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Manifold Structure Analysis of Tactical Network Traffic Matrix Based on Maximum Variance Unfolding Algorithm
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作者 Hao Shi Guofeng Wang +2 位作者 Rouxi Wang Jinshan Yang Kaishuan Shang 《Journal of Electronic Research and Application》 2023年第6期42-49,共8页
As modern weapons and equipment undergo increasing levels of informatization,intelligence,and networking,the topology and traffic characteristics of battlefield data networks built with tactical data links are becomin... As modern weapons and equipment undergo increasing levels of informatization,intelligence,and networking,the topology and traffic characteristics of battlefield data networks built with tactical data links are becoming progressively complex.In this paper,we employ a traffic matrix to model the tactical data link network.We propose a method that utilizes the Maximum Variance Unfolding(MVU)algorithm to conduct nonlinear dimensionality reduction analysis on high-dimensional open network traffic matrix datasets.This approach introduces novel ideas and methods for future applications,including traffic prediction and anomaly analysis in real battlefield network environments. 展开更多
关键词 Manifold learning maximum variance Unfolding(MVU)algorithm Nonlinear dimensionality reduction
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基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建方法研究
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作者 王万发 《经纬天地》 2024年第3期29-32,62,共5页
根据建筑物点云的分布特征,提出一种机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云;其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云... 根据建筑物点云的分布特征,提出一种机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云;其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云中边缘点,并规则化处理建筑物轮廓线,通过屋顶分割算法提取建筑物屋顶信息;最后,使用SharpGL工具进行建筑物三维模型重建。以某地级市某地区机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明该方法进行建筑物三维模型重建具有较高的精度与效率,适用于城镇复杂区域建筑物三维模型重建。 展开更多
关键词 机载LiDAR点云数据 建筑物三维模型重建 布料模拟滤波算法 最大类间方差法 Alpha Shape
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Research on Concrete Beam Crack Recognition Algorithm Based on Block Threshold Value Image Processing
3
作者 Wenting Qiao Xiaoguang Wu +1 位作者 Wen Sun Qiande Wu 《Structural Durability & Health Monitoring》 EI 2020年第4期355-374,共20页
