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自仿分形插值函数作为数据拟合工具，能较好地拟合复杂度较高的曲线图形；但是在拟合过程中如何选择一组合适的纵向压缩因子进行匹配，仍然是一项繁琐的工作；针对这一难点，尝试利用遗传算法的全局最优化过程寻求一组
针对高维复杂函数优化的特点，提出了一种遗传算法与粒子群算法相结合的主-从结构算法。算法中，主级为全局搜索的遗传算法；从级为局部邻域搜索的粒子群算法。通过主-从协调机制和从级转换函数设计，使算法不依赖复
基于灰度直方图的图像分割方法，潘静岩，，图像分割是数字处理中的一个重要问题。在最大类间方差的基础上，提出了一种自适应的多目标图像分割方法。该方法改进了传统的最大
尺度不变特征算子SIFT具有良好的尺度、旋转、光照不变特性，广泛应用于图像匹配领域。该算子利用128维的特征描述向量来表征每个特征点，由于维数过高，影响图像匹配的速度。为此，提出了利用图像插值技术对特
目前不同种类的纹理区域组成的彩色图像分割还是一个难点。当一幅图像中包含相似的和（或）非固定的纹理区域时，难以计算出精确的纹理区域和分割区域的最优数目。描述了基于量子行为的微粒群优化算法（QPSO）的图
matlab开发-隐式曲面的PlottingIntersection曲线。为隐式曲面绘制相交曲线
在三维物体识别系统中，提出将三维物体的Hu不变矩和仿射不变矩两者的低阶矩组合作为三维物体的特征，结合改进的BP神经网络应用于三维物体的分类识别。理论分析和仿真实验表明组合这两种矩特征进行物体识别，性能
现有的可变区域拟合能量（RSF）模型基于初始轮廓内外灰度值的近似，较好地处理了图像分割中存在的图像灰度不均匀的问题。但当选择不恰当的初始轮廓时，由于RSF模型能量函数的非凸性质，极易陷入局部最小值。为
由于贝叶斯模型和各种图像测量结果,置信传播会更新每个节点的相关概率,提出了在自动交互图像分割过程中应用的新型贝叶斯网络模型。从过度分割模型中的超级像素点区域、边区域、顶点和测量结果之间的统计相关性来构
基于全局信息的活动轮廓模型不能有效分割灰度不均匀图像，而基于局部信息的活动轮廓模型对轮廓初始化位置比较敏感。为此，提出结合全局信息和局部信息，构造新的符号压力函数（Signed Pressure Fo
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