基于小波变换与改进维纳滤波的SAR图像分割

图像分割在图像识别与计算机视觉中起着举足轻重的地位.为了提升合成孔径雷达(SAR)图像的分割质量,提出一种基于小波变换与改进维纳滤波相结合的SAR图像分割算法.首先用改进的维纳滤波对含有噪声的SAR图像进行去噪.接着对处理后的图像进行小波多层次分解,在每次重构前都对低频部分进行分割,保留前景并将背景置为0,同时对水平、垂直与对角分量的三个高频分量进行阈值降噪,再逐层重构.最后采用Canny微分算子对重构图实行边沿的检测.实验最终体现,该方法与已有方法相比能更好地索取图像的边沿信息,有更好的抗噪效验.     

永明延寿研究的成功探索

永明延寿研究其实是一个学术界普遍关注的课题,比如海峡两岸皆有学者致力于这一专题研究,日本学界亦有论著发表.但问题的焦点在于如何使此项研究向纵深推进,呈现出新时期的新成就.杭州师范大学黄公元教授新近出版的专著<一代巨匠,两宗祖师--永明延寿大师及其影响研究>,大含细入,可以说是在这一专题上所作的成功探索.     

基于改进树种算法的模糊聚类图像分割

元启发式人工智能优化算法应用于模糊聚类图像分割一直是研究热点.树种算法(TSA)是一种比较有效的智能优化算法,但标准TSA中的固定判断参数ST影响算法的收敛速度.为此,提出了随迭代次数逐渐增大的变量,并且将步长因子构造相应的非线性递减函数,使得迭代初期侧重于树种的全局搜索而后期侧重于局部搜索,提高TSA算法收敛的精度和速度.将改进TSA算法用于模糊C均值聚类算法(FCM)聚类中心生成的过程得到基于改进树种算法的模糊聚类(ITSA_FCM),这一举措能有效地避免FCM陷入局部最优.改进的算法具备优异的聚类效果和较快的运行速度.