一种新的模糊对比度增强算法

提出了一种新的基于模糊集合理论的图像模糊对比度增强算法 .首先将图像从灰度域变换到模糊域 ;在预先设定图像空间像素模糊隶属度基础上引入了模糊对比度概念 ,而后在模糊域对模糊对比度进行非线性变换 ,得到增强后的模糊隶属度 ,最后将图像从模糊域变换到灰度域 .由算法分析可知 ,利用模糊隶属度可以对图像的细节进行增强 ,图像的层次更加分明 .通过对几例图像增强对比实验结果的分析 ,表明该算法是有效的 .

基于NSCT与模糊对比度的图像增强算法

针对图像在增强的过程中容易放大噪声,造成图像的失真和细节不明显等问题,结合NSCT(non-subsampled contourlet transform)和模糊集理论,提出一种改进算法。利用NSCT的平移不变性和多分辨率分析特点对图像进行非下采样Contourlet变换,对低频系数采用线性增强,用改进的自适应阈值函数来处理高频系数,利用改进的模糊对比度来增强图像的边缘和纹理,使用伽马校正对增强后的图像进行校正,提高全局对比度。实验结果表明,该算法能够明显改善图像的视觉效果,增强图像的细节信息。

不同生物埂生态效益的模糊对比分析与评价

通过 对几种 生物埂生 态效益的 模糊 对比 分析 结果 表明， 紫穗 槐、黄花 菜、柠条 埂的 生态效 益相对 较好，尤其 是紫穗 槐埂为最 优，而海 棠埂则稍 差一些 。

一种改进的基于模糊对比度的图像增强方法

将模糊数学理论和图像对比度增强方法相结合,提出了一种改进的基于模糊对比度的图像增强方法,并将这种方法运用到实际项目中去,取得了优于现有方法的更好效果.

基于灰阶熵的模糊对比度自适应图像增强算法

一般的数字图像存在噪声大、对比度低、边缘模糊等缺陷.为了有效地增强图像的模糊对比度,以满足后续的识别与检测要求,提出了一种基于灰阶熵的模糊对比度自适应图像增强算法.在模糊域内,根据邻域窗口灰阶熵值的大小,合理选取阈值,对阈值两侧的图像像素点进行不同程度的对比度增强处理,实现局部特征的增强.实验结果表明,该方法不仅增强了图像的整体对比度,而且有效地丰富了目标图像的细节信息,并抑制了噪声的放大.

一种改进的图像模糊对比度增强算法

对基于模糊对比度的图像增强算法加以改进。对图像进行直方图均衡化的预处理,提升图像的整体对比度;取消模糊对比度计算公式中的分母归一化过程;将非线性增强计算公式由多项式函数更换为双曲线函数。针对两幅图像的实验结果表明,改进后的算法可消除原算法在低灰度区域引入的噪声,经过改进算法的处理,图像信息熵和均值均有增加。

一种新的基于模糊对比度的路面图像增强方法

通过对现有Pal模糊增强算法的分析,指出其在隶属度函数定义与进行增强处理时渡越点选取时的两个缺陷,针对缺陷分别进行了改进性研究,提出了一种基于模糊对比度的路面图像增强算法,定义了一种新的指数型隶属度函数,并最终通过实例将其成功地应用于路面图像增强处理。

基于非下采样Shearlet变换与模糊对比度的合成孔径雷达图像增强

针对合成孔径雷达(SAR)图像在成像和传输过程中引入噪声和干扰从而导致图像清晰度下降、细节丢失等问题,提出了一种非下采样Shearlet变换(NSST)与模糊对比度的SAR图像增强算法。首先,原始图像经NSST分解成一个低频分量和若干个高频分量;然后对低频分量进行线性增强以提高整体对比度,对高频分量采用阈值法进行增强以去除图像中的噪声;接着对处理后的两部分分量进行NSST反变换得到重构图像;最后采用模糊对比度算法对重构图像进行增强,提高图像细节信息和层次感,得到增强后的图像。对40幅图像的实验结果表明,与直方图均衡化、多尺度Retinex增强算法、基于Shearlet变换和多尺度Retinex的遥感图像增强算法、基于剪切波域改进Gamma校正的医学图像增强算法相比,该算法的图像峰值信噪比至少提升了22.9%,均方根误差至少降低了36.2%,能明显提升图像的清晰度,使图像的纹理信息更加清晰。

