基于Canny算子边缘检测的小波阈值去噪方法

本文研究了信号处理中图像去噪的问题.利用小波变换理论提出了一种基于Canny算子边缘检测的小波阈值去噪方法,实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时能够更好地保留图像的边缘.     

基于改进Canny算子的图像边缘检测方法

经典Canny图像边缘检测算法在面对复杂背景和椒盐噪声时会出现伪边缘或漏检等问题,影响后续图像分割,目标检测和识别.针对经典Canny算法高斯滤波和人工门限设置2个步骤进行优化改进,首先提出一种循环自适应滤波方法代替高斯滤波对图像进行平滑降噪,提升椒盐噪声抑制性能的同时较好的保留了图像中的细节信息,然后提出一种最小类内类间距准则的2-均值算法自动确定高低阈值门限,相对于人工门限设置方法具有更高的精确性和更强的适应性.基于标准图像库数据开展试验,结果表明所提方法可以明显提升经典Canny算法的椒盐噪声鲁棒性和复杂背景下的边缘检测性能.     

基于微分算子的边缘检测法在基因芯片图像识别中的应用

一种基于梯度算子和拉普拉斯算子检测医学基因芯片荧光数字图像边缘的方法．数字图像经过图像增强等预处理以后，突出了我们感兴趣的数字图像特征，根据数字图像灰度变化的趋势，用灰度变化的一阶导数(梯度算子)检测图象中的边缘区域；用灰度变化的二阶导数确定图像边缘的中心位置．最后根据某些预定的准则把满足这些准则的象素组成一条边缘．     

遗传模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

将一种改进的遗传模糊c-均值聚类(GFGA)算法应用到图像的边缘检测中.我们将灰度图像中的每一个像素点看成是一个数据样本,将该点的灰度值经过Robert算子、Sobel算子和Prewitt算子处理构成它的特性向量,形成具有三维特征的数据集,然后对这个数据集应用遗传模糊聚类算法进行分类,自适应地检测出图像的边缘点,达到提取边缘的目的.实验结果表明,这种混合算法能得到很好的边缘效果,并且得到的结果无需再细化处理,提高了边缘定位的精度.     

一类改进DBSCAN算法及在金融中的应用

提出了一类具有自适应参数的改进DBSCAN聚类算法,并应用于发现证券市场中关联基金账户所组成的信息群落.算法针对传统算法中半径参数ε敏感度高,对于多层密度数据集难以选择全局参数而导致聚类结果差等缺点进行了改进,此外还基于实际市场数据特征,自定义了刻画两个基金间相似程度的综合距离,使得改进算法能更好地应用在解决实际问题上.最后通过基于模拟数据和实际数据的数值实验,验证了改进算法的有效性.     

彩色图象边缘检测的新算法——广义模糊算子法

给出了广义模糊集合的定义,并提出用一个广义模糊算子将广义模糊集合变换成普通模糊集合,从而为二维图象边缘检测的最新算法——广义模糊算子法奠定了充分的理论依据.实践表明,这是一个简单、快速且定位精度很高的算法;此外,文中还就彩色图象的边缘检测问题,提出了具体的实施步骤.     

由粗到细的图像浅浮雕生成算法

针对现有基于三维场景的浅浮雕生成算法输入要求高等问题,提出了一种基于图像的细节增强的浅浮雕生成算法.首先由图像的灰度值提取高度场,通过对高度场的光滑处理得到浮雕的大致轮廓.然后对图像进行细节增强处理,提取图像的细节部分.最后将细节部分转化为高度场,并与上述光滑浮雕相互叠加,得到细节增强的浅浮雕模型.该算法的输入要求低,简单易于实现.实验表明算法能够利用图像生成细节增强的浅浮雕,具有实用价值.     

自适应蚁群算法及其在多约束多目标柔性Job-Shop调度中的应用

实际生产系统的车间作业调度一般是多约束多目标柔性Job-Shop调度,比经典的Job-Shop调度更复杂,存在多约束、多目标、动态柔性、建模复杂等特性.建立了多约束多目标柔性Job-Shop调度模型,提出了一种自适应蚁群算法,采用自适应机制和遗传原理防止算法过早停滞和加快收敛速度.西安航空发动机(集团)有限公司制造单元调度实例表明,提出的自适应蚁群算法是求解多约束多目标柔性Job-Shop调度的有效方法.     

