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基于Kapur熵与改进蝴蝶优化算法的电力设备红外图像分割模型
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作者 茹传红 樊建惠 +1 位作者 赵洲 申兴发 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期167-176,共10页
电力设备红外图像分割是电力故障诊断的主要手段。针对传统电力设备图像分割方法计算代价高、分割精度差、速度慢的不足,提出改进蝴蝶优化Kapur熵算法对红外图像进行多阈值分割。引入Levy飞行策略改进蝴蝶优化算法IBOA(Improved Butterf... 电力设备红外图像分割是电力故障诊断的主要手段。针对传统电力设备图像分割方法计算代价高、分割精度差、速度慢的不足,提出改进蝴蝶优化Kapur熵算法对红外图像进行多阈值分割。引入Levy飞行策略改进蝴蝶优化算法IBOA(Improved Butterfly Optimization Algorithm)的位置更新方式,提升算法全局寻优能力;设计高斯混沌变异机制对精英个体进行扰动,提升种群多样性,使算法避免收敛于局部最优。利用基准函数测试IBOA的寻优性能。以Kapur熵作为IBOA的适应度函数,设计基于IBOA和Kapur熵最大化的图像分割方法,并利用三幅经典伯克利图像和一幅核磁共振图像验证了图像分割性能。将改进算法应用于电力设备红外图像分割,证实算法在非均匀背景和噪声干扰下依然能够有效提高红外图像分割的精度和效率,从而保障电力设备故障诊断成功率。 展开更多
关键词 Kapur 红外图像分割 电力设备 蝴蝶优化算法 故障诊断 高斯混沌变异
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熵阈值分割下空间光通信网络激光光斑定位
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作者 陆俊杰 汪永吉 《激光杂志》 北大核心 2025年第6期145-151,共7页
在空间光通信中,激光光斑受到天空背景光、云层遮挡、其他光源干扰等多种因素的影响,导致图像质量下降。为此,提出熵阈值分割下的空间光通信网络激光光斑定位方法。由灵敏度较高的CCD相机对激光光斑完成采集,引入熵阈值分割理念,根据图... 在空间光通信中,激光光斑受到天空背景光、云层遮挡、其他光源干扰等多种因素的影响,导致图像质量下降。为此,提出熵阈值分割下的空间光通信网络激光光斑定位方法。由灵敏度较高的CCD相机对激光光斑完成采集,引入熵阈值分割理念,根据图像内容的复杂度计算最佳阈值,从而实现对不同光照条件、噪声水平下激光光斑的初分割。引入网格单元划分策略,将初分割图像划分为多个小区域,并在每个区域内独立进行光斑检测,减小全局干扰对定位结果的影响,完成激光光斑图像预处理。通过调整BP神经网络的结构和训练参数,针对预处理图像进行训练,输出高精度的光斑定位结果。实验结果表明,所提方法取得的绝对误差值低,且可以精准定位到激光光斑所在位置。 展开更多
关键词 阈值分割 空间光通信网络 激光光斑定位 BP神经网络 网格单元划分
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多向加权Tsallis熵最大化导向的自动阈值分割方法 被引量:3
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作者 邹耀斌 邓世成 +3 位作者 孟祥丹 周欢 孙水发 陈鹏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期129-143,共15页
受噪声或随机细节、目标和背景的大小比例、成像时的点扩散等不同因素的影响,许多图像的灰度直方图呈现为无模态、单模态、双模态或者多模态样式.为了在统一框架内处理这4种不同模态情形下的自动阈值选择问题,本文提出了一种多向加权Tsa... 受噪声或随机细节、目标和背景的大小比例、成像时的点扩散等不同因素的影响,许多图像的灰度直方图呈现为无模态、单模态、双模态或者多模态样式.为了在统一框架内处理这4种不同模态情形下的自动阈值选择问题,本文提出了一种多向加权Tsallis熵最大化导向的自动阈值分割方法(Multi-directional Weighted Tsallis Entropy,MWTE).基于新设计的反正切方向性卷积核的多尺度乘积效应,该方法将不同模态的灰度直方图转化为统一的单模态右偏灰度直方图.在4个不同方向上提取出这种特殊的单模态右偏灰度直方图后,通过多向加权策略构建出与原始图像灰度值紧密相关的加权Tsallis熵目标函数,并以该目标函数取最大值时对应的灰度值作为最终分割阈值.本文将提出的方法和3个阈值分割方法、1个软分割方法、1个活动轮廓分割方法以及1个自动聚类分割方法进行了比较.在4种不同模态情形下的4幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明,本文提出的方法虽然在计算效率方面不占有优势,但它对不同模态的测试图像具有更稳健的分割适应性,且在量化分割精度所用的马修斯相关系数方面优于其他6个分割方法. 展开更多
