中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP211A38)
- 作品数：7 被引量：60H指数：3
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- QPSO算法实现图像边缘检测被引量：1
- 2015年
- 文中提出一种基于量子行为粒子群优化(QPSO)的图像边缘检测算法。该算法将4个自适应神经模糊推理系统(ANFIS)子检测器和一个后处理块组成一个图像边缘检测器。每个ANFIS子检测器都是一个4输入单输出的一阶Sugeno模糊推理系统。ANFIS中的前提参数用QPSO优化,结论参数用线性最小二乘法优化。新算法特色在于能有效地提取噪声图像中的边缘信息而无需进行图像滤波预处理过程。仿真实验结果表明,新算法提取边缘信息的能力明显优于传统的边缘检测算法。
- 费赓柢李岳阳孙俊
- 关键词：量子行为粒子群优化算法边缘检测自适应神经模糊推理系统脉冲噪声
- 彩色图像迭代自适应滤波算法被引量：1
- 2011年
- 对于被脉冲噪声污染的彩色图像,基于噪声检测,提出了一种迭代自适应滤波算法。对于彩色图像的每个通道,分别运用脉冲噪声检测器,估计出噪声像素点,应用后续迭代自适应滤波算法,只对每个通道中检测出来的噪声像素点进行滤波,而对非噪声像素点保持其值不变。实验结果证明,该滤波算法滤除脉冲噪声的能力优于传统的矢量滤波算法,并且更能有效地保留图像的边缘和细节。
- 李岳阳孙俊
- 关键词：自适应算法彩色图像处理脉冲噪声
- 基于边缘检测的噪声滤波被引量：1
- 2014年
- 对于被椒盐脉冲噪声污染的灰度图像,提出了一种新的图像滤波方法。新滤波方法将中值滤波器,边缘检测器和一个自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合。在所提出的滤波方法中,首先对该系统进行优化训练,确定其参数,然后用优化后的系统对被椒盐脉冲噪声污染的图像进行噪声滤波。实验结果表明,与传统滤波方法相比,新滤波方法能有效地去除图像中椒盐脉冲噪声,并且更能够保留原有图像中的边缘和细节等信息。
- 费赓柢李岳阳孙俊
- 关键词：图像滤波边缘检测器脉冲噪声
- 一种基于自适应神经模糊推理系统的图像滤波方法被引量：43
- 2013年
- 提出了一个包含4个自适应神经模糊推理系统和一个后处理块的网络,该网络可用于灰度图像滤波。网络中每个自适应神经模糊推理系统都是一个四输入单输出一阶Sugeno模糊推理系统。所提出的滤波方法分两步进行,首先对该网络进行优化训练,确定其参数,然后用优化后的网络对被椒盐脉冲噪声污染的图像进行噪声滤波。实验结果表明,所提出的方法在有效去除图像中椒盐脉冲噪声的同时,能够较好地保留原有图像中的边缘和细节,其滤波性能优于传统的滤波方法。
- 罗海驰李岳阳孙俊
- 关键词：图像滤波脉冲噪声
- 一种快速提取植物叶片最小外接矩形的算法被引量：12
- 2015年
- 为了提高提取植物叶片最小外接矩形的计算效率与精确度,提出一种快速提取植物叶片最小外接矩形的算法。该算法首先使用Canny算子提取叶片轮廓,然后使用基于平面扫描法的Graham算法构造叶片轮廓凸包,最后提取叶片最小外接矩形。仿真实验结果表明:在Flavia植物叶片数据库中进行测试,该算法优于旋转法、顶点链码法。
- 李洋李岳阳
- 关键词：图像处理最小外接矩形
- 图像脉冲噪声检测
- 2013年
- 提出了一个包含两个自适应神经模糊推理系统和一个后处理块的网络,该网络可用于灰度图像脉冲噪声检测。网络中每个自适应神经模糊推理系统都是一个四输入单输出一阶Sugeno模糊推理系统。所提出的脉冲噪声检测方法分两步进行:对该网络进行优化训练,确定其参数;用优化后的网络对被椒盐脉冲噪声污染的图像进行噪声检测。实验结果表明,与其他传统检测方法相比,所提出的方法,更能有效检测出图像中椒盐脉冲噪声。
- 罗海驰李岳阳孙俊
- 关键词：噪声检测脉冲噪声
- 基于ANFIS的图像边缘检测算法被引量：3
- 2014年
- 提出了一个包含4个自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和一个后处理块的网络,该网络可用于灰度图像边缘检测。网络中每个ANFIS都是一个四输入单输出的一阶Sugeno模糊推理系统。所提出的边缘检测算法分两步进行,首先对该网络进行优化训练,确定其参数,然后用优化后的网络对被脉冲噪声污染的测试图像进行边缘检测。所提出的新算法的特色之处在于,即使测试图像被噪声污染,新算法也能有效地提取图像中的边缘信息而无需进行图像滤波预处理过程。仿真结果表明,新算法提取边缘信息的能力明显优于传统的边缘检测算法。
- 罗海驰李岳阳孙俊
- 关键词：边缘检测自适应神经模糊推理系统脉冲噪声