To solve the problem that the digital image recognition accuracy of concrete structure cracks is not high under the condition of uneven ill umination and complex surface color of concrete structure,this paper has prop... To solve the problem that the digital image recognition accuracy of concrete structure cracks is not high under the condition of uneven ill umination and complex surface color of concrete structure,this paper has proposed a block segmentation method of maximum entropy threshold based on the digital image data obtained by the ACTIS automatic detection system.The steps in this research are as follows:1.The crack digital images of concrete specimens with typical fea-tures were collected by using the Actis system of KURABO Co,Ltd,of Japan in the concrete beam bending test.2.The images are segmented into blocks to dis-tinguish backgrounds of different grayscale.3.The max imum interclass average gray difference method is used to distinguish the sub-blocks and screen out the image blocks that need to be segmented.4.Segmentation is made to the image with 2D max imum entropy threshold segmentation method to obtain the binary image,and the target image can be obtained by screening the connected domain features of the binary image.Results have shown that compared with other algo-rithms,the proposed method can effectively decrease the image over-segmentation and under segmentation rates,highlight the characteristics of the target cracks,solve the problems of excessive difference between the identified length and actual length of cracks caused by background gray level change and uneven ilumnination,and effectively improve the recognition accuracy of bridge concrete cracks. 展开更多
关键词 Concrete crack block segmentation maximum entropy segmentation algorithms maximum interclass variance(Otsu)method
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基于改进人工蜂群算法的多阈值图像分割 被引量:5
4
作者 李鑫鑫 刘群锋 《计算机技术与发展》 2023年第5期75-80,137,共7页
图像分割在模式识别以及机器视觉方面起着至关重要的作用,是图像分析和识别的首要任务。但若分割后图像质量损失严重,就会导致图像后续分析的误差增加。为了能够弥补这一缺陷,在分析了DIRECT算法和人工蜂群算法的特性后,利用DIRECT算法... 图像分割在模式识别以及机器视觉方面起着至关重要的作用,是图像分析和识别的首要任务。但若分割后图像质量损失严重,就会导致图像后续分析的误差增加。为了能够弥补这一缺陷,在分析了DIRECT算法和人工蜂群算法的特性后,利用DIRECT算法全局收敛并可以快速定位到最优值所在区域的特点来改善人工蜂群算法的过早收敛以及局部搜索能力差的缺点,提出了一种基于改进的人工蜂群算法的多阈值图像分割技术。首先,DIRECT算法为人工蜂群算法提供一种良好的初始种群,种群在演化数代后得到的当前最优解加入到DIRECT算法分割区域中,再进行初始种群的筛选,重复这个过程进而获得最佳阈值并对图像进行分割。为了验证该算法的优劣性,使用峰值信噪比、结构相似性以及特征相似性作为图像质量评价指标并与前人得到的结果进行比较。实验数据表明,提出的阈值分割方法优于前人的阈值分割方法。 展开更多
关键词 多阈值分割 人工蜂群算法 DIRECT算法 最大类间方差 最小交叉熵
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基于SSA-GB-ELM的并联式六维加速度传感器非线性解耦
5
