一种有效的红外图像中人造目标分割方法

提出一种红外图像单阈值分割方法。为了减少计算量,结合先验信息选择包含待分割目标的感兴趣区域,利用Bezier曲线法平滑感兴趣区域直方图的噪声;对平滑后的感兴趣区域的直方图求解其曲率曲线,用曲率曲线的波峰所对应的灰度值作为初始分割阈值;基于先验信息从初始分割阈值中确定最佳分割阈值并进行初步分割。为了弥补单纯利用阈值法分割的缺陷,结合上述分割结果和目标的边缘信息得到封闭性良好的完整目标的二值图像。实验结果表明,提出的方法能快速有效地将红外目标从复杂的背景中分割出来,算法的计算复杂度为O(MN)。     

基于多峰灰度直方图分割的遥感影像码头目标提取

针对传统方法在码头目标提取时效率和准确度不高的问题,本文提出了一种基于多峰灰度直方图分割的码头提取算法。首先利用中值滤波法去除浪花等噪声干扰,确定感兴趣区域;然后针对多峰直方图自动寻找最佳分割阈值获取码头目标二值图像;最后对二值图像进行边缘提取,得到码头目标。结果表明,本文方法对不同类型遥感影像均能较完整地提取出码头轮廓,且精度和效率较为理想。     

DNA遗传算法的改进二维最大熵图像分割

传统的二维最大熵图像分割算法在求解阈值时将二维直方图的噪声和边缘区域近似为零,降低了分割精度。针对这一问题,本文提出了一种基于DNA遗传算法的改进二维最大熵快速图像分割算法。利用梯度-均值灰度直方图得到有用区域,并以改进的二维最大熵作为优化函数,采用DNA计算遗传算法得到二维最优阈值。实验表明该算法对图像分割去噪能力强,分割效果好,以及快速有效处理能力。     

时空联合的红外运动目标提取算法

针对红外图像对比度差、边缘模糊的特点,提出了一种基于时空联合的红外序列图像目标提取的新方法.算法充分利用了红外目标的亮度特征、背景信息以及运动信息.时域分割中通过建立帧差图像背景的高斯分布模型,采用变化检测模板来确定红外目标约束区域.然后,构造图像像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵并约束到传统的模糊聚类算法中,空域分割则利用该模糊聚类来对目标约束区域进行有效分割.最后将时空分割结果融合便能实现最终的红外目标提取.实验结果表明,该方法简单有效,能准确提取动态场景中的红外目标.     

1种提取包装上二维条码的新算法

针对包装上的二维条码,提出了1种快速提取算法.首先使用彩色过滤算法对背景进行过滤,然后利用二次梯度算法获取图像的分割阈值.对于条码的倾斜,使用Hough变换得到图像倾角,再利用二维旋转矩阵旋转图像.最后提出1种最佳的插值方法,以减少目标区域的毛刺以及空白点,确保旋转变换后的图像不失真.     

基于最小类内差和最大类间差的图像分割算法研究

针对现有二维Otsu图像分割算法未考虑到目标和背景这二类像素自身的内聚性,提出一种新的自适应二维Otsu算法。该算法通过待分割图像的二维直方图,分别统计类内的绝对差、类间总体离差以反映类内、类间的离散度,从而构造出新阈值判别函数。通过一种改进的遗传算法优化二维阈值判别函数,自动得到较理想的分割阈值。实验结果表明,与其它阈值判别函数相比,通过优化新的阈值判别函数得到的二维阈值,具有了较好的分割效果,能够更好地保留了目标物的轮廓,而且计算量小。     

基于遗传算法的干涉图像样的最佳熵研究

将遗传算法用于计算云纹干涉图像的二值化阈值，提出基于改进遗传算法的图像分割方法，采用Otsu公式，找出分割图像最优阈值。通过算法实现表明，利用遗传算法所得到的最佳阚值进行二值化处理，效果非常好。     

复杂场景多传感器图像的多目标分割算法

综合应用多传感器图像灰度分布特征和分形维数特征进行目标检测、应用动态边缘演化提取目标轮廓,有效解决了复杂场景多目标分割的难题.首先根据图像的内在属性应用指定直方图进行图像增强,随后分别对可见光图像应用分形维数特征、对红外图像应用最大熵法、对激光雷达图像应用局部阈值法进行兴趣区域提取;再将各传感器图像获得的兴趣区域进行交叉验证,进一步排除背景干扰;最后把经过综合处理的目标轮廓估计作为初始生长曲线应用动态边缘演化技术最终确定目标边缘.对大量的复杂场景多传感器图像测试表明,本文提出的方法较好地保留了目标的形状特征,是一种有效的多目标分割技术.     

综合边缘检测和区域生长的红外图像分割方法

针对红外图像的特点,提出了一种综合应用边缘检测和区域生长方法的图像分割方法。其思路为:先对图像进行边缘提取,得到边缘像素点集;然后利用该点集的平均灰度和目标区域的连通性作为生长判决条件,采用区域生长法实现图像分割。仿真结果表明,该方法能快速准确有效地实现红外图像分割,避免了单独使用边缘提取或区域生长法进行图像分割时的典型分割错误。     

一种集成模糊特征的测地线主动轮廓模型的图像分割

构建有模糊特征控制的曲线法向力场集成到测地线主动轮廓模型,使得该模型能包含更多的图像分割信息.当用模糊特征表示图像区域信息时,改进模型保持了原来模型具有边缘指示特性,同时具有区域特征一致性的分割性能.改进模型提高了演化曲线抓取感兴趣目标的范围和提取凹凸区域的能力,可以适应对弱边缘、噪声干涉图像的分割.图像分割的实验说明新的模型对图像分割具有良好的性能.     

