基于遗传算法的灰度-梯度熵多阈值图像分割

一些基于熵的阈值图像分割技术考虑了空间信息,从而能够提高阈值分割的性能,但是仍然不能较好地区分边缘和噪声。尽管灰度-梯度(gray-level&gradient-magnitude,GLGM)熵算法能有效地解决以上问题,但是针对多目标和复杂图像却不能有效地分割。为此,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的GLGM熵多阈值快速分割方法。该方法应用积分图思想将GLGM熵算法阈值搜索空间从O(9×L)降到O(L),并将GLGM熵算法从单阈值拓展到多阈值。最后应用基于实数编码的遗传算法搜索GLGM熵多阈值的最佳阈值。仿真结果表明,该方法能够实现图像的快速多阈值分割,适合复杂图像分割。

基于C-V模型的水平集方法在脑CT图像分割中的应用

阐述了C-V模型和多相水平集算法的原理。在分析了其优缺点后,引入了多阈值单水平集算法。并针对其不足,将李纯明惩罚函数项引入到多阈值单水平集算法,提出了无需重初始化的多阈值单水平集算法。实际结果表明,算法在保证分割精度的基础上,能够有效提高算法效率。

基于增强教与学优化算法的图像分割

为提高分割图像的质量和提高计算效率,提出了一种基于增强教与学优化算法(ETLBO)的图像分割方法。所提ETLBO利用逆向学习技术,提高全局搜索速度和优化准确度,改进全局寻优性能,并保留了经典课程教与学优化算法计算成本低、稳定性高的优点。此外,采用最小交叉熵(MCE)的概念,将图像分割的多级阈值化问题转换为优化问题,利用ETLBO得到多级最优阈值组合,实现分割图像和原始图像之间的交叉熵最小化,提高分割图像的视觉质量。实验结果表明,所提方法在分割图像的均匀性和适应度方面的性能优于其他先进方法,且计算效率更高。

基于多级阈值的车辆换道预测方法

车辆换道行为是机动车在道路行驶时的一种常见行为,对其进行预测能有效减少交通事故。为准确预测目标车辆换道行为,根据车辆在时间内的横向位移,提出基于多阈值的车辆换道预测方法。该方法根据法规,结合车速设置换道时的横向位移阈值、方向盘转角与转速阈值,探索多阈值间的相互作用关系,通过多阈值协同预测驾驶员换道意图。结果表明,系统的预判准确率可达95%以上,说明该方法能准确预测车辆换道意图,且实时性较好,能为辅助驾驶技术的发展提供一定参考。

一种特定谐波消除多电平RF-PWM方法

为消除射频脉宽调制(Radio Frequency Pulse Width Modulation,RF-PWM)的特定谐波,本文提出了一种适用于全数字发信机(All-Digital Transmitters,ADTx)的多电平RF-PWM方法.该方法利用多个自适应门限与相位调制信号实时比较,控制多个子脉冲的脉冲宽度,在基波分量加权之和正比于输入信号包络的前提下,使其特定谐波分量相互抵消.和现有技术相比,该方法可显著降低ADTx的输出滤波要求,提高其宽频段性能.以3次谐波消除为例,本文给出了对应5电平RF-PWM方案,并利用仿真和离线实验证明了该方案的有效性.

基于阈值自适应确定的多波束点云滤波算法

针对水下多波束地形测量点云去噪问题,提出了一种基于阈值自适应确定的点云滤波算法。首先引入虚拟网格对多波束点云进行分区编号,并采用二次分层统计法剔除显著离群噪点;其次归一化计算网格内种子点与邻域各点的坡度角,引入k-Medoids聚类算法自适应更新坡度阈值;最后按照多尺度滤波窗口逐级对点云进行迭代运算,得到精细化地形点云。2个实验区的多波束点云滤波实验结果表明,本文算法能较好去除多波束点云的噪声和非地形点,有效提高坡度阈值的自适应性,滤波精度有明显提升,可以适用于大规模的多波束点自动化云滤波工作。

基于热图像处理技术的电力设备温度监测

设备温度关系着电力设备的安全运行和使用寿命,温度监测在众多工业应用中是必不可少的技术手段之一.为此,本文提出了一种基于热图像处理技术的电力设备温度监测.其分布式测量能力可以在数十公里电缆沿线的多个点上绘制温度图.首先,基于现场众多的传感器元件采集温度数据,结合数据的时间连续性,依次堆叠温度曲线创建热图像,再采用基于多级阈值的图像分割技术对图像进行处理.然后,采用温度误差和热点尺寸相关联的多项式函数来解决拉曼分布式温度传感器(RDTS)设备本身的局限,搭建热浴槽实验平台获取不同热点尺寸的温度数据.最后,采用所提出的方法对所获数据进行分析,结果表明该技术可以实现对尺寸在3 cm~15 m内的热点检测和校正,校正偏差仅为1.78%,大大提高了RDTS设备的实用性.