作者 郝喆 于春战 +3 位作者 张佳林 席攀峰 窦琢仑 孙治博 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期106-114,共9页
六维加速度传感器的高精度测量可有效提高底盘防倾翻控制系统的控制效果,但并联式弹性元件的维间耦合会给传感器带来非线性误差,采用极限学习机算法进行标定解耦可以有效提高传感器的测量精度。但传统极限学习机非线性解耦算法精度较低... 六维加速度传感器的高精度测量可有效提高底盘防倾翻控制系统的控制效果,但并联式弹性元件的维间耦合会给传感器带来非线性误差,采用极限学习机算法进行标定解耦可以有效提高传感器的测量精度。但传统极限学习机非线性解耦算法精度较低,使用麻雀搜索算法可以获得极限学习机的最佳初始权值、阈值。同时,将最大类间方差法融入到麻雀算法优化的极限学习机中,可以探索六维加速度传感器固有耦合关系,把传统极限学习机黑箱模型转换为灰箱模型,从而提出一种麻雀搜索优化灰箱极限学习机(sparrow search algorithm-gray box-extreme learning machine, SSA-GB-ELM)的解耦算法。通过实验验证,使用该算法的并联式六维加速度传感器非线性解耦精度显著提高,Ⅰ类误差最大为0.023%,Ⅱ类误差最大为0.046%,解耦时间为1.095 s,可以高效解决六维加速度传感器非线性耦合问题。 展开更多
关键词 非线性解耦 六维加速度传感器 极限学习机 麻雀搜索算法 最大类间方差
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文档图像二值化算法VFCM 被引量:7
6
作者 童立靖 陈侃 +1 位作者 付晓玲 段建勇 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第13期3216-3218,3243,共4页
为了提高基于拍摄方式的文档图像的二值化效果,降低光学字符识别(optical character recognition,OCR)系统的文字识别错误率,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的二值化算法——VFCM。该算法使用最大方差比方法产生全局阈值,使用FCM(F... 为了提高基于拍摄方式的文档图像的二值化效果,降低光学字符识别(optical character recognition,OCR)系统的文字识别错误率,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的二值化算法——VFCM。该算法使用最大方差比方法产生全局阈值,使用FCM(FuzzyC-Means)聚类方法产生局部阈值。这两种方法的结合能够较好地保留字符的笔画细节,并能有效地消除伪影。实验结果表明,该算法可以取得比较好的二值化效果,并能带来OCR系统识别率的有效提高。 展开更多
关键词 二值化 文档图像 阈值 最大方差比 模糊C均值算法
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基于新遗传算法的Otsu图像阈值分割方法 被引量:21
7
作者 王宏文 梁彦彦 王志华 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期364-367,共4页
最大类间方差(Otsu)图像分割法是常用的一种基于统计原理的图像阈值分割方法。为了改善Otsu耗时较多、分割的精度低、易产生图像误分割等不足,将猴王遗传算法与Otsu算法结合,运用猴王遗传算法的原理,寻找图像灰度的最大类间方差,即最佳... 最大类间方差(Otsu)图像分割法是常用的一种基于统计原理的图像阈值分割方法。为了改善Otsu耗时较多、分割的精度低、易产生图像误分割等不足,将猴王遗传算法与Otsu算法结合,运用猴王遗传算法的原理,寻找图像灰度的最大类间方差,即最佳阈值。结果表明,结合后的方法不仅提高了图像的分割质量、缩短了运算时间,而且非常适合图像的实时处理。 展开更多
关键词 图像处理 最佳阈值 猴王遗传算法 最大类间方差
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一种适用于SAR图像的2维Otsu改进算法 被引量:12
8
作者 朱俊 王世唏 +1 位作者 计科峰 粟毅 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期14-18,共5页
Otsu法是图像阈值分割中的经典算法之一,在图像处理中得到广泛的应用。针对原始2维Otsu法直方图区域划分上的缺陷和运算速度慢的缺点,分析了适用于SAR图像相干斑乘性噪声的直方图区域划分方法,提出了一种更符合实际图像模型的阈值选取... Otsu法是图像阈值分割中的经典算法之一,在图像处理中得到广泛的应用。针对原始2维Otsu法直方图区域划分上的缺陷和运算速度慢的缺点,分析了适用于SAR图像相干斑乘性噪声的直方图区域划分方法,提出了一种更符合实际图像模型的阈值选取准则。实验结果表明,该改进算法的分割效果良好,运算速度也有很大提高。 展开更多
关键词 阈值分割 Otsu法2维直方图 最大类间方差 合成孔径雷达(SAR)
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基于样本密度KFCM新算法及其在故障诊断的应用 被引量:14
9
作者 陶新民 徐晶 +1 位作者 付强 刘兴丽 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期61-64,83,共5页
