基于多尺度纹理特征并嵌入先验知识K均值的锑浮选过程故障状态识别

基于Paillier密码系统的均值计算，用于加密域图像处理操作

为了精确评价纱线疵点的种类与个数,提出了一种融合空间模糊C-均值(FCM)聚类的纱线疵点检测算法。首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形态学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平均直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数。为了验证本算法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容性纱疵分级仪的检测结果进行对比。结果表明,本算法与电容性的检测结果一致性较好,且价格低廉,不易受环境温度、湿度等因素的影响。

基于改进均值标准差曲线描述子的反射对称轴检测

无线传感器网络的频谱划分和基于模糊C均值的聚类算法

基于多尺度纹理特征并嵌入先验知识K均值的锑浮选过程故障状态识别

idl图像均值

本文研究了处理随机不等式的若干确定型转化形式.在讨论已有方法(如均值法和机会约束法)的基础上,我们提出了一种反映决策者满意度的随机变量的序数关系,并据此得到一种新的随机不等式转化为确定型不等式的满意度方法.同以往方法比较,满意度方法对处理随机不等式同时具备简洁性和科学性.将该方法应用于求解随机约束优化问题说明了它的优势.

用C#开发的的一种图像处理软件，在VS2005下编译通过，能正常运行，实现的功能有均值滤波，中值滤波，边缘提取，锐化。

模糊c均值（FCM）聚类算法已广泛应用于许多医学图像分割中。 但是，由于不考虑空间信息，因此常规的标准FCM算法对噪声敏感。 为了克服上述问题，提出了一种新颖的改进的FCM算法（以后称为FCM-AWA）用于图像分割。 该算法是通过修改常规FCM算法中的目标函数，即通过将空间邻域信息合并到标准FCM算法中来实现的。 给出了自适应加权平均（AWA）滤波器以指示相邻像素对中心像素的空间影响。 在实施加权平均图像时，通过预定义的非线性函数自动确定控制模板（邻居寡妇）的参数（加权系数）。 该算法既适用于人工合成图像，又适用于真实图像。 此外，使用基于算法的分割方法对牙菌斑进行了定量分析。 实验结果表明，与标准FCM算法和另一种FCM算法（由Ahmed提出）相比，该算法对噪声的鲁棒性更高。 此外，使用所提出的方法对牙菌斑进行定量的结果表明，FCM-AWA提供了一种定量，客观和有效的牙菌斑分析方法，具有广阔的前景。