国家自然科学基金(60872152)
- 作品数：5 被引量：28H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- Beltrami流及其在图像去噪中的应用被引量：3
- 2012年
- 偏微分方程是图像处理主要的方法之一,一般通过其对应的变分模型给出方程的意义,并依此设计优化原偏微分方程以取得最佳的处理效果。针对图像去噪问题,基于经典的Beltrami几何流方法提出了图像流形上一种新的度量张量模型,具有该度量模型的Beltrami流具有清晰的几何意义,并依此提出了该度量模型中参数的优化选择方法。同时,该模型为经典的偏微分方程去噪方法提供了统一框架,且参数的优化选择使得Beltrami流在平滑噪声与边缘保持方面取得了良好的平衡。实验表明该方法提高了图像去噪效果,尤其是对于边缘丰富的图像效果更加明显。
- 王泽龙朱炬波
- 关键词：图像去噪
- 融合Shadowed Sets聚类的离群点检测算法被引量：2
- 2012年
- 从数据整体和宏观特点给出了离群点的新的定义,并基于数据宏观模式定义了一种新的离群因子,该因子考虑了数据点偏离数据模式的程度和数据点本身归类的不确定性;提出了一种新的Shadowed Sets优化目标,使得在模糊集阴影化过程中更加关注核的准确性;同时基于Shadowed Sets聚类,提出了一种结合聚类的离群点检测算法,该算法可以同时进行聚类和离群点检测;通过模拟数据和Iris数据测试,显示算法具有较好的检测效果。
- 王丹毛紫阳吴孟达
- 关键词：离群点聚类
- 粗糙模糊C均值融合聚类被引量：10
- 2011年
- 提出一种新的粗糙模糊C均值融合聚类算法,该算法通过粗糙集上、下近似的引入改变了模糊C均值算法中隶属度函数的分布情况,修正了类心的更新公式和模糊隶属度计算公式,降低了计算复杂度,在改变模糊隶属度分布的同时,通过使得每一类总的隶属度变化保持最小,进一步提出了边界调节参数的自适应选择算法,实验结果表明,粗糙模糊C均值融合算法具有较好的效果。
- 王丹吴孟达
- 关键词：模糊C均值聚类粗糙集
- 动态阈值粗糙C均值算法被引量：1
- 2011年
- 粗糙C均值算法中3个参数wl,wu,ε的选择是算法应用的关键问题。针对粗糙C均值算法中反映类间叠加程度的参数ε的设定,提出一种动态自适应调整阈值ε的粗糙C均值算法,该算法根据"类-类"间距离与"对象-类"间距离,对每一个待聚类对象动态设定阈值ε。两组人工数据和图像数据的实验表明,该算法具有较好的适应性和聚类效果。
- 王丹吴孟达
- 关键词：C均值聚类粗糙集
- 基于多粒度粗糙模糊集的图像边缘检测被引量：12
- 2012年
- 提出一种基于粗糙模糊集的多粒度边缘检测方法.该方法结合粗糙集处理不确定信息的能力和C-Set多粒度处理的思想,通过定义粗糙运算和运算给出边缘表示模型,引入粒度参数对边界定位精度和噪声抑制进行调节,引入结构相似度参数融合粗糙上近似和下近似,以获得更加精确的边界.该检测方法在定位精度上具有粒度不变性,并具有一定噪声抑制作用,实验结果显示其具有较好的边缘检测效果.
- 王丹吴孟达毛紫阳周凡程
- 关键词：粗糙模糊集粒度结构相似度边缘检测
