论文研究-基于进化规划的FCMBP模糊聚类改进方法.pdf, 分析了基于摄动的模糊聚类方法(fuzzyclustering method based on perturbation, FCMBP),
提出了图像小波分解的高频部分信息采用基于局部方差的选择和加权平均相结合的系数融合规则,在充分保留源图像细节信息的前提下,保证了融合结果的一致性。针对多聚焦图像融合、红外和可见光图像融合,试验结果证明本
针对传统小波变换融合方法中未对高频分量作进一步分解从而忽略了细节信息的缺点,提出了一种基于区域边缘特征的小波包融合算法。该方法对小波包分解后的低频分量采用能量加权的融合规则,高频分量则利用各个子带的方
针对经验模态分解过程中产生的端点效应问题,提出了将镜像延拓和支持向量回归机相结合的端点延拓改进方法。利用支持向量回归机对原始信号的极值点数据序列两端进行预测,用镜像延拓法确定所预测极值点的位置。该改进
在结合多尺度图像分析和水平集图像分割模型的基础上提出了一种新的多尺度图像分割方法。首先使用引入梯度向量流的全变差方法对图像进行多尺度空间分析,然后使用一种改进的CV模型进行分割。采用变分水平集方法作数
对图像或视频数据中的车辆进行检测是城市交通监控中非常重要并且具有挑战性的任务。该任务的难度在于对复杂场景中相对较小的车辆进行精准地定位和分类。针对这些问题,提出了一个单阶段的深度神经网络(DF-YOL
针对D-S算法中折扣因子不能准确度量证据重要性和一次合成不够精确等问题进行了研究,提出一种基于迭代合成的D-S改进算法。该算法使用复合折扣因子进行证据重要性度量,并用融合结果不断修正复合折扣因子,通过
动态贝叶斯网络(DBN)是基因调控网络的一种有力建模工具。贝叶斯结构期望最大算法(SEM)能较好地处理构建基因调控网络中数据缺失的情况,但SEM算法学习的结果对初始参数设置依赖性强。针对此问题,提出一
图像融合技术是近几年来研究的一个新领域,针对不同传感器生成图像的物理特性,提出了一种使用改进的概率方法对图像进行融合。该方法能有效地降低传感器噪声在图像融合过程中的干扰程度,最大程度地提供融合过程中更
针对传统的混合高斯模型对动态背景敏感、缓变目标检测不准确等问题,提出了一种基于时空分布的混合高斯建模改进方法。该方法的基本思想是混合高斯背景基于时间分布信息建模的同时,通过随机数生成方法对邻域进行采样
