一种改进的遥感图像边缘检测算法

来源 :第九届中国Rough集与软计算、第三届中国Web智能、第三届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC’2009) | 被引量 : 0次 | 上传用户:wanyu123456
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对遥感图像噪声含量大、边缘细节丰富等特点,提出了一种基于形态学和小波相结合的遥感图像边缘检测方法,实验结果表明该方法在有效抑制噪声的同时,实现了边缘的精确定位,细节提取效果好。
其他文献
为了及时掌握特定区域和类型的海外油气投资项目面临的风险状况,文章提出了一种基于变精度粗集(Variable precision rough set,VPRS)的风险知识文本挖掘方法。首先,设计了一个基于VPRS的文本挖掘过程。其次,介绍了VPRS在概率决策表中的应用,用两个精度控制参数:下限ι和上限u,来定义目标集合X的条件概率与近似区域之间的关系,形成概率决策表。进一步,对风险文档的概率决策表进
本文就语音中的情感识别问题进行了相关讨论,针对该问题中悲伤和害怕不易区分的方面,利用欧氏空间建立了一种情感空间,通过定义的欧氏距离聚类方法进行语音信号识别的属性值的离散归一化处理,构成一个语音信号识别知识数据表,利用粗集理论中信息一致性和最大信息覆盖率准则提取了语音情感信号识别有用的特征参数,大大简化了语音情感识别系统。实验结果表明,我们提出的语音情感识别模型不仅简化了系统而且提高了语音情感识别率
提出一种基于微粒群优化的粗集知识约简算法并获取规则,该算法解决了启发式算法无法全局搜索进行约简的问题。通过利用离散微粒群算法,优化了知识表达系统中条件属性时决策属性的依赖度,在矿井调度信息的应用中验证了其有效性。
属性约简是粗糙集理论中的一个重要问题。关于属性约简已有很多学者从不同角度出发作了研究,而且给出了约简的求法。当某种类型的约简取得以后,如果再去掉约简中的某一个属性,就会导致不协调。而约简中不同的属性具有不同的重要性。本文提出了这些属性的重要性的度量并给出了例子。
模糊粗糙集是一个模糊集,它可以用一组经典集表示出来。本文研究了一些相关问题,把模糊粗糙集用形式比较简单的一组粗糙模糊集表示出来,而且表示结果与模糊集分解定理在形式上是一致的。
模糊目标信息系统的知识约简已有不少研究,不同的约简发现的知识可以有不同的解释。在实际问题中所得数据往往含有噪音数据。本文在优势关系下提出了模糊目标信息系统的4种分级约简,给出了这些约简的判定定理和辨识矩阵。分级约简适用于含有一定噪音的数据。
用构造性的方法证明:具有多项式核的支持向量机对连续函数的逼近速度不超过函数的最佳多项式逼近,并且逼近的阶由多项式核所确定,即逼近阶、支持向量机的训练点个数与多项式核的阶有关;最后给出构造此支持向量机的算法。
讨论了一类具有非线性传染率的SEIR流行病传播的数学模型。得到基本再生数R0≤1时,无病平衡点是全局渐进稳定的;R0>1时,地方平衡点是全局渐进稳定的结论。
图像边缘信息在图像分析和人的视觉中都是十分重要的,是图像识别中的一个重要特性。相对于图像中的平缓区域,含有尖锐边缘的区域一般具有较大的方差,基于这种思想提出了一种新的边缘检测算法。由于算法需要计算大量局部窗口的灰度均值和方差,运用积分图像和平方积分图像来计算各个模板的灰度均值和方差,能够大大提高算法的计算速度。实验证明,该算法与其他边缘检测算子一样能有效地提取图像边缘,取得很好的边缘检测效果。
给出了改进的加权关联规则的定义,设计了一套挖掘加权关联规则的行之有效的算法,通过例子说明了算法的有效性。