针对传统核模糊聚类(KFCM)算法无法克服边界噪声数据影响且对初始聚类中心敏感的不足,提出一种基于样本密度和最大类间方差法相结合的KFCM算法。该算法在传统的KFCM算法中引入样本分布密度作为权重,克服噪声及边界数据对分类中心的影响... 针对传统核模糊聚类(KFCM)算法无法克服边界噪声数据影响且对初始聚类中心敏感的不足,提出一种基于样本密度和最大类间方差法相结合的KFCM算法。该算法在传统的KFCM算法中引入样本分布密度作为权重,克服噪声及边界数据对分类中心的影响,使样本的聚类效果更好,同时还可以分析各样本对聚类的贡献程度。此外利用最大类间方差法对样本密度进行分割,得到各类中心点并以此作为KFCM算法的初始聚类中心,克服了传统算法对初始值敏感的不足。对各种实际数据集的测试结果均显示出新算法的优良性能。最后利用新算法对轴承故障进行诊断,试验结果表明新算法的诊断率优于传统的聚类算法。 展开更多
关键词 核模糊聚类 样本密度 最大类间方差法 故障诊断
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改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法 被引量:39
10
作者 吴一全 樊军 吴诗婳 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2011年第3期218-225,共8页
常用的灰度级-平均灰度级二维直方图存在错分,导致二维Otsu法阈值分割结果不够准确;其快速迭代算法搜寻最佳阈值时避免了穷举搜索,但仍需遍历整个解空间。为此,提出了一种改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法。采用灰度级-梯度直方图... 常用的灰度级-平均灰度级二维直方图存在错分,导致二维Otsu法阈值分割结果不够准确;其快速迭代算法搜寻最佳阈值时避免了穷举搜索,但仍需遍历整个解空间。为此,提出了一种改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法。采用灰度级-梯度直方图及其区域划分方法,导出了基于该直方图区域划分的Otsu法阈值分割快速迭代算法公式;在实验结果和分析中给出了分割结果和运行时间,并与基于灰度级-平均灰度级二维直方图的Otsu法阈值分割的快速迭代算法及其改进算法进行了比较,实验结果表明,所提出的算法使分割后的图像更为准确,且搜寻最佳阈值时无需遍历整个解空间,运行时间减少了50%左右。 展开更多
关键词 图像分割 阈值 改进的二维直方图 最大类间方差 迭代算法
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基于灰度空间相关性最大类间方差的图像分割 被引量:9
11
作者 贺建峰 符增 +2 位作者 相艳 易三莉 崔锐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期280-286,共7页
一维最大类间方差1D-Otsu和二维最大类间方差2D-Otsu在目标和背景比较模糊时,图像分割效果较差。针对该问题,提出一种基于灰度空间相关性(GLSC)最大类间方差的图像分割算法。该算法使用各像素的灰度值与其邻域内相似像素的数目构建直方... 一维最大类间方差1D-Otsu和二维最大类间方差2D-Otsu在目标和背景比较模糊时,图像分割效果较差。针对该问题,提出一种基于灰度空间相关性(GLSC)最大类间方差的图像分割算法。该算法使用各像素的灰度值与其邻域内相似像素的数目构建直方图,通过计算GLSC直方图的最大类间方差得到分割阈值,应用积分图的思想将运算复杂度由O((N2×L)2)降到O(N2×L),节省了运算时间。针对5幅大小不同和直方图类型不同的真实图像,与1DOtsu、2D-Otsu和灰度空间相关性熵算法进行分割实验比较,结果表明该算法具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 最大类间方差 灰度空间相关性 直方图 积分图 图像分割 熵算法
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基于自适应双阈值的局部放电基本参数提取 被引量:21
12
作者 王刘旺 朱永利 +1 位作者 李莉 贾亚飞 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期1268-1274,共7页
局部放电基本参数自动化提取是高压设备局部放电在线PRPD分析的一项关键技术。针对现有方法因缺乏有效的参数选取方案导致适用性差的问题,提出了一种基于自适应双阈值的局部放电基本参数提取新方法。该方法利用放电幅值阈值和放电间隔... 局部放电基本参数自动化提取是高压设备局部放电在线PRPD分析的一项关键技术。针对现有方法因缺乏有效的参数选取方案导致适用性差的问题,提出了一种基于自适应双阈值的局部放电基本参数提取新方法。该方法利用放电幅值阈值和放电间隔阈值对PD信号的所有局部极值点进行双重过滤得到有效放电脉冲及其参数。为了减少整个处理过程的人工干预,提出采用最大类间方差法自适应选取上述双阈值。实验室中所测信号分析结果表明,所提方法能有效地提取PD信号的基本参数,对总数643例放电进行检测仅漏检13例、误检0例,且对80 MHz高采样率的放电信号的检测时间仍低于0.3 s,在准确性与计算效率上均优于现有方法。 展开更多
关键词 局部放电相位分布模式 基本参数提取 局部极值点 最大类间方差法 自适应阈值 数据处理
