从奥斯丁作品看写实小说的意识形态模糊性

随着我国文化事业不断发展,写实小说的结构模式也有了较大的改变。《傲慢与偏见》是奥斯丁的代表作品,也是写实小说中意识形态模糊性的典型。在这篇小说中,作者从多种角度对工商业中产阶级以及贵族进行描写,既有褒也有贬,所以让小说具有意识形态模糊的特性。在奥斯丁作品中,《爱玛》也具有意识形态模糊性,作者在这篇小说中对女主人公的地位进行了不同解读,并描绘出了两条婚姻信号的矛盾。本文通过对奥斯丁作品进行合理分析,对写实小说的意识形态模糊性进行了深入探讨。

基于峰度量化标记形态模糊度的标记分布学习

为了提升标记分布学习在歧义性分类问题上的预测性能,对标记形态上的模糊度进行研究。提出了标记形态模糊度的概念,给出了基于峰度的一种度量方式,探讨了不同模糊程度样本对于分类学习的影响。根据低模糊度数据更有利于学习的研究发现,基于加权低模糊度样本和对齐模糊度损失这两种策略设计了一种新的标记分布学习算法。14个数据集上的十折交叉试验表明,该文提出的标记分布学习模糊度量化标记算法在各种数据集上都能够降低模糊度损失并提升预测精度,具有良好的鲁棒性。

改进的模糊形态学边缘检测算法

提出了一种新的基于模糊形态学的边缘检测算法。算法结合模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法,使用简单隶属度函数将图像映射到模糊特征平面,利用滑动窗口技术进行模糊增强,增大边缘的灰度差,将增强后的模糊图像调整回原始区域,采用多方向模糊形态学进行边缘提取。实验结果表明该算法优于传统的边缘提取算法。

采用模糊形态学和形态学分水岭算法的图像分割

提出了一种基于模糊形态学和形态分水岭算法的图像分割方法,先利用模糊形态学闭开运算平滑原始图像,再通过形态分水岭变换实现图像分割.实验结果表明这种方法具有较好的分割效果.

基于模糊形态学的激光图像处理算法研究

针对原始激光图像辨识处理中存在边缘不清晰等问题,提出了一种基于模糊形态学的新图像分割算法。文中剖析了浸没模拟分水岭算法与IFT分水岭算法,对模糊形态学的特性作了分析,基于对各种算法优势的融合,提出了一种改进的基于模糊形态学的图像分割算法。仿真对比研究实验中,用多种算法对图像进行分割处理,结果显示采用所提出的算法其分割效果更好,可较好地消除传统分水岭算法产生的过分割现象,无伪边缘,实现了目标与背景的分离,经处理后的图像边缘连续,图像更加平滑,柔和性更好,完整地保留了图像的细节。研究结果表明,所提出的图像处理算法有其可行性与可用性。

基于多方向模糊形态学的彩色遥感图像边缘检测算法

彩色遥感图像具有复杂、模糊和噪声强等特点.在模糊域中用多个不同方向的结构元素,对彩色遥感图像进行模糊形态学梯度运算,既能检测出具有方向性的模糊边缘,还能有效抑制无方向性的噪声.实验证明了算法对彩色遥感图像进行边缘检测的有效性.

多方向模糊形态学彩色图像边缘检测算法

提出了一种多方向模糊形态学彩色图像边缘检测算法,并将灰度模糊形态学推广到彩色图像。首先采用隶属度函数将彩色图像映射到模糊域;然后采用多方向模糊形态学在R、G、B三个分量上进行边缘检测;最后合成各分量的边缘,得到最终彩色图像边缘。仿真实验证明,该算法能够较好地检测彩色图像边缘,检测结果优于传统的边缘检测算子,并能够检测出彩色图像中的模糊边缘。

自适应多方向模糊形态学边缘检测算法

提出了一种新的基于模糊增强的自适应多方向模糊形态学边缘检测算法。该算法可以适应多峰直方图分布图像的模糊边缘检测,结合了模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法,先使用隶属函数将图像转换为等效的图像模糊特征平面,在此基础上进行模糊增强,降低边缘模糊度,然后再转换到统一模糊区域中;最后进行多方向模糊形态学边缘提取。仿真实验证明该方法能够较好地去除椒盐噪声,并且能够检测出图像中模糊的边缘。

改进的模糊形态学彩色图像边缘检测算法

文章针对彩色图像边缘检测问题,提出了一种改进的模糊形态学算法。算法将模糊形态学算法由原来处理灰度图像的标量运算推广到彩色图像的矢量运算,并在此基础上改进了模糊增强公式,同时引入了变形虫结构元素进行边缘提取。实验结果表明:改进的算法能够将模糊形态学较好地运用到彩色图像边缘检测上,且边缘定位准确,充分考虑了图像的局部特征,有一定的抗噪性,能得到光滑有效的边缘信息。