关键词 阈值分割 Tsallis 加权Tsallis 反正切方向性卷积核 多尺度乘积效应 马修斯相关系数
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熵最优与改进SCA的图像分割及其图像识别应用 被引量:1
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作者 孙博玲 孙博文 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1516-1524,共9页
针对传统图像分割效率低、精度差的不足,提出一种混合变异正余弦算法的多阈值图像分割方法。为提高SCA算法的寻优性能,设计拉丁超立方种群初始化改进种群多样性;以非线性转换因子动态调节算法搜索能力;融入惯性权重机制提升算法全局寻优... 针对传统图像分割效率低、精度差的不足,提出一种混合变异正余弦算法的多阈值图像分割方法。为提高SCA算法的寻优性能,设计拉丁超立方种群初始化改进种群多样性;以非线性转换因子动态调节算法搜索能力;融入惯性权重机制提升算法全局寻优;结合高斯和拉普拉斯分布混合变异对个体扰动,使算法跳离局部最优。将Cross熵作为适应度函数,利用HMSCA求解分割阈值。实验结果表明,该算法可以提升图像分割精度和效率。将其应用于火灾图像识别,能够实现火焰源与背景分离,得到更好的分割效果。 展开更多
关键词 图像分割 正余弦算法 拉丁超立方 混合变异 多阈值 图像 火灾图像
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矩不变调整的二维Shannon熵图像分割及其快速实现 被引量:5
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作者 张新明 李双群 郑延斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第1期276-280,共5页
为了克服二维Shannon熵阈值法的缺陷,提出了一种使用矩不变法来调整二维直方图斜分Shannon熵的阈值分割方法。首先将二维直方图斜分原理运用到两种Shannon熵阈值法中,然后利用矩不变法从两种熵阈值法获取的阈值中选择最佳阈值,并提出二... 为了克服二维Shannon熵阈值法的缺陷,提出了一种使用矩不变法来调整二维直方图斜分Shannon熵的阈值分割方法。首先将二维直方图斜分原理运用到两种Shannon熵阈值法中,然后利用矩不变法从两种熵阈值法获取的阈值中选择最佳阈值,并提出二维直方图斜分Shannon熵阈值法的一般递推算法,最后将二维直方图分布特性与这种算法有机结合得到新型快速的递推算法。实验结果表明,提出的方法不仅分割效果优于当前的二维直方图斜分的最大熵阈值法,而且运行速度更快,约快4倍。 展开更多
关键词 图像分割 阈值化 二维直方图斜分 矩不变法 shannon
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四向加权香农熵最大化导向的自动阈值分割方法 被引量:1
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作者 邹耀斌 张彬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期3565-3573,共9页
灰度图像的灰度直方图可以呈现出无峰、单峰、双峰或多峰的形态特征,但传统熵阈值分割方法大多仅适合处理具有单峰或双峰形态特征的灰度图像。为了提高熵阈值分割方法的分割精度和分割适应性,提出一种四向加权香农熵最大化导向的自动阈... 灰度图像的灰度直方图可以呈现出无峰、单峰、双峰或多峰的形态特征,但传统熵阈值分割方法大多仅适合处理具有单峰或双峰形态特征的灰度图像。为了提高熵阈值分割方法的分割精度和分割适应性,提出一种四向加权香农熵最大化导向的自动阈值分割方法 FWSE(Four-directional Weighted Shannon Entropy)。首先用新设计的方向性Prewitt卷积核在4个方向进行多尺度乘积变换(MPT),以获得一系列方向性MPT图像;再基于三次样条插值函数和曲率最大化准则自动计算出每个方向的最优MPT图像;其次在每个方向上通过内外轮廓图像对最优MPT图像的像素进行重新取样,以获取重构的灰度直方图,并在此基础上计算相应的香农熵;最后以4个方向的加权香农熵最大化为准则选取最佳分割阈值。与新近的3种阈值分割方法以及2种非阈值分割方法在4幅合成图像和100幅真实世界图像上进行实验,结果显示:在合成图像上,FWSE方法的平均马修斯相关系数(MCC)达到了0.999;在真实世界图像上,FWSE方法与其他5个分割方法的平均MCC分别是0.974、0.927、0.668、0.595、0.550和0.525。这表明FWSE方法具有更高的分割精度和更灵活的分割适应性。 展开更多
关键词 阈值分割 香农 多尺度乘积变换 三次样条插值函数 曲率最大化
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基于Cross熵与改进麻雀搜索算法的图像分割模型
7
作者 黄蓉 陈倩诒 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第11期251-260,共10页