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基于最大类间方差的图像分割改进遗传算法 被引量:12
13
作者 谭志存 鲁瑞华 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期87-90,共4页
在基于最大类间方差传统遗传算法实现图像分割的基础上对其改进,提出了基于染色体、基因位的"双自适应交叉概率"的改进遗传算法.该方法利用待分割图像的直方图作为先验知识,缩小了初始种群的选取范围,提高了遗传算法的寻优能... 在基于最大类间方差传统遗传算法实现图像分割的基础上对其改进,提出了基于染色体、基因位的"双自适应交叉概率"的改进遗传算法.该方法利用待分割图像的直方图作为先验知识,缩小了初始种群的选取范围,提高了遗传算法的寻优能力.实验表明,改进的遗传算法应用于图像分割较传统遗传算法有更好的效果. 展开更多
关键词 最大类间方差 图像分割 遗传算法 直方图 自适应交叉
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基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割 被引量:9
14
作者 吴一全 潘喆 《信号处理》 CSCD 北大核心 2008年第6期943-946,共4页
阈值分割是图像处理中一种简单有效的图像分割方法,应用极为广泛。阈值选取是阈值分割的关键。最小类内方差法(Otsu法)因其分割精确,适用范围广而成为广泛采用的一种图像阈值分割方法,它实质上是最小二乘法(基于L_2范数)。与此不同,本... 阈值分割是图像处理中一种简单有效的图像分割方法,应用极为广泛。阈值选取是阈值分割的关键。最小类内方差法(Otsu法)因其分割精确,适用范围广而成为广泛采用的一种图像阈值分割方法,它实质上是最小二乘法(基于L_2范数)。与此不同,本文提出了基于最小类内绝对差(基于L_1范数)及最小类内最大差(基于L_∞范数)的图像阈值分割算法,并导出了这两种方法的二维算法形式。文中给出了实验结果,并进行了分析与比较。结果表明,这两种方法在某些类型图像下,阈值分割效果明显优于最小类内方差法,而其二维算法的分割效果普遍优于相应的一维算法。 展开更多
关键词 阈值选取 最小类内方差法 最小类内绝对差法 最小类内最大差法
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改进二维最大类间方差法及其在黄瓜目标分割中的应用 被引量:10
15
作者 孙俊 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期176-181,共6页
为了提高图像阈值分割算法的应用广适性和处理实时性,该文在二维最大类间方差分割算法的基础上,研究邻域模板尺寸对最佳阈值的影响,将图像的灰度值、邻域尺寸及邻域均值进行遗传基因编码,利用遗传算法得到阈值最优解的小范围,在此小范... 为了提高图像阈值分割算法的应用广适性和处理实时性,该文在二维最大类间方差分割算法的基础上,研究邻域模板尺寸对最佳阈值的影响,将图像的灰度值、邻域尺寸及邻域均值进行遗传基因编码,利用遗传算法得到阈值最优解的小范围,在此小范围内进行二次遗传算法运算寻求全局最优解。将此基于两级遗传算法的二维最大类间方差分割算法应用于黄瓜计算机视觉识别目标试验中,试验结果表明,在计算类间方差次数上,基于两级遗传算法的二维最大类间方差算法分别为二维最大类间方差耗时的0.18%和一维Otsu算法耗时的46.87%,耗时上也较传统二维最大类间方差算法和一维Otsu算法有很大缩短,分割效果也有了明显改善。同时该算法也为目标识别领域提供了一种新型的实时图像分割方法,具有一定的推广价值。 展开更多
关键词 图像分割 遗传算法 阈值 二维 最大类间方差法 黄瓜
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基于改进的自适应差分演化算法的二维Otsu多阈值图像分割 被引量:33
16
作者 罗钧 杨永松 侍宝玉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期2017-2024,共8页
针对常规最大类间方差法在多阈值图像分割中存在的运算量大、计算时间长、分割精度较低等问题,该文提出一种基于改进的自适应差分演化(JADE)算法的2维Otsu多阈值分割法。首先,为增强初始化种群的质量、提升控制参数的适应性,将混沌映射... 针对常规最大类间方差法在多阈值图像分割中存在的运算量大、计算时间长、分割精度较低等问题,该文提出一种基于改进的自适应差分演化(JADE)算法的2维Otsu多阈值分割法。首先,为增强初始化种群的质量、提升控制参数的适应性,将混沌映射机制融入到JADE算法中;进而,通过该改进算法求解2维Otsu多阈值图像的最佳分割阈值;最终,将该算法与差分进化(DE), JADE,改进正弦参数自适应的差分进化(LSHADE-cn Ep Sin)以及增强的适应性微分变换差分进化(EFADE) 4种算法的2维Otsu多阈值图像分割进行比较。实验结果表明,与其它4种算法相比,基于改进JADE算法的2维Otsu多阈值图像分割在分割速度以及精度上均有较明显的改善。 展开更多
关键词 图像分割 最大类间方差法 混沌映射 改进的自适应差分演化算法
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强光下多尺度图像增强和蚁群算法的火焰分割 被引量:2
17
作者 胡燕 马宗方 温浩 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2022年第4期435-439,共5页
