相机和物体之间的相对运动模糊和离焦模糊,以及二者都存在的混合模糊.针对混合模糊图像,提出了基于倒频谱分析的参数识别方法.首先,根据频谱特征上的差异来确定模糊类型.然后,使用倒谱分析的方法定量确定点扩散函数(PSF)的参数.实验结果表明,基于倒频谱分析的参数识别方法可以获得较高的参数判别精度.     

基于图像直方图与模糊核聚类的分割方法

利用图像直方图与模糊核聚类知识,提出一种新的分割方法,即先获取直方图数据信息结合期望值理论获得初始聚类中心,然后对图像进行模糊核聚类分割.本算法可以解决模糊核聚类算法对初始的聚类中心等信息较敏感的问题.实验结果表明,与标准的模糊C-均值(FCM)聚类分割方法相比,具有更优越的分割性能,分割结果与实际图像更为接近.     

面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法

传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。     

一种用于胸部CT的改进模糊图像增强算法

提出了一种基于模糊集合论的图像增强算法，同传统模糊集合论的图像增强算法相比，该算法有良好的细节刻画作用，对整体优化有很好的视觉效果，避免了由于图像增强引起的两端的灰度损失。实验结果表明，该算法比传统算法在很多方面都有改进，适用于胸部CT的整体图像增强，可以在两个同的背景窗内同时进行图像增强，适合临床诊断的需要。     

一种改进的彩色图像分割方法

介绍了一种融合多尺度形态学、蚁群聚类、模糊C-均值(FCM)聚类的新的彩色图像分割方法。该算法首先利用多尺度形态学提取图像边缘,再利用蚁群聚类算法的全局搜索性和鲁棒性的优点并结合边缘信息,确定聚类中心和聚类个数,将其作为FCM聚类的初始聚类中心和聚类个数,克服了FCM算法自身并不能确定聚类中心需要人为设定的缺陷。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

图像模糊信息融合算法的性能评价

讨论了图像模糊信息融合算法的性能评价问题，采用信息融合技术，可把图像的模糊信息进行融合处理，进一步提高基于模糊技术的图像模式识别的准确率，从信息论的观点出发，提出利用模糊熵来评价模糊信息融合算法的性能，以指导对融合算法的设计和分析，提高评价方法的客观性和精确性。     

基于模糊变换耦合最大熵的医学图像融合算法

针对融合医学图像在过渡区微小细节及边缘信息不够清晰,边缘容易失真等问题,提出了一种基于模糊变换耦合最大熵值的多模态医学图像融合算法.首先,将待融合图像划分为大小相同的非重叠图像块,引入模糊变换对得到的图像块进行处理得到模糊子块,并利用邻域最大熵融合规则对模糊子块进行融合,获取新的融合子块;然后,将新的融合子块进行逆模糊变换,利用选择最大值融合规则,将逆变换得到的子块进一步融合生成最终融合医学图像.实验结果表明:与当前医学图像融合算法对比,本文算法在主观评价与客观评价指标边缘强度、信息熵、互信息、峰值信噪比上具有更大的优势,其融合图像边缘更加清晰,细节丰富,克服了边缘模糊与伪轮廓,更能够有效完成医学图像融合,实现了多模态医学图像信息互补.     

一种基于方向梯度的图像滤波算法

自然图像中的大部分图像都存在噪声,在滤除噪声的同时尽可能地保存图像细节是图像平滑的目标.目前普遍使用的均值滤波滤除噪声效果不够理想且易使图像变得模糊,中值滤波虽然滤除噪声效果较好但使得图像变得模糊且易使图像的细节信息丢失.针对这一问题,本文提出了一种基于方向梯度的图像滤波算法.该算法对含有噪声的图像取3×3邻域,构造4个方向的梯度算子模板,通过比较4个方向梯度大小,对噪声、边缘、图像内部点分别处理,实验结果表明该算法在滤除噪声的同时,很好地保存了图像的原始信息且有较好的信噪比.     

一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法

分析了Pal的模糊边缘提取算法的缺陷,即图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息的损失、没有做抑噪处理,并针对Pal的模糊增强算法的缺陷提出一种改进的基于模糊增强的边缘提取算法,通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算法,结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取,有效地增强了边缘信息且抑制了噪声的干扰,并给出了该方法在图像边缘提取中的应用实例。     

一种基于区域信息的图像高斯噪声滤除方法

提出了一种滤除加性脉冲噪声的模糊加权平均滤波器，其加权系数是一个携带了原图像信息的隶属度函数，同时该滤波器还根据图像区域特性差异采用了不同的滤波方法．新的滤波器优点是简单快速，和neuro-fuzzy滤波器相比又无需训练学习时间．实验表明该方法滤波效果优于传统的滤波器和其他模糊滤波器．     

彩色图像的边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多,但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。本文提出一种新的彩色图像的边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整,而且具有较强的抗噪性。