传统基于熵标准的图像分割法采用穷尽法搜索分割阈值,存在计算代价高、分割效率低的不足。针对这一问题,设计基于Cross熵与改进麻雀搜索算法的图像分割方法。为了提升标准麻雀搜索算法的寻优精度和寻优速率,利用反向学习机制进行种群初... 传统基于熵标准的图像分割法采用穷尽法搜索分割阈值,存在计算代价高、分割效率低的不足。针对这一问题,设计基于Cross熵与改进麻雀搜索算法的图像分割方法。为了提升标准麻雀搜索算法的寻优精度和寻优速率,利用反向学习机制进行种群初始化,改善初始种群结构,提升种群多样性和初始解质量。设计正余弦优化和惯性权重的发现者更新机制,提升发现者全局搜索能力。提出柯西混沌变异的追随者更新机制,结合混沌映射和柯西变异,避免算法产生局部最优。以Cross熵最小为标准评估个体适应度,利用改进麻雀搜索算法寻找图像分割最佳阈值,并实现图像分割。实验结果表明,改进算法在分割指标上表现优异,可以有效提升图像分割精度和分割效率。 展开更多
关键词 图像分割 交叉 麻雀搜索算法 反向学习 正余弦算法 柯西变异
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基于时空合作浣熊优化算法的木材缺陷图像分割
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作者 朱良宽 王玉梁 +1 位作者 杨春梅 祁星 《林业工程学报》 北大核心 2025年第4期95-106,共12页
在木材加工过程中,表面缺陷的准确分割是缺陷自动检测与识别的重要前提,对提高木材的生产效率和市场价值有着重要意义。针对木材缺陷图像因结构复杂、缺陷边缘不清晰而导致分割精度较差、大量表面纹理细节丢失的问题,提出一种时空合作... 在木材加工过程中,表面缺陷的准确分割是缺陷自动检测与识别的重要前提,对提高木材的生产效率和市场价值有着重要意义。针对木材缺陷图像因结构复杂、缺陷边缘不清晰而导致分割精度较差、大量表面纹理细节丢失的问题,提出一种时空合作浣熊优化算法(improved coati optimization algorithm,ICOA),用于木材缺陷图像的多阈值分割。首先,在浣熊优化算法(COA)的种群初始化阶段引入Tent混沌映射使浣熊个体均匀分布,并引入时空合作探索机制提高全局搜索的有效性、跳出局部最优的能力和算法的寻优精度。然后将对称交叉熵作为分割方法中ICOA的适应度函数,以ICOA快速搜索最佳分割阈值。对不同缺陷的木材图像进行分割实验,并与5类经典算法进行适应度值、特征相似度、结构相似度、峰值信噪比和主观分割效果等五方面的对比。实验结果表明:所提出的基于ICOA的分割方法可以准确快速地分割木材表面缺陷,保留木材表面的纹理信息和边缘特征,表现出优异的连续性、稳定性和完整性,为木材图像的分割问题提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 木材缺陷 多阈值图像分割 对称交叉 浣熊优化算法 时空合作探索机制
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基于两阶段中立型交叉效率和Shannon熵的公交服务效益评价:利益相关者视角 被引量:1
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作者 刘盟 张春勤 王萌萌 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期927-942,共16页
为了获得高区分度、更准确的公交服务效益评价结果,提出了一种基于两阶段中立型交叉效率和Shannon熵集结模型的组合评价方法。基于网络数据包络分析模型得到两阶段中立型交叉效率模型中的自评结果,在此基础上测算出互评结果,利用Shanno... 为了获得高区分度、更准确的公交服务效益评价结果,提出了一种基于两阶段中立型交叉效率和Shannon熵集结模型的组合评价方法。基于网络数据包络分析模型得到两阶段中立型交叉效率模型中的自评结果,在此基础上测算出互评结果,利用Shannon熵集结模型将自评与互评结果集结得出最终交叉效率值。从公交企业、公众和政府三方利益相关者的角度构建了公交服务效益评价指标体系,对2011~2016年间“长三角”地区案例进行研究。结果表明:大多数公交企业的运营状况均不佳,但综合效益总体上在缓慢提升;服务过程评价结果显著优于生产过程评价结果;小型规模公交企业综合效益最高,其次是中型规模企业,而大型规模企业最低;政府大量的补贴和公交企业过量的资源投入会对效益产生负面影响。 展开更多
关键词 城市公共交通 网络数据包络分析 两阶段中立型交叉效率 shannon 利益相关者
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改进?鱼优化算法和熵测度的图像多阈值分割 被引量:1
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作者 刘庆鑫 李霓 +1 位作者 贾鹤鸣 齐琦 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期381-391,共11页
