四川省科技支撑计划(2013GZX0155)
- 作品数：3 被引量：18H指数：3
- 相关作者：郝文超贾年彭宏张明星万维更多>>
- 相关机构：西华大学电子科技大学更多>>
- 发文基金：四川省科技支撑计划国家科技支撑计划教育部“春晖计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于尺度乘积的X射线焊缝区域提取算法研究被引量：4
- 2015年
- 焊缝缺陷自动检测是保证焊接质量的重要环节,而焊缝区域的提取是焊缝缺陷特征提取与焊缝缺陷识别的基础。该文提出了一种基于尺度乘积的X射线焊缝区域提取算法。该方法首先对图像按行取样获得行灰度曲线,再利用最小二乘直线拟合的方法将不同尺度下拟合直线的斜率乘积代替梯度算子,并进行非极大值抑制得到边缘点。对图像每行进行同样的操作,得到整个焊缝的边缘,从而提取出焊缝区域。实验表明,该方法能显著抑制噪声的干扰、提高边缘检测的准确率,在噪声多、边缘模糊的X射线图像中能取得比主动轮廓模型和模糊核聚类更好的效果。
- 匡平张明星万维
- 关键词：边缘检测
- 一种带混合进化机制的膜聚类算法被引量：4
- 2015年
- 膜计算(也称为P系统或膜系统)是一种新颖的分布式、并行计算模型.为了处理数据聚类问题,提出了一种采用混合进化机制的膜聚类算法.它使用了一个由3个细胞组成的组织P系统,为一个待聚类的数据集发现最优的簇中心.其对象表示候选的簇中心,并且这3个细胞分别使用了3种不同的进化机制:遗传算子、速度-位移模型和差分进化机制.然而,所使用的速度-位移模型和差分进化机制是结合了这个特殊膜结构和转运机制所提出的改进版本.这种混合进化机制能够增强系统中对象的多样性和改善收敛性能.在混合进化机制和转运机制控制下,这种膜聚类算法能够确定一个数据集的良好划分.所提出的膜聚类算法在3个人工数据集和5个真实数据集上被评估,并与k-means和几种进化聚类算法进行比较.统计显著性测试建立了所提出的膜聚类算法的优势.
- 彭宏蒋洋王军Mario J.PEREZ-JIMENEZ
- 关键词：P系统数据聚类
- NSCT域内基于自适应PCNN的红外与可见光图像融合方法被引量：10
- 2014年
- 提出一种在图像的非下采样Contourlet变换(NSCT)域内基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法。首先采用NSCT对严格配准的待融合图像进行多分辨率多方向分解,得到低频子带和高频方向子带;然后使用各子带系数的空间频率作为PCNN对应神经元的自适应连接强度系数,使用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN每个神经元的外部激励,经过PCNN点火过程获得各子带对应的点火映射图,并通过判决选择算子确定融合图像的各子带系数;最后采用NSCT逆变换对低频子带系数和高频方向子带系数进行重构,得到融合图像。使用红外与可见光图像进行仿真实验的结果表明,本文方法优于基于小波变换、NSCT及传统NSCT与PCNN结合的图像融合方法。
- 郝文超贾年
- 关键词：图像融合非下采样CONTOURLET变换脉冲耦合神经网络空间频率
