改进的基因算法研究

针对多核嵌入式系统中的任务功能最佳化,提出了一种改进的基因演算法。该算法随机产生一定数量的染色体,使染色体均匀分布在搜寻空间中,每个初始染色体也是随机编码,再由彼此间的运算产生新的染色体,经过不断地淘汰、循环,使染色体得以最佳化。改进算法由于增加了可调式突发机制,使得突变子代有机会选择到下一个母代中,使母代多样性提升,增加了交配率,从而使母代间交配活化,增加得到最佳解的机会,提高整体效率,降低成本,并可根据不同的任务将任务进行分割,并将任务分割到不同的处理单元执行,符合即时的时间要求。     

基于Relieft特征加权的C均值聚类算法的研究和改进

图像分割是图像处理到图像分析的最关键步骤.首先,研究C均值的聚类算法并阐述与其相关的概念,分析该聚类方法的基本原理和聚类准则.然后,针对该算法的优缺点以及存在的不足之处,对C均值聚类算法进行改进,将Relieft技术引进,由于图像分割时涉及众多特征,改进算法的核心就在于特征提取时进行加权处理,最终设计出有效的、鲁棒性好的彩色图像分割的流程.最后,通过大量的实验,将改进前后的C均值图像分割算法的分割结果进行比较,改进后的聚类算法能够实现更加优秀的图像分割结果;通过将实验对象置于不同的环境下的实验数据的统计,可以验证改进后分割算法的鲁棒性更好.     

基于图像阈值分割的改进蜂群算法

为快速准确地将图像背景与目标进行有效分割, 提出了一种基于图像阈值分割的量子改进蜂群算法(IABCQ: Improved Artificial Bee Colony Algorithm Based on Quantum)。该算法将量子比特概率幅的正弦分量引入到蜂群算法的编码中, 通过调整相位角更新量子比特概率幅, 使蜂群算法中引领蜂向当前最优蜜源的方向移动, 避免算法搜索的盲目性; 借鉴量子运算中非门操作将个体的正弦和余弦分量互换, 使跟随蜂的蜜源进行互补更新;应用蜂群算法更新个数的限制, 避免了局部优解和不动点引起的个体不更新问题。通过不同类型图像和算法之间的比较表明, 该改进蜂群算法应用到图像阈值分割中的收敛时间减少了20%左右, 同时也表现出良好的稳定性和抗噪声能力。
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改进的快速C-V模型指静脉图像分割算法

为快速准确地进行指静脉图像的分割, 在经典C-V模型的基础上, 增加了距离惩罚项和边缘检测函数, 并使图像演化不基于内部区面积。改进后的算法保留了C-V模型全局优化的特性, 同时有效避免了重新初始化过程, 并对图像边缘更加敏感, 使改进后的算法适合对指静脉图像的分割。仿真实验结果表明, 改进后的C-V模型能较好地处理指静脉图像边界模糊和灰度分割不均的问题, 同时还可提升分割效率。     

基于改进分水岭算法的球团矿图像分割

针对传统图像分割算法不能对球团矿图像中粘连球团进行准确有效分割的问题,提出一种改进的分水岭分割算法。该算法将标记和分水岭算法结合起来,利用标记带来的先验知识限定图像分割区域的数目,并对分水岭算法的梯度图像进行修改,从而能够对球团边缘准确分割,同时避免产生过分割现象。实验结果表明,改进分水岭算法对图像中粘连球团的边缘有良好的分割效果。     

CASVFMM改进算法及其在景物分析中的应用

对图像分割中的CASVFMM算法进行了改进.通过对原有势函数的修正,增加了势函数对像素特征的依赖性,使算法既保持了分割的连续性,又增强了分割收敛的稳定性.由此新算法在对不同类别图像的分割处理中,分割结果与原图像区域对应的一致性有明显增强.另外,对势函数的结构作了一定的修正,加快了算法的收敛速度,增强了算法收敛时分割结果的合理性.通过在MIT标准图像集上的景物分析仿真实验,对比说明了新算法较之CASVFMM算法改进的有效性,为其他图像分析应用提供了一种有效的分割方法.     