语义模糊和语用模糊对比分析

语义模糊和语用模糊既紧密联系又有明显的区别。尽管两者均研究语言意义的模糊性,语义范畴模糊是语用模糊的基础,但是前者侧重于自然语言意义模糊性的静态研究,而后者主要关注语言交际中的模糊性。该文在回顾分析国内语义模糊和语用模糊研究的基础上,从语义学和语用学的角度对二者进行了对比分析,指出两者的研究范围是不同的,并通过实例进一步澄清了两者的概念。

基于混合进化算法优化模糊对比度的图像去雾

将粒子群优化算法引入到图像对比度增强中,结合遗传算法全局搜索的优点,提出一种基于混合进化算法的图像模糊对比度增强方法。该算法首先将雾天图像由RGB空间转换到HSV空间,利用高斯隶属度函数模糊化图像,通过隶属度函数与渡越点距离算子定义图像的模糊对比度、模糊熵以及视觉因子,得到待优化目标函数,再通过混合进化算法选择参数,实现图像对比度变换的自适应性。采用图像质量评价函数证明了该算法的有效性。

用建筑垃圾桩处理软弱地基及模糊对比分析

在客观认识建筑垃圾属性与应用前景的基础上,结合广东科学城等工程实践论述了采用建筑垃圾成桩加固地基的适用性,并运用模糊数学的综合评判方法对工程效果进行综合评判,证明采用建筑垃圾桩加固软土地基可取得良好的经济、社会和环境效益.最后,提出了指导今后工程实践的建议.

英汉语用模糊对比研究

语用模糊的社会心理基础是“面子保全论”。在英汉语用模糊都是为了维护礼貌和面子的大前提下,本文分析了它们之间的不同之处:其主要区别是在运用语用模糊策略时,汉语表现出较明显的等级差别,即照顾积极面子,存在较显著的男女差别、长幼差别和社会地位差别,而英语则主要照顾消极面子,等级差别不明显。因此,对汉语语用模糊的理解与其文化背景和场景等语境关联度更大,更流于晦涩。最后,汉语语用模糊的发展趋势是逐步趋同于英语的发展趋势。

歧义与模糊对比研究

歧义和模糊是语言的两个重要属性。歧义是一种语义不确定现象,模糊是指语言所指称的概念外延不明确,两者可以从根源、范围和发生机制等加以区别。语言中歧义与模糊普遍存在,交际中,听话者不得不借助物理语境和认知语境并按照关联原则进行推理,来解读说话者的真正意图,因此语境对语言的歧义性与模糊性起重要的化解作用。

美因的模糊对比综合评判

本文根据模糊数学中的对比平均法和综合评判法,提出“模糊对比综合评判”的数学模型,以便对审美对象的美因品级进行评判,并举例说明其在产品或商品的美学质量评价等方面的实际应用.

自适应越渡点的SAR图像模糊对比度增强算法

SAR图像存在动态范围小、对比度差和细节信息不清晰等质量问题,制约了SAR图像的信息获取能力。针对这一问题,提出自适应越渡点的SAR图像模糊对比度增强算法。该算法分析了经典模糊增强方法的局限性,利用SAR图像灰度直方图的分布特性来计算自适应越渡点和模糊对比度增强操作数,实现了SAR图像的自适应对比度增强处理。采用多组实测数据验证该算法,用客观指标评估了增强性能。

语法歧义和语用模糊对比研究

语法歧义和语用模糊对比研究俞东明１引言近年来，国内外模糊语言学研究主要集中在语义，特别是对模糊词语的研究，比较注重语法歧义（ｇｒａｍｍａｔｉｃａｌａｍｂｉｇｕｉｔｙ）和语义模糊（ｓｅｍａｎｔｉｃｖａｇｕｅｎｅｓｓ）的对比研究（ｃｆ．陈治安文旭１９９６...

