【摘 要】
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粗集理论是波兰华沙理工大学Pawlak教授于二十世纪八十年代提出的一种处理含糊和不确定性问题的数学工具,它为研究不完整数据、不精确知识的表达、学习、归纳等提供了一种新
【机 构】
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国家海洋技术中心,天津,300111
【出 处】
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中国声学学会2005年青年学术会议[CYCA'05]
论文部分内容阅读
粗集理论是波兰华沙理工大学Pawlak教授于二十世纪八十年代提出的一种处理含糊和不确定性问题的数学工具,它为研究不完整数据、不精确知识的表达、学习、归纳等提供了一种新的方法.近年来,有些学者将粗集理论用于图像处理.文献[1]把图像看成是一个知识系统,根据粗集理论,基于不可分辨关系,将图像分割为不同的区域.文献[2]将文献[1]的分割方法推广用于图像增强,应用文献[2]方法的关键是图像子图的划分.对于具有理想双峰直方图的图像,可以根据直方图进行子图的划分,但实际图像的直方图常呈单峰或复杂的多峰,这时子图的划分是非常困难的,只能盲目试验,交互进行.本文在属性直方图上利用最大熵法确定阈值并进行子图的划分.本文给出声呐图像增强实现过程和实验结果.
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