一种改进的粘连颗粒图像分割算法

针对颗粒图像分割中产生过分割、欠分割及粘连区域存在孔洞从而导致分割不理想的情况,提出了一种改进算法.该算法在基于边界跟踪的分割算法的基础上,采用根据真实欧氏距离所提取的局部极大值点信息对分割策略进行控制,以减少过分割、欠分割的产生,同时对含有孔洞的粘连区域增加内边界跟踪处理.实验结果表明,算法获得了更好的分割效果.     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

多敏捷卫星协同任务规划调度方法研究

敏捷卫星任务规划调度是一个具有长时间窗、多时间窗的复杂约束的多目标组合优化问题。本文基于任务质量,通过分析敏捷卫星对地观测任务规划问题的需求、特点和约束,构建了敏捷卫星任务规划组合优化模型;并在原有模拟退火算法的基础上,设计了基于相似度和聚集度的遗传模拟退火混合算法,通过相似度和聚集度,在染色体变异过程中,当种群聚集度大的时候,增加染色体的变异概率,从而增加种群的多样性。利用遗传算法的全局搜索能力有利于改变模拟退火算法容易陷入局部最小点的缺点,寻找到更优的结果,使算法达到全局搜索能力与局部搜索能力的平衡,经实际卫星任务数据验证算法有效可行。     

基于改进贝叶斯优化算法的图像分割方法

图像分割是图像处理和计算机视觉的重要研究领域.在此将基于免疫机理的改进贝叶斯优化算法应用于图像分割,利用其较好的寻优能力搜索到图像的最佳阈值,达到较好的图像分割效果,并拓展了算法的应用领域.仿真结果表明,改进贝叶斯优化算法可以获得更好的图像分割效果及更低的计算量.     

基于参考点的图像可变目标快速检测方法研究

提出一种基于参考点的改进的滑动窗目标检测算法.采用不同的分割方法对图像进行分割,使某一分割接近真实目标位置,并将左上角点标定为参考点,然后将分割区域的模型作为底层检测器,并只在参考点上进行模型的训练和测试,以期缩短检测时间.对来自互联网的图片实验表明,在超过60%的检测类别上,改进的方法检测正确率都优于穷举法.     

多敏捷卫星协同任务规划调度方法

敏捷卫星任务规划调度是一个具有长时间窗、多时间窗的复杂约束的多目标组合优化问题。基于任务质量,通过分析敏捷卫星对地观测任务规划问题的需求、特点和约束,构建了敏捷卫星任务规划组合优化模型;并在原有模拟退火算法的基础上,设计了基于相似度和聚集度的遗传模拟退火混合算法,通过相似度和聚集度,在染色体变异过程中,当种群聚集度大的时候,增加染色体的变异概率,从而增加种群的多样性。利用遗传算法的全局搜索能力有利于改变模拟退火算法容易陷入局部最小点的缺点,寻找到更优的结果,使算法达到全局搜索能力与局部搜索能力的平衡,经实际卫星任务数据验证算法有效可行。     

腰椎间盘突出症MR图像分割新算法

针对标准模糊C均值图像分割算法进行了改进,提出了一种针对T2加权腰椎间盘突出症核磁共振图像分割的新算法。该算法将图像从像素空间映射到其灰度统计直方图空间,并利用像素的邻域特性,对隶属度函数作出了修正。实验结果表明,该算法能快速有效地分割图像,并在器官轮廓分割中有效,具有较好的抗噪能力。     

基于改进的均值漂移算法的高分辨率遥感影像分割方法研究

影像分割是面向对象信息提取的关键,其分割结果的精度高低将对信息提取结果精度产生重要影响。本文在研究均值漂移(Mean shift)算法的基础上,对图像的多维特征向量加以改进。该改进算法先通过改进颜色特征距离公式来对高分辨率遥感影像进行预处理,然后加入纹理特征向量,并设置纹理特征的参数值和迭代次数,进而对高分辨率遥感影像进行分割。文章采用该改进的均值漂移算法对遥感影像进行分割实验,并与业界公认的ecognition软件的分割结果进行对比,实验结果表明:该改进算法得到的分割精度更高,能得到更好的分割结果。     