基于出行效用无差异阈值的组合交通客流分配模型

为探究出行者的感知差异对组合交通方式客流分担的影响,将出行效用无差异阈值引入出行者的决策过程中,建立了NestedLogit客流分配模型。模型将出行决策过程划分为三个层级,出行逻辑为出行者先选择出行方式,其次考虑换乘位置,最后考虑路径选择。模型确定各层级出行效用的影响因素,并假设当两种出行方案的效用差小于出行者感知的无差异阈值时,出行者无法在两种选择方案中做出确定的选择,而是基于个人偏好或随机进行选择;反之,出行者会选择效用最大的出行方案。通过连续平均算法对模型进行求解,并采用数值算例分析无差异阈值对出行决策过程中三个选择环节的影响,从而验证了模型的合理性。模型结果表明:考虑出行效用无差异阈值的客流分配模型会影响组合交通方式的选择分担,可以更准确地反映出行选择过程中的随机性。此外,模型下级的无差异阈值会影响上级的选择概率,对换乘点与路径信息采取措施可以在一定范围内优化各交通方式的分担比率,从而引导出行者选择更为绿色的出行方式。

可见光遥感图像中舰船目标检测的多阶阈值分割方法

针对遥感图像中海洋复杂背景下的海上舰船目标检测,提出了基于自适应多阶阈值分割舰船目标检测方法.使用该方法对Spot,Quickbird,Ikonos,Landsat等不同卫星数据来源、不同分辨率、不同内容的12 704个样本进行了试验,成功检测了1 104个目标中的1 098个,检测率达到99.5%,同时虚警率保持在较低水平.实验证明,该方法对遥感图像中的海上舰船目标检测适应性强、检测率高、稳定性好.

基于小波变换技术的发动机异响故障诊断

针对发动机异响故障信号呈非平稳时变特征并伴随有强烈的背景噪声,提出一种基于小波细节系数自相关性分析的分层阈值降噪法,该方法对信号进行离散小波变换,将信号分解为近似系数和细节系数,求出各层细节系数的自相关序列,根据序列是否呈白噪声自相关特性确定该层阈值。信号经过分层阈值降噪后,再进行连续小波变换,画出时频图,结合时域特征和频域特征确定故障类别。试验研究首先以模拟的信号模型为例,再针对实际的活塞敲缸响和曲轴轴承响两种常见异响故障进行比较分析,结果表明,分层阈值降噪法可以提高信噪比,恢复较高频率的有用信号,小波时频图可以清晰地呈现故障信号的时域和频域特征,为诊断提供一种切实可行的策略。

多通道卫星云图云检测方法的研究

通过对2002年7、8、9三个月,范围为(8.65°N^59.65°N,73.22°E^134.42°E)的GMS-5卫星云图3000多次数字资料的取样,根据遥感原理和样本统计特征,探讨了常用的通道阈值法云检测方法,并尝试建立了红外分裂窗通道差值法和通道综合运算法的云检测方法。通过各种检测方法比较分析后发现:对通道阈值法,只要用红外一和可见光两个通道的阈值,就可得到较好的检测效果,但用这种方法阈值要随着太阳高度角和季节的变化发生相应的变化,虽阈值变化的幅度不大,却会对云检测工作带来很大的不便。此外,该方法云检测的结果存在地理位置的影响,即检测出的云量在中低纬度偏多而较高纬度偏少。作者建立的通道综合运算云检测方法,不仅改善了地理位置的变化对云检测带来的影响,而且通过红外分裂窗通道差值检测,可减弱太阳高度角的影响,减少了检测过程中阈值变化的繁琐,同时得到了更好的检测效果,检测结果与其可见光图像中的云区相比基本符合。

直线截距直方图城区遥感图像多阈值分割

阈值分割简单有效,但现有的单阈值方法对城区图像分割效果不佳,难以取得令人满意的结果。为了快速准确地对城区遥感图像进行分割,本文提出了基于直线截距直方图倒数灰度熵和人工蜂群优化(artificial bee colony optimization,ABC)的多阈值分割方法。首先,给出直线截距直方图的定义并建立城区遥感图像的直线截距直方图;然后,计算该直方图倒数灰度熵的大小,推导出其单阈值选取公式;最后,将其推广到多阈值选取,并利用人工蜂群优化算法,对多个阈值进行快速精确地寻优,以此最终实现城区遥感图像的多阈值分割。实验结果表明,该方法所分割的图像中多目标的形状、边缘更为准确,纹理及细节特征更加清晰,且所需运行时间仅为同类多阈值分割方法的25%,是一种行之有效的城区遥感图像分割方法。