基于空间非一致模糊核标定的红外图像超分辨率重建方法

近年来,红外成像系统在工业、安防、遥感等领域获得了广泛的应用,但由于制造工艺及成本制约,红外系统的分辨率仍然较低。基于深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术是提高红外图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上取得了显著进展,但应用于实际场景图像时容易出现伪影或图像模糊等现象。造成这种性能差异的主要原因是目前方法大多假定造成图像退化的模糊核是空间一致的,然而实际红外光学系统不可避免地存在像差、热离焦等,由此造成的图像模糊的模糊核并非空间一致的。针对这一问题,提出了一种非盲模糊核估计方法,通过采集特定的靶标图像,并设计模糊核估计网络,求解空间非一致模糊核;设计基于图像分块的超分辨率重建方法,将图像块和对应区域的模糊核一起输入非盲超分辨率重建网络进行子块图像重建,再通过子块合并和重叠区域图像融合,得到最终的高分辨率图像。实验结果表明,光学系统自身引起了模糊核随空间位置缓慢变化,在实验室条件下标定模糊核并基于图像分块进行超分辨率重建的方法可显著提高红外图像超分辨率重建的效果。

故障树和模糊贝叶斯网络在管廊运维风险评估中的应用研究

地下综合管廊是城市的生命线,一旦出现问题就会对人们生命财产安全造成巨大损害。为了系统地分析管廊运维风险,建立了基于模糊贝叶斯网络的风险评估框架。首先,通过分析管廊运维风险源与风险形成的原因以确定风险事件和风险类别;其次,建立管廊运维风险故障树来梳理风险因素之间的逻辑关系,将故障树映射为贝叶斯网络;最后,结合专家模糊评价,构建地下综合管廊运维风险评估模型。案例分析结果显示:中间事件“火灾、爆炸”与“危害气体浓度过高”的发生概率较高。敏感性分析结果显示:“运维人员操作和维护不当”是导致管廊运维风险发生的根本事件,因此需要制定严格管理措施及规范,加强对运维人员的素质培训,以降低管廊运维过程中各种风险的发生概率。

采摘机器人机械手避障方法研究——基于遗传优化和模糊PID控制器

为了提高采摘机器人机械手移动的自动化程度,使其在移动过程中有效避开障碍物,将基于PID控制器的避障系统引入到了机械手的设计上,并采用遗传算法和模糊算法对控制器进行了优化,提高了机械手移动的准确性和平稳性。模拟采摘机器人机械手的作业环境,对机械手的避障功能进行了测试,结果表明:机械手可以成功躲避障碍物,且采用遗传和模糊算法优化的机械手具有更高的移动平稳性,对于提高果实采摘效率和质量具有重要的作用。

基于模糊控制的上肢康复机器人变导纳控制

传统固定参数的导纳模型无法对上肢康复机器人的柔顺性实时调节,而现有变参数导纳模型需要结合实际康复需求进行改善。为此,以自主研发的串并混联的末端牵引式上肢康复机器人为研究对象,结合模糊控制与导纳控制,提出了一种面向实际康复需求的新型变导纳控制策略,制定了4条有利于康复效率与安全的模糊规则。该策略利用交互力误差及其变化率作为模糊控制输入,实时改变导纳模型的参数,实现柔顺性自主调节。仿真和实验结果验证了所提出的变导纳模型控制策略可行性和所制定的4条模糊规则的有效性。在患者可适应训练强度的场景中,相较于固定导纳模型,变导纳模型追踪给定路径时产生的冗余路径最多可降低56.13%,提高了康复训练效率;当康复运动超出患者可承受范围时,变导纳模型可提前0.5 s改变追踪路径,提高了康复的安全性。