模糊形态联想记忆网络抗随机噪声研究及应用

利用灰度图像分解的思想,结合模糊形态联想记忆网络的方法,提高了模糊形态联想记忆网络对随机噪声的抗噪能力。成功地解决了灰度图像在含有随机噪声时的模糊联想记忆问题,并把该方法推广到对彩色图像的处理,从而给出了一种较好地恢复含噪灰度图像和彩色图像的途径。通过实验,验证了该方法的良好性能,取得了较理想的结果。

模糊形态联想记忆网络及其在细胞图像联想识别中的应用

研究了模糊形态双向联想记忆网络(FMBAM)在灰度图像处理中的方法,并利用核的形式来解决灰度图像含随机噪声的正确联想记忆及识别问题,提出了构造灰度图像的核需要满足的条件,给出了寻找核的方法和途径,并应用于细胞图像的联想和识别,通过仿真实验,验证了该方法的有效性和良好性能。

基于模糊形态学的图像边缘轮廓提取改进分割算法

图像边缘轮廓提取在国计民生、军事等领域有广泛应用,为了克服噪声等影响导致的图像过度分割现象,探讨了一种基于模糊形态学的图像分割改进算法.该方法借助模糊形态学的开、闭运算,首先对原始图像进行平滑处理,然后基于形态学梯度算子进行梯度计算,最后基于改进分水岭算法与IFT分割算法的融合,对梯度图像进行分割得到期望的边缘轮廓图像.仿真以图像识别为例,实验显示基于改进的图像分割算法可较好地消除过分割现象,正确识别图像,实现目标与背景的分离.研究结果表明,提出的图像分割算法是合理可行的.

新型模糊形态神经网络及其应用研究

该文在简要介绍形态学神经网络(MorphologicalNeuralNetwork,简称MNN)的基础上,提出了一种新型的模糊形态学神经网络,给出了其相应的模型。结合实例,比较了常见BP网络、形态学BP神经网络和模糊形态BP神经网络的训练结果和性能。实验结果表明,这种新型的神经网络具有较高的识别率和适应能力,同时此新型神经网络的提出丰富了神经网络模糊技术的研究。

模糊形态双向联想记忆网络的研究

提出了一种新型的模糊形态双向联想记忆网络FMBAM,证明了FMBAM在双向联想中能够保证记忆在一步之内完成,因此不存在收敛问题,并实现完全双向正确联想,且可模糊性解释,同时表明了FMBAM具有优越的抗腐蚀或膨胀噪声的能力,仿真实验验证了双向联想FMBAM具有良好的性能。

基于模糊积分的灰度图像的数学形态学方法

根据模糊积分的定义,给出了基于模糊积分的灰度形态学腐蚀与膨胀的模糊运算方法,进一步定义了模糊形态开、形态闭运算;分析了基于模糊积分的模糊形态运算在图像处理中的特点;给出了计算模糊膨胀(腐蚀)的计算机迭代算法.

基于模糊形态学方法的白细胞检测新算法仿真研究

在微细胞检测过程中,白细胞检出是白细胞自动识别系统中最基本也是最为关键的一个环节,其准确性和稳定性直接影响到整个系统的运行速度和识别准确率。由于细胞图象的复杂性,细胞的检出仍然是活跃的研究领域。文章重点研究了白细胞检测方法,在现行方法的基础上,提出了一种基于模糊形态学方法的新算法用于白细胞检测,实验结果表明这种方法比其它方法有较好的优势。

旋转机械状态参数图形识别的免疫-模糊形态学方法

以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法.利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别.在600 MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明所提出的方法可以获得较高的诊断精度.

一种新的多方向模糊形态学边缘检测算法

本文提出了一种多方向模糊形态学边缘检测算法。算法将经典集上的形态学运算扩展倒模糊集,而且基于边缘的多方向特征,结合了模糊集理论和数学形态学,构造了多方向结构元素进行边缘检测。仿真实验证明该方法能够较好地去除椒盐噪声和高斯噪声,并且能够很好地检测图像的边缘。

基于三角模的模糊形态学截集兼容性研究

回顾了数学形态学的发展,尤其是将二值形态学从二值图像扩展到灰度图像的模糊形态学方法的相关概念.并给出了一种基于三角范逻辑的模糊形态学定义,对它的主要操作作了α 截集兼容性分析.结果表明采用合适的三角模和反三角模算子,可以使由对应的二值形态学算子导出的模糊形态学算子有很好的特征匹配性.

基于模糊形态学梯度的高分辨率遥感影像分割方法

针对高分辨率遥感影像提出一种有效的分割方法。首先采用分块方式计算图像复杂度,根据不同的复杂度,使用相应参数的均值偏移算法对图像进行颜色量化,图像越复杂,量化级数越多;在量化结果的基础上构建多形状结构元素,然后使用该结构元素对图像提取模糊形态学梯度,并使用浸没式分水岭变换得到分割结果;最后,使用改进的合并代价函数进行小区域合并而获得最终结果。对QuickB ird多光谱影像进行分割实验,结果证明了该方法的有效性。