一种适合于边缘保存的混合噪声抑制方法

为了解决边缘检测和混合噪声抑制之间的矛盾,基于小波变换、图像边缘检测的高频能量保存(HFPP)方法和抑制加性高斯白噪声的互能量交叉(MPC)方法,提出了一种结合中值滤波和互能量交叉(M&MPC)方法.该方法主要基于中值滤波适合于冲激性噪声抑制,而小波滤波适合于加性高斯白噪声抑制的特点.模拟实验结果表明,HFPP方法可以很好地检测图像主要边缘,而利用M&MPC方法可以改进混合噪声的抑制能力,该方法可以在边缘检测精确度和混合噪声抑制之间达到最佳折衷.     

X线图像计算机边缘提取综合算法的研究

研究提出了一种适合于X线图象的综合算法，用于X线图像的边缘探测，通过实验检验，效果理想。     

利用边缘聚焦算法进行图像边缘线特征的提取

本文介绍了一种基于边缘聚焦的图像线状边缘特征提取与检测的方法,既能保证提取边缘特征的定位精度,又能抑制无关的细节和噪声。     

图像边缘提取的分维算法

利用分形几何的计盒维数估计来确定图像的边缘，提出图像边缘的分维接近于一，这种方法具有消除图像噪声和增强图像边缘的特点。     

利用小波变换进行水下图像边缘提取的一种方法

采用小波变换进行水下图像的边缘提取。采用一种简单的小波，利用滤波器组实现了图像的小波分解。并利用相邻尺度间小波系数的相关性和一种非线性函数进行噪声抑制，同时利用小波系数的模极大值来提取边缘点。通过真实水下图像的实验证明了利用小波系数间的相关性进行噪声抑制的可行性和利用小波在噪声抑制的同时进行边缘检测的有效性。     

用于计算曲线光流的边缘提取

提出了一种新的曲线边缘提取方法。用Sobel算子对综合图像和真实图像进行边缘检测，得到了图像的边缘点，通过选择边缘点增强因子、阈值和重复次数，进一步对图像的边缘点进行了增强，实现了图像的边缘细化，采用轮廓跟踪算法进一步细化边缘，得到了具有单像素宽的轮廓曲线，对综合图像和真实图像的实验结果表明，新的曲线边缘提取方法获得的效果较好。     

基于自动选取阈值的梯度法实现图像边缘检测

边缘检测是图像处理的一个重要环节,提出的自动选取阈值的梯度法是应用于图像处理的一种边缘检测方法,基于图像边缘的梯度,自动选取阈值实现对图像的边缘检测,实践证明,该方法对图像的处理效果优于传统的边缘检测方法。     

一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法

分析了Pal的模糊边缘提取算法的缺陷，即图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息的损失、没有做抑噪处理。并针对Pal的模糊增强算法的缺陷提出一种改进的基于模糊增强的边缘提取算法。通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算法，结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取，有效地增强了边缘信息且抑制了噪声的干扰，并给出了该方法在图像边缘提取中的应用实例。     

基于NURBS曲面拟合的图像边缘检测方法

提出了一种利用NURBS曲面氦事进行图像边缘检测的新方法。与Haralick对称区域下多项式曲面小片拟合方法不同,NURBS曲面拟合克服了Haralick方法对图像区域划分和灰度平均的限制,且不再需要窗口区域对称。利用NURBS曲面拟合构造简单、算法灵活、易于控制的特性,提高了曲面小片构成的灵活性与边缘检测的精度及计算效率。本文给出了NURBS曲面拟合基本小面构成、拼接及求导方法,并以一个真实图像进行了实验验证,结果证明,该方法稳定可靠,精度较高。     

基于小波分析的边缘检测

中主要讲述了小波分析和边缘检测的基本理论，以及小波分析在边缘检测中的应用，力图反映出小波理论在边缘检测中的特点。     

结合遗传算法与启发式搜索的卫星频谱资源动态规划

为了提高蜂窝式卫星移动通信的通信质量和频谱使用效率,必须对各波束载波频率的选取进行合理规划.为此,将频谱资源动态规划问题形式化,提出一种基于遗传算法和启发式搜索的频谱动态规划算法,综合考虑同频复用距离、波束分组类约束、动态变化的可用频谱资源、用户业务频谱需求等,动态地将可用频谱资源分配至各波束,以最大效用地利用卫星频谱资源.     

