改进模糊逻辑的边缘检测算法

针对PalKing模糊边缘检测算法中参数难以选定,低灰度图像信息缺失,公式复杂,反复迭代耗时且效果不确定等缺点,提出基于模糊理论的边缘检测改进算法.首先通过衡量像素邻域内的相关性进行模糊化;然后用Sugeno模糊模型进行模糊推理,增强边缘点,弱化区域点;最后用简单的解模糊过程.改进算法使模糊化和解模糊过程中的运算更简单,省去PalKing算法中的多次迭代和各种参数和阈值的设定.结果表明,该算法可以提高PalKing算法的效率,使检测效果进一步增强,具有更好的通用性.     

基于傅里叶分析的蛋白质编码区预测中功率谱密度计算方法研究

提出一种新的功率谱算法--多滑动窗周期图法.新算法和传统周期图功率谱密度算法在ALLSEQ和HMR195两个DNA序列集上进行了基因预测实验.以近似相关系数AC作为预测准确率测度,实验结果表明,新算法的预测准确率比基于传统周期图法的傅里叶分析基因预测算法有较大提高.