针对强光下火焰图像分割不完整的问题,提出了彩色火焰图像增强及改进蚁群算法的阈值自适应分割方法。首先对采集设备捕获的RGB图像进行基于带颜色恢复的多尺度Retinex增强,用亮度控制因子对背景像素进行亮度提升,并从3个不同尺度对原图... 针对强光下火焰图像分割不完整的问题,提出了彩色火焰图像增强及改进蚁群算法的阈值自适应分割方法。首先对采集设备捕获的RGB图像进行基于带颜色恢复的多尺度Retinex增强,用亮度控制因子对背景像素进行亮度提升,并从3个不同尺度对原图动态增加高频信息,提高火焰局部可见性,使火焰的颜色、纹理和边缘信息更加突出;然后,为了避免蚂蚁在路径选择时的随机性,增强蚂蚁搜索效率和寻优能力,在最大类间方差法基础上,通过改进蚁群算法中信息素初始浓度、更新规则和启发函数,从单幅图像自动获取分割阈值,大大提高了算法的分割精度和速度。最后,将提出的算法在不同强光、不同场景、不同干扰下与同类算法进行了对比实验,实验结果显示:在保证分割速度的同时,平均分割准确率提高了近1.96倍。 展开更多
关键词 消防 多尺度RETINEX 图像增强 蚁群算法 最大类间方差法 火焰分割
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基于黄色诱捕板的黄曲条跳甲识别与计数方法 被引量:1
18
作者 张连宽 张程 +1 位作者 岑冠军 高燕 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2020年第3期339-345,共7页
为了及时掌握严重危害蔬菜生长的害虫—黄曲条跳甲的发生状况及其危害程度,提出了基于黄色诱捕板的黄曲条跳甲识别与计数方法.首先,采用最大类间方差法(OTSU)获得图像的黄色诱捕板区域.在黄色诱捕板上以连通区域面积阈值获得候选区域,... 为了及时掌握严重危害蔬菜生长的害虫—黄曲条跳甲的发生状况及其危害程度,提出了基于黄色诱捕板的黄曲条跳甲识别与计数方法.首先,采用最大类间方差法(OTSU)获得图像的黄色诱捕板区域.在黄色诱捕板上以连通区域面积阈值获得候选区域,并对候选区采用OTSU算法、颜色平滑算法和主动轮廓模型进行目标图像分割.在此基础上,对候选区域提取颜色特征、纹理特征和几何特征,并采用支持向量机的方法,对黄曲条跳甲进行识别和计数.所提出的基于黄色诱捕板的黄曲条跳甲识别与计数方法的准确率、精确率和召回率分别为88.16%,92.00%和81.56%,达到了及时获得黄曲条跳甲灾情的目标. 展开更多
关键词 黄曲条跳甲 图像处理 黄色诱捕粘板 支持向量机 最大类间方差法
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基于万有引力搜索算法图像分割的实现 被引量:2
19
作者 戚娜 马占文 《太赫兹科学与电子信息学报》 2017年第3期475-479,共5页
图像分割是计算机视觉中研究的热点和难点之一,原始图像只有在分割之后才能被分析与理解。为了更快更准确地分割图像,本文将万有引力搜索算法和最大类间方差法的双阈值法相结合,提出了一种新的图像分割方法。该方法首先把图像分割的阈... 图像分割是计算机视觉中研究的热点和难点之一,原始图像只有在分割之后才能被分析与理解。为了更快更准确地分割图像,本文将万有引力搜索算法和最大类间方差法的双阈值法相结合,提出了一种新的图像分割方法。该方法首先把图像分割的阈值看成引力搜索算法中空间的粒子;其次利用最大类间方差法的双阈值法设计适应度函数;最后,通过粒子在空间中相互的万有引力作用,逐渐逼近最优阈值。实验表明,基于万有引力搜索算法(GSA)的图像分割在运行速度、运行时间等方面要优于传统的图像分割算法,该方法分割后的目标图像更加适合后续的分析和处理。 展开更多
关键词 图像分割 万有引力搜索算法 阈值分割 最大类间方差法
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基于图像检测的双绞线绕距测量方法 被引量:2
20
作者 王刚 石守东 林宜丙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第10期3014-3019,共6页
针对双绞线绕距测量,提出了一种图像检测框架。此框架通过图像分割、修复、细化、拟合以及比例尺的设置,可实时计算出双绞线绕距值。在此框架下,针对传统二维最大类间方差法——Otsu运行时间较长的问题,提出了一种新的基于区域斜分的快... 针对双绞线绕距测量,提出了一种图像检测框架。此框架通过图像分割、修复、细化、拟合以及比例尺的设置,可实时计算出双绞线绕距值。在此框架下,针对传统二维最大类间方差法——Otsu运行时间较长的问题,提出了一种新的基于区域斜分的快速算法。快速算法通过对二维直方图区域重新划分,结合快速查找表以及递推算法,大大减少了分割时间。针对图像缺失的问题,采用了基于边缘检测的算法对其特定区域进行填充修复,并对修复后的图像进行细化。通过最小二乘法,拟合细化图像中的单像素点,得到拟合曲线。通过计算拟合曲线交点间的距离可得双绞线绕距的图像距离。最后将图像距离按比例尺转换为绕距的测量值。实验结果表明,基于区域斜分的快速算法其分割时间约为传统算法的0.22%,且两种算法的分割效果基本一致。将图像检测方法测得的绕距值与其真实值进行比较,结果表明测量值与真实值的绝对误差为0.48%。通过使用图像检测方法测量双绞线绕距,可以准确测得绕距值,提高绕距测量的效率。 展开更多
关键词 双绞线 绕距测量 最大类间方差法 图像修复 图像细化 最小二乘法
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