针对JSEG算法在图像分割中出现的明显过分割现象,提出一种基于边缘信息的JSEG[1]改进方法。该方法首先将图像的颜色空间转换为LUV颜色空间,用PGF(Peer Group Filtering)[2]算法对图像进行平滑去噪,用分裂算法确定图像的类数,用GLA(Gener...
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针对JSEG算法在图像分割中出现的明显过分割现象,提出一种基于边缘信息的JSEG[1]改进方法。该方法首先将图像的颜色空间转换为LUV颜色空间,用PGF(Peer Group Filtering)[2]算法对图像进行平滑去噪,用分裂算法确定图像的类数,用GLA(Generalized Lloyd Algorithm)[3]算法完成量化,生成"类图"。然后计算每个像素的J值,并利用Canny算子检测的边缘信息,对J值进行修正,计算每个像素的局部相似程度,并在不同的尺寸下构建J图像,这样就能反映出最有可能的边界位置。最后在J图像上进行种子区域增长,直到获得最终的分割结果。实验结果表明该方法可以有效地改善JSEG算法在图像分割中存在的过分割现象。
针对LEM2(Learning from Examples Module,Version 2)算法处理不完备信息系统的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进的LEM2规则提取算法.基于集对理论,引入集对势容差关系和基于集对势容差关系的扩充粗糙集模型...
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针对LEM2(Learning from Examples Module,Version 2)算法处理不完备信息系统的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进的LEM2规则提取算法.基于集对理论,引入集对势容差关系和基于集对势容差关系的扩充粗糙集模型,将该模型和LEM2算法相结合,提高规则提取的质量;定义冗余的属性-值对集合,在规则提取过程中,从候选属性-值对集中直接删除冗余的属性-值对,避免反向消除步骤,加快算法的收敛速度,提高规则提取的效率.最后通过仿真实验,证明了改进LEM2算法用于不完备信息系统规则提取的有效性.
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