基于遗传策略的图像灰度多阈值选择方法

阈值法是图像处理中阈值选择的最重要方法之一,吸引了很多研究者的注意力。ChunDN等人将遗传算法引入到阈值选择问题中,提出了基于遗传算法的鲁棒图像分割准则。文中对遗传算法做了改进,提出了自己的图像分割方法,并针对多阈值选择中计算量太大的问题,提出了自己的算法。通过实验将该算法与模拟退火算法进行了比较,结果充分显示了算法的有效性。

基于区域分割的NSCT域SAR与全色图像融合算法

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分;然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合,高频部分则采用区域与窗口邻域相结合的融合策略;最后对融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像既可保持全色图像的空间分辨率,又可有效获取SAR图像的目标信息,融合效果优于小波变换法以及基于像素的NSCT法。

基于分割评价的多层次自适应双阈值分割算法

论文通过分析最大信息熵双阈值分割算法原理,根据先验知识,设置目标出现最小最大频度条件,改变自适应双阈值计算条件,加快计算速度.同时通过计算分割后各个目标相关特征,利用BP神经网络技术对每个目标进行评价,根据评价结果修改原输入图像相应目标区域,并引入多层次迭代机制,实现了图像的多层次综合分割.实验结果表明,基于分割评价的多层次自适应双阈值分割算法提高了算法的通用性和分割的精确性,但是算法复杂性增加.

动态安全的多级门限多秘密共享方案

在已有的多秘密共享方案中,存在只能在同一级门限下共享秘密的限制。基于离散对数问题的难解性,利用二元多项式,给出一种多级门限多秘密共享方案。二元多项式能在不同级门限共享中退化为不同的低阶的二元多项式,实现多级多秘密共享。该方案具有如下特点:在多级门限下共享秘密,在同级门限下可共享任意多个秘密;具有动态安全性,能定时更新成员的子秘密。

基于小波变换与多级中值滤波的联合去噪方法

基于小波变换的阈值去噪方法存在阈值选取困难、低信噪比资料去噪后倾斜和弯曲同相轴连续性不好等问题。图像去噪方法中的多级中值滤波具有保护细节的特性,提出了基于多级中值滤波的小波域去噪算法。该方法利用最大和最小中值之差判断平坦区域和边缘区域,提高了小波域中去除噪声的能力,同时有效地保护了信号细节。模型数据与实际数据处理结果表明,该方法比阈值去噪方法分离信、噪的能力更强。

基于改进PSO算法的Otsu快速多阈值图像分割

为了确定图像分割的最佳阈值,基于改进粒子群优化算法,提出了一种快速多阈值图像分割方法。首先引入独立峰值将直方图划分为若干区域,然后在各个区域使用最大类间方差法得到优化的目标函数,用具有非均匀变异特性和雁群飞行启示的线性递减惯性权重粒子群算法对目标函数进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割。将分割结果与常规最大类间方差法的多阈值分割结果相比较,证明该算法不仅可以正确地实现图像分割,并可使分割速度大大提高。

易逝品多销售阶段预防性横向调拨与订货决策模型

针对易逝品零售商缺货时顾客不愿等待会造成缺货损失的问题,建立了两零售商的多销售阶段预防性横向调拨和订货模型。首先,通过该模型得到了构成预防性横向调拨策略的调入与调出阈值函数,并用以刻画一个零售商库存状态与该零售商剩余销售阶段及对方库存状态的关系。在此基础上,分析了两阈值函数的结构和性质,并证明了两零售商的订货纳什均衡的存在性。研究结果表明,每个零售商无需考虑对方的预防性调拨策略就可以通过事先制定的调入与调出阈值来控制自身库存。当调拨价格变动不大时,预防性横向调拨的存在使得两零售商可a以不对订货量进行调整。另外,订货与预防性横向调拨之间的策略性替代关系使得当调拨价格较低时,零售商倾向于增加订货量来控制库存;当调拨价格较高时,零售商倾向于使用预防性横向调拨控制库存。

利用MLT和SRS的混合图像融合与去噪算法

针对图像融合中的去噪声问题,提出一种基于多尺度变换(MLT)和信号稀疏表示(SRS)的混合图像融合与去噪算法,构建混合模型进行剪切变换,阈值化处理MLT分解后的各个系数值,运用滑动窗口技术和平移不变性形成稀疏表示进行图像融合,运用SRS算法去除源图像中的噪声.实验结果表明该算法减少了融合图像的对比度和光谱信息失真情况,显示出高质量的视觉融合效果,在不同噪声水平下能保持较高的PSNR值.