针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进?鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm,WLROA)的图像多阈值分割方法。针对?鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学... 针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进?鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm,WLROA)的图像多阈值分割方法。针对?鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学习策略,生成透镜反向解来增加种群多样性,进而提高算法跳出局部极值能力;提出一种自适应权重因子,对个体位置进行自适应扰动,提高算法探索能力。以最小化交叉熵作为优化目标,利用WLROA确定最小交叉熵并获得相应分割阈值。选取部分伯克利大学分割数据集图像和遥感图像测试提出算法的分割性能,测试结果表明,WLROA与其他知名算法相比具有更好的分割效果,能够有效实现复杂图像的精确处理。 展开更多
关键词 图像处理 多阈值分割 ?鱼优化算法 最小交叉 透镜成像反向学习 自适应权重因子 全局优化 遥感图像
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增强型金枪鱼群优化指数熵的砂粒显微图像分割
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作者 王梦菲 王卫星 +1 位作者 徐琨 李理敏 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1199-1211,共13页
砂粒显微图像分割可以辅助地质评估,但因其种类繁多,特征复杂,为分割的准确度带来了挑战。针对该类图像提出一种增强型金枪鱼群优化指数熵的分割方法(ETSO-EXP),可以有效保留各类砂粒的纹理特征。首先,针对金枪鱼群优化算法(TSO)在全局... 砂粒显微图像分割可以辅助地质评估,但因其种类繁多,特征复杂,为分割的准确度带来了挑战。针对该类图像提出一种增强型金枪鱼群优化指数熵的分割方法(ETSO-EXP),可以有效保留各类砂粒的纹理特征。首先,针对金枪鱼群优化算法(TSO)在全局搜索与局部开发上的若干不足,提出了混沌扰动策略、动态权重策略和余弦干扰策略对其增强,基准函数实验表明ETSO大幅提高了收敛精度,小幅提高了收敛速度。其次,将ETSO用于确定EXP的分割阈值,以分割图像的信息量为标准验证了该方案的可行性。最后,在雅鲁藏布江砂粒显微图像数据集上进行分割实验,与TSO-EXP相比,ETSO-EXP分割的图像在峰值信噪比、结构相似性、特征相似度和寻优速度的评估上分别达到了18.78%,6.85%,4.16%和3.83%的提升,在同类分割方法中性能最优。结果表明,分割方法ETSO-EXP对于对比度较高、纹理丰富或砂粒碎屑尺寸差异较大的图像都具有较高的分割精度和计算速度。 展开更多
关键词 砂粒显微图像 图像分割 指数 金枪鱼群优化
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基于多模态MRI的栖息地局部熵值预测成人型弥漫性胶质瘤IDH分子状态的相关性研究
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作者 胡明雪 王鹏 +4 位作者 刘岩昊 谢生辉 何金龙 吴琼 高阳 《磁共振成像》 北大核心 2025年第5期120-126,142,共8页
目的 通过基于多模态磁共振的栖息地局部熵值来表征成人型弥漫性胶质瘤的异质性,并开发和验证一个预测异柠檬酸脱氢酶(isocitrate dehydrogenase, IDH)分子状态的综合模型。材料与方法 回顾性分析来自内蒙古医科大学附属医院、加州大学... 目的 通过基于多模态磁共振的栖息地局部熵值来表征成人型弥漫性胶质瘤的异质性,并开发和验证一个预测异柠檬酸脱氢酶(isocitrate dehydrogenase, IDH)分子状态的综合模型。材料与方法 回顾性分析来自内蒙古医科大学附属医院、加州大学弗朗西斯科分校(University of Pennsylvania, UPENN)以及癌症基因图谱(The cancer genome atlas, TCGA)的数据,共计533例受试者。6种磁共振常规图像[T2、T1、T2液体衰减反转恢复(fluid attenuated inversion recovery, FLAIR)、对比增强T1 (contrastenhancedT1,T1-CE)、扩散加权成像(diffusionweightedimaging,DWI)及表观扩散系数(apparentdiffusion coefficient, ADC)]被用于进一步的图像预处理,预处理流程依次为N4偏置场校正、基于迁移模型的超分辨率重建、各向同性重采样和图像标准化。使用改进的nn-Unet自动分割肿瘤区域,然后进行了人工确认和修正。对于全病变区进行栖息地局部熵值的获取,考虑到感兴趣区的大小,使用3×3×3的矩阵进行。