模糊集在手写数字识别中的应用

为提高识别速度，本文提出先对文字图象进行直（折）线段、圆的ＬＭＳＥ近似并用Ｆｕｚｚｙ定义算法进行描述，以得到对书写工整的部分数字的快速识别，其速度提高近两倍（达到３７５个／秒），约有２０％的字在这一过程中就可以被识别。本文叙述的算法已经用在我们进行的无限制手写数字识别系统的实验中；反复使用表明：本文提出的方法既快又准确。     

连续小波在医学图像处理中的一种应用

本文构造了一类具有紧支撑的无限次可导的对称小波，提出了适应医学图像处理的边缘检测算法，并给出了计算实例。     

关于图的符号边全控制数

Let G = （V,E） be a graph.A function f ： E → {-1,1} is said to be a signed edge total dominating function （SETDF） of G if e ∈N（e） f（e ） ≥ 1 holds for every edge e ∈ E（G）.The signed edge total domination number γ st （G） of G is defined as γ st （G） = min{ e∈E（G） f（e）｜f is an SETDF of G}.In this paper we obtain some new lower bounds of γ st （G）.     

图的k符号边控制数

设G=(V,E)是一个图,一个函数f:E→{-1,+1},如果对于G中至少k条边e有sum from e'∈N[e]f(e')≥1成立,则称f为图G的一个k符号边控制函数.一个图的k符号边控制数定义为γ_(ks)^/(G)=min{∑_(e∈E(G))f(e)|f为图G的一个k符号边控制函数}.主要给出了一个图G的k符号边控制数γ_(ks)/(G)=min{∑_(e∈E(G))f(e)|f为图G的一个k符号边控制函数}.主要给出了一个图G的k符号边控制数γ_(ks)^/(G)的若干新下限,并确定了路和圈的k符号边控制数.     

关于图的符号边全控制数

引入了图的符号边全控制的概念,给出了一个连通图G的符号边全控制数γs′t(G)的下限,确定所有n阶树T的最小符号边全控制数,并刻划了满足γs′t(G)=E(G)的所有连通图G,最后还提出了一个关于γs′t(G)上界的猜想.     

Extremal Betti Numbers of Some Cohen-Macaulay Binomial Edge Ideals

We provide the regularity and the Cohen-Macaulay type of binomial edge ideals of Cohen-Macaulay cones,and we show the extremal Betti numbers of some classes of Cohen-Macaulay binomial edge ideals:Cohen-Macaulay bipartite and fan graphs.In addition,we compute the Hilbert-Poincaré series of the binomial edge ideals of some Cohen-Macaulay bipartite graphs.     

关于Sm∨Sn的边色数和邻强边色数

本文研究了m＋1阶的星Sm和n＋1阶的星Sn的联图Sm∨Sn的边染色和邻强边染色．得到了Sm∨Sn的边色数和邻强边色数。     

关于图符号的边控制 (英)

设γ's(G)和γ'ι(G)分别表示图G的符号边和局部符号边控制数,本文主要证明了:对任何n阶图G(n≥4),均有γ's(G)≤[11/6n-1]和γ'ι(G)≤2n-4成立,并提出了若干问题和猜想．     

关于K_(2n)-E(C_m)的点可区别边色数

图G的一个k-正常边染色f被称为点可区别边染色是指任何两点的点及其关联边的色集合不同,所用最小的正整数k被称为G的点可区别边色数,记为X'_(vd)(G).用k_(2n)-E(C_m)表示2n阶完全图删去其中一条m阶路的边后得到的图,得到了K_(14)-E(C_4),K_(16)-E(C_4),K_(18)-E(C_5),K_(20)-E(C_5)的点可区别边色数分别为14,16,18,20.     

两类特殊图的逆符号边控制数

设G=(V,E)是一个图,对于图G的一个函数f:E→{-1,1},如果对任意e∈E(G),均有Σe′∈N[e]f(e′)≤1,则称f为图G的一个逆符号边控制函数.图G的逆符号边控制数γ′s(G)=max{Σe∈E(G)f(e)|f为图G的一个逆符号边控制函数}.在逆符号边控制数定义基础上,得到了所有轮图和扇图的逆符号边控制数.     

1-树的边面全色数

一个平面图G被称为1-树如果存在一个顶点u使得G-u是一个林。本文确定了所有1-树的边面全色数的精确上、下界,并且求出了2-连通且最大度至少为6平面图的边面全色数。