一种采用自适应遗传算法的模糊自整定控制器

针对模糊自整定控制器参数寻优能力差的不足,研究了采用自适应交叉概率与变异概率的遗传算法,提出了用这种自适应遗传算法改善模糊自整定控制器性能的方法。对采用自适应遗传算法的模糊自整定控制器与一般的模糊自适应控制器作了仿真对比研究,说明了前者的优越性。     

智能预报模式与水文中长期智能预报方法

建立了以模糊优选、BP神经网络及遗传算法有机结合的智能预报模式与方法。在应用该方法进行中长期水文智能预报时，首先选取训练样本的数量，根据预报因子与预报对象的相关关系得到相对隶属度矩阵;再将其作为BP神经网络输入值以训练连接权重；最后将得到的连接权重值用于预报检验。计算结果表明，智能预报模式与方法的运行速度、精度及稳定性都达到了实际应用的要求。     

Cause and effect analysis by fuzzy relational equations and a genetic algorithm

This paper proposes using a genetic algorithm as a tool to solve the fault diagnosis problem. The fault diagnosis problem is based on a cause and effect analysis which is formally described by fuzzy relations. Fuzzy relations are formed on the basis of expert assessments. Application of expert fuzzy relations to restore and identify the causes through the observed effects requires the solution to a system of fuzzy relational equations. In this study this search for a solution amounts to solving a corresponding optimization problem. An optimization algorithm is based on the application of genetic operations of crossover, mutation and selection. The genetic algorithm suggested here represents an application in expert systems of fault diagnosis and quality control.     

基于感兴趣区域的彩色三维物体快速喷绘方法

目的 针对目前三维空间喷绘效率低及个性化不足问题,提出一种基于感兴趣区域再分割的三维物体快速喷绘方法.方法 首先利用感兴趣区域算法提取出彩色图像中最显著部分,再通过一种新灰度图再分割算法进行二次图像处理,得到具有不同显著性区域等级的图像,将带有区域分级图像和原图像进行合并,得到具有区域分级的彩色图像.然后通过三维纹理映射方法,将后得到的彩色图像映射到目标三维模型,三维模型的表面就带上所需的纹理信息.再利用一种新的多喷头控制技术,合理地安排不同的喷头处理不同的区域.最终通过信号传输,将打印文件传输到机械臂,机械臂进行工作喷绘.结果 该三维喷绘方法对半径为100 mm球体的工作总时间为100.34 s,具有较高的工作效率.结论 相较于传统的三维喷绘,基于传统的感兴趣区域的喷绘所提出的基于感兴趣区域再分割算法,在保证喷绘精度的前提下显著提高了喷绘效率,在性能指标上总体优于传统的感兴趣算法.     

基于改进遗传算法的半主动悬架系统模糊控制优化研究

该文利用ADAMS 软件建立了汽车半主动悬架系统多体模型,通过ADAMS/Control 模块将悬架模型从ADAMS/View中导入MATLAB/Simulink 环境中,然后,完成模糊控制器的设计。模糊控制器的模糊规则由Matlab语言编写的改进遗传算法进行优化,实现汽车半主动悬架系统多体模型模糊控制器的改进遗传算法优化设计。为了检验模糊控制器的控制效果和改进遗传算法的优化性能,在C级路面下,以25m/s和35m/s两种不同车速对半主动悬架系统和被动悬架系统进行对比分析。仿真结果表明:基于改进遗传算法的半主动悬架系统模糊控制能够显著改善汽车的行驶平顺性。     

基于免疫遗传算法优化的模糊神经元网络控制器在全阶精馏塔模型中的控制仿真研究

本文提出了一种免疫遗传算法优化的模糊控制器,利用免疫遗传算法的全局搜索功能和神经元的自学习能力,提高了模糊控制器的控制精度和抗干扰能力。将该控制器用于全阶精馏塔模型仿真,仿真结果表明该控制器可以有效地消除静态误差,并在控制过渡过程中也有很好的鲁棒性,实际应用效果也表明了该方法的优越性。     

Topology optimization of a magnetic field in a three-dimensional finite region

This article describes the method of magnetic field topology optimization in an axisymmetric three-dimensional finite region. It is assumed that the region of interest is surrounded by a cylindrical solenoid with an electrical current. The solenoid’s inner and outer surfaces are built-up by rotating plane Bezier curves around the symmetry axis. As a global minimizer a genetic algorithm method is used. Optimal configurations are provided under given constraints.     

基于多目标竞争遗传算法的模糊变结构控制的研究

基于多目标竞争遗传优化算法,结合变结构控制和模糊逻辑技术的特点,提出一种优化模糊变结构控制方法.以滑模开关函数及其变化量作为模糊调节器的输入量,滑模面边界层宽度作为输出量,设计了一个二维模糊调节器,同时,引入了多目标竞争遗传优化算法,优化了边界层宽度模糊调节.液压伺服系统的位置控制实验结果表明,所提出的模糊变结构控制稳态控制精度高,同时削弱了抖振,在系统鲁棒性与稳态控制性能之间较好地实现了综合平衡.     

于GA-BP模糊神经网络的商业银行信用风险评估

研究了商业银行信用风险评估的现状,针对单独应用BP神经网络评估信用风险时存在的缺陷,提出了基于遗传算法优化模糊BP神经网络的信用风险评估新模型.通过遗传算法训练模糊BP神经网络,克服网络建模中产生的局部极小的缺点,提高了风险评估的准确性.最后,利用Matlab软件对样本数据进行训练和测试,仿真结果表明所构造的评估模型预测误差非常小.