智能搜索中启发函数的选择及启发能力分析

以八数码难题实例的启发式搜索,分析了估价函数f(n)中不同的启发函数h(n)对搜索过程的影响,比较了3种不同h(n)的搜索效率.指出了选择最佳启发函数h*(n)的原则,讨论了八数码难题启发函数思路的通用性,并对A*算法及其可纳性和启发能力进行了深入研究.     

电压控制启发式搜索法

提出了一种用于电压控制的启发式搜索方法,与安全性解耦提高算法相比,启发式方法缩小了搜索空间、保证解的搜索在可行域内进行且使被调整的控制变量减少。由于这种方法的主要计算量是对阶数相对较低的稀疏矩阵аQ_L/аV_L求递,从而压缩了对计算机存贮空间的要求,加速了计算速度,几个例子说明了启发式方法的有效性。     

基于有序爬山法的前向启发式搜索规划

根据快速前向启发式搜索规划器FF中放宽规划图和有利动作之间的关系,定义了状态适用度函数的概念,可对后继扩展状态的启发式估值进行快速近似的比较。在此基础上,结合增强型爬山法搜索后继状态的贪婪选择机制,提出了一种改进的局部搜索算法——有序爬山法,即根据状态适应度函数对所有待扩展的后继状态进行排序,并加入到扩展优先队列。在启发式估值阶段,适应度高的状态将被优先计算评估,有利于更快地发现较优状态,从而减少调用启发式估值程序的次数。通过在国际规划大赛基准测试领域的实验结果表明,该方法减少了搜索节点的数目和搜索时间,有效地提高了启发式搜索效率,而计算状态适应度及对状态进行排序的时间消耗几乎可以忽略,因此整体规划性能比FF有显著的提升。     

基于启发式搜索的主题策略研究

介绍目前较为常用的启发式搜索策略,重点探讨A＊搜索策略,在此基础上提出一种改进的基于启发搜索与网页链接和内容相关度结合起来的新型主题搜索算法．最后通过实验对新算法和最好优先以及A＊搜索进行比较。     

基于时间Petri网和启发式搜索的资源分配

提出了一种改进的时间Petri网计划管理模型,综合考虑调度和资源分配,以充分发挥FMS的柔性制造能力.首先根据系统理论,区分了两种资源类型:主角(主资源)和配角(辅助资源),然后再根据主资源构造FMS的时间Petri网.这种方法简化了Petri网的构造,给出了一个清晰的资源调度流程,并且辅助资源的分配可以在调度的同时利用启发式搜索算法给出.最后,给出一个改进的时间Petri网在资源受限情况下进行调度和资源分配的实例.     

蚁群算法在图像边缘提取中的研究

文章对蚁群算法在图像边缘的提取中进行研究,对蚁群算法在图像边缘提取中采用蚂蚁访问不同邻域策略与不同的启发信息公式进行MATLAB仿真,得到最佳的邻域策略与启发信息公式,并利用得到的最佳方式对不同图像进行边缘的提取,达到一定的效果。     

布尔代数模式搜索技术——一种新的启发式推理方法

简要地评述了现代的搜索技术,指出了其主要弱点;提出一种快速、高效的搜索技术——布尔代数模式搜索,列出了有关的4个子命题,并举例逐一加以说明。综合得到的命题是:在具备相应启发信息的条件下,状态空间内的搜索过程从问题求解的角度看去同构于一个布尔代数。     

用于满意寻优的启发式搜索

首先归纳出了现有搜索方法的典型形式──一维启发式极值搜索，分析了这种搜索方法的局限性，进而提出了用于满意寻优的一维启发式截集搜索法和多维启发式截集搜索法。最后，本文将产生式系统与启发式截集搜索结合起来，提出了用产生式规则实现启发式截集搜索的方法。     

WCDMA系统中小区搜索实现算法分析

本文针对WCDMA3步小区搜索特点提出了具体结构模型征与实现算法，该模型结构简单，便于算法的灵活实现，文章对其进行了性参分析，得到了3步小区搜索性能表达式，并且通过仿真实验确定了典型城市环境下算法所用参数。