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1.
基于直方图的自适应高斯噪声滤波器 总被引:5,自引:0,他引:5
图像滤噪时,利用原图像的信息越多滤波效果越好,但这通常是不可行的或不可能的。为此提出了一种图像恢复的新方法。该方法通过输入图像估计出原图像的直方图,并从该直方图得到一个包含原图像信息的模糊隶属度函数,以此隶属度函数构建一个模糊加权平均滤波器。该滤波器能够根据图像区域特性差异及噪声强弱自适应地采用不同的滤波尺度。实验结果表明,该滤波器滤波效果优于传统的滤波器和其它模糊滤波器,特别是当噪声发生概率超过0 3时,其滤波效果更加明显。 相似文献
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自适应模糊加权均值滤波器 总被引:26,自引:0,他引:26
为了在滤除退化图像中高斯和冲激混合噪声的同时更好地保护图像的细节 ,运用模糊数学的思想提出了一种基于模糊隶属度的加权均值滤波器。该算法利用模糊隶属度函数的概念和裁剪均值滤波器的思想 ,对均值滤波器的权值加以优化 ,使其不仅在降低高斯噪声的能力和保护图像细节方面较传统的均值滤波有所提高 ,而且对于冲激噪声和混合噪声也有很好的抑制能力 相似文献
3.
针对现有直觉模糊相似度未考虑其隶属度和非隶属度的实践语义且在一些情形下可能出现"违反直觉"等问题,本文提出一种新直觉模糊相似测度,并将其引入直觉模糊决策系统中,定义了直觉模糊相似度下(α,β)-水平截集等概念,并给出相关性质.以粗糙隶属度为评价函数导出目标集的(α,β)-下、上近似集及其三个域.考虑到决策者不同风险态度,基于贝叶斯理论构建一种具有多风险偏好的直觉模糊三支决策模型,并获得决策规则,进而提出一种基于直觉模糊相似度的直觉模糊三支决策方法.最后,通过算例说明该方法的可行性和有效性. 相似文献
4.
针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法.该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的三个参数(a,b,d)进行了全局组合寻优,从而建立了一个嵌套的优化搜索过程,实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验表明,该方法对光照不均匀图像有更好的分割效果. 相似文献
5.
基于目标函数的直觉模糊集合数据的聚类方法 总被引:3,自引:1,他引:2
针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法。该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚类过程中各维特征分配不均匀的问题。通过增加非隶属度参数对模糊c〖CD*2〗均值(fuzzy c means, FCM)聚类算法中的模糊划分矩阵〖WTHX〗U〖WTBZ〗和目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述,把聚类归结为一个带约束的线性规划问题,适用于大数据量的情况。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。 相似文献
6.
基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法 总被引:11,自引:2,他引:11
吴薇 《系统工程与电子技术》2005,27(2):357-360
基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。 相似文献
7.
针对现有的直觉模糊熵只考虑了隶属度与非隶属度的偏差,而未考虑直觉模糊集自身包含的犹豫度信息的缺憾,本文提出了一类新的直觉模糊熵,它可以充分表达决策者的犹豫度信息.在此基础上,针对属性权重完全未知和属性权重信息部分已知的直觉模糊多属性决策问题,分别通过熵权法和利用最小化直觉模糊熵建立的最优化模型求解属性权重,给出了直觉模糊多属性决策的折中比值法.最后,通过应用实例说明了所提出方法的有效性和可行性. 相似文献
8.
针对Plamen直觉模糊规划模型需要同时考虑目标和约束函数的拒绝和满足程度,算法的计算量相当于模糊规划两倍的问题,提出了二阶段直觉模糊规划模型.即前期只考虑目标和约束函数的拒绝程度,使最优值集中在全局最优值附近,后期只考虑目标和约束函数的满足程度,使最优值靠近全局最优值,因此,算法的计算量仅为Plamen直觉模糊规划模型的一半.并用差分进化算法进行求解,根据前、后两阶段的特点,分别采用DE/rand/1和自适应变异算子.最后,通过Benchmarks测试函数验证了方法的有效性和稳定性. 相似文献
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