基于定量定性互信息的多层次特征图像匹配算法

针对传统基于互信息图像匹配算法计算量大,且没有考虑像素空间关系和效用的问题,提出了一种基于定量定性互信息的多层次特征图像匹配算法:首先对边缘提取后的图像提取多层次特征,即边缘兴趣点、边缘点和边缘邻域点特征;然后基于不同特征点特性,计算定量定性互信息联合效用;最后在遗传算法框架下,将定量定性互信息值作为适应度函数值搜索匹配参数。仿真结果表明,本文提出的匹配算法精度高,耗时较短且对噪声不敏感。

基于定性互信息的定性概率网歧义性约简

针对符号传播算法在符号相反的两条平行路径上进行推理时常常产生歧义性,提出一种基于定性互信息的歧义性约简方法.首先,给出定性互信息的严格定义.然后,提出基于定性互信息影响强度的定性概率网,进一步区分影响强度,并证明具有强度的定性影响的对称性、传递性和复合性.最后在Antibiotics数据集上,通过与已有方法推理结果的对比实验,验证该歧义性约简方法的正确性和高效性.理论分析和实验结果表明,基于定性互信息的定性概率网既保留定性推理的简明性,又能够有效约简定性推理的歧义性.