改进FCMS算法及其在颅内肿瘤图像分割的研究

为了提高脑部肿瘤的磁共振成像(MRI)在肿瘤分割方面的精度和分割效率,提出了自适应阈值蚁群模糊聚类算法(TSAG_PnFCMS)。针对传统的模糊c均值聚类(FCMS)算法对噪声敏感,以及MRI图像中存在属性不同的样本点,在聚类过程中,将不同属性样本点的相关系数作为权重融入到欧氏距离的计算,提高聚类精度;针对蚁群算法容易陷入局部最优,提出一种自适应阈值蚁群算法,提高算法的全局搜索能力,将自适应阈值蚁群算法与改进的模糊聚类算法相结合,提高系统的分割精度和抗噪声性能,使得最终的分割效果达到最优。通过轮廓系数、目标函数收敛结果以及迭代时间进行实验仿真对比,表明改进算法的有效性,可见算法为颅内肿瘤图像的分割提供了可靠的技术手段。     

人类显带染色体的图象分割的研究

染色体图象分割是染色体图象分析与识别的重要内容之一。文中提出了关于一场景多个人类显带染色体的自动分割算法ｍｏｓｇｔｅｔ，该算法充分考虑了每个视野中分割目标（染色体）的数量大以及人类显带染色体被明暗交迭的带纹分割为若干不连续的片段等特点，自动调整分割阈值，既保证了完整地分割单条显带染色体，又能快速分割出一幅图象中９６％～１００％的染色体。该分割算法被有效地运用在自行开发的人类显带染色体的图象分析与识别系统中。     

基于模板匹配和垂直投影的车牌字符分割算法

车牌识别(LPR)是智能交通系统中的一个重要环节,而字符分割又是车牌识别中的关键部分。针对车牌字符分割问题,提出了一种改进的车牌字符分割算法。首先,对于图像的滤波采用了"条状可变阈值滤波算法",分割环节则采用了垂直投影和模板匹配相结合的算法,并结合现实生活中车牌的一些不利因素的影响,做出相应改进,不仅提高了算法对不同环境下采集的车牌的适应性,而且增加了抗干扰能力。实验结果表明:该方法实现简单,分割质量好,便于下一步的字符识别。     

基于蚁群寻路的图像分割算法

文章主要是对蚁群算法做了一定的改进,将它用于图像分割,然后将分割出来的图像的边界利用腐蚀算法进行细化以达到更好的分割效果。分割算法可以看作一个组合优化问题,人工蚁群算法就是一种优化方法。因此,将人工蚁群算法引入到图像分割处理中完全可行。经过实验证明,该方法是完全可行的。     

基于空洞卷积的人体实例分割算法

针对人体实例分割任务中存在着姿态多样和背景复杂的问题,提出了一种高精度的实例分割算法.利用Mask R-CNN算法特征融合过程中的细节信息,改善人体分割任务中边缘分割不精确的问题,提高人体分割精度.改进了特征金字塔的特征融合过程,将原有自顶向下的路径改为自底向上,以保留浅层特征图中更多的空间位置信息,并且在特征融合过程...     

基于变异算子的云计算任务调度算法

为了高效调度云计算中海量的任务,提出一种改进遗传算法(IGA),将变异操作分为两种:变异操作a和变异操作b。变异操作a为随机位置的基因值变异,而变异操作b则是先找出满足一定条件的基因位置,再将该位置的基因值变异成目标基因值,使得每次变异后的染色体都优于变异前的染色体。在算法的前期使用变异操作a,在算法后期即将收敛于最优解时,采用变异操作b以加快收敛的速度。为了避免改进变异操作使算法陷入局部解,在种群初始化时,采用染色体匹配率的方式选择初始化种群,使其均匀的分布在整个解空间上。实验仿真结果表明,改进算法不但使最终完成时间更短,收敛效率更高,而且可以在一定程度上均衡负载,能更有效地实现任务调度。