在这个过程中,按照整个队列进行全局图像离散化,即离散化直方图根据队列实际最大最小值进行,最后通过等间距Bin宽调整到Bin数为32。使用K-means进行基于T1-CE和T2-FLAIR匹配的栖息地生成,聚类中心的取值范围为2~5。然后获取全部模态的不同生境亚区的16个一阶特征。以UCSF公共数据库为训练集,并通过10折交叉验证进行内部验证,其余2个数据库均作为独立测试集。使用多流水线(240条基本流水线)构建机器学习模型,模型特征数量的选择和超参数的调整通过交叉验证进行。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线评估模型的诊断性能,然后DeLong检验被用于对比模型差异性。模型与实际结果之间的偏差通过校准曲线可视化。采用决策曲线分析确定临床净收益。结果 聚类中心为2或3时,对应的Calinski-Harabasz分别为95 080和100 379,Silhouette系数分别为0.477和0.422,Davies-Bouldin指数分别为0.741和0.810。因聚类中心为4和5的效果欠佳,后续分析仅进行聚类2与3。三种多模态模型(全病变区、聚类2及聚类3)均显示出了良好的诊断性能(训练集AUC值范围为0.942~0.974,测试集AUC值范围为0.739~0.864)。其中,当聚类数为2时,两个独立测试集的敏感度较高(分别为95.2%和80.0%);当聚类数为3时,两个独立测试集的特异度较高(分别为72.2%和89.2%)。三个模型的校准曲线和决策分析曲线表明了模型高且相似的预测一致性和临床适用性。结论 基于多模态MRI的栖息地局部熵值提供了成人型弥漫性胶质瘤异质性信息,局部特征和生境分析的联合应用将为非侵入性评估其他多种病理异常区域提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 胶质瘤 基因分型 异柠檬酸脱氢酶 磁共振成像 无监督分割 影像组学
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针对图像识别的改进COOT优化图像熵模型
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作者 王芳 李喜艳 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1219-1226,共8页
针对传统图像识别方法计算量大、效率低、分割精度低的不足,提出一种改进的白骨顶鸡优化火灾图像识别算法。引入增强型Logistic混沌初始化种群,提升个体多样性,以非线性权重平衡全局搜索与局部开采,设计一种混合扰动机制避免局部最优。... 针对传统图像识别方法计算量大、效率低、分割精度低的不足,提出一种改进的白骨顶鸡优化火灾图像识别算法。引入增强型Logistic混沌初始化种群,提升个体多样性,以非线性权重平衡全局搜索与局部开采,设计一种混合扰动机制避免局部最优。结合改进COOT算法和图像熵对林火图像分割阈值搜索寻优,以阈值最优解实现图像分割并评估图像识别质量。实验结果表明,改进算法在分割精度、分割效率和抗噪性上性能更优,能够有效识别林火图像并准确分离火源区域。 展开更多
关键词 白骨顶鸡算法 图像识别 对立学习 柯西变异 抗噪性 分割阈值
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基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割 被引量:84
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作者 陈恺 陈芳 +2 位作者 戴敏 张志胜 史金飞 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期517-523,共7页
提出了基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法以改善分割复杂图像和多目标图像时存在计算量大、计算时间长的问题。首先,分析了二维熵阈值分割原理,将二维熵单阈值分割扩展到二维熵多阈值分割。然后,引入萤火虫算法的思想,研究... 提出了基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法以改善分割复杂图像和多目标图像时存在计算量大、计算时间长的问题。首先,分析了二维熵阈值分割原理,将二维熵单阈值分割扩展到二维熵多阈值分割。然后,引入萤火虫算法的思想,研究了萤火虫算法的仿生原理和寻优过程;提出了基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法。最后,使用该方法对典型图像进行阈值分割实验,并与二维熵穷举分割法、粒子群算法(PSO)二维熵多阈值分割法进行比较。实验结果表明:该方法在单阈值分割、双阈值分割和三阈值分割时分别比二维熵穷举分割法快3.91倍,1040.32倍和8128.85倍;另外,在阈值选取的准确性和计算时间方面均优于PSO二维熵多阈值分割法。结果显示,基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法能快速有效地解决复杂图像和多目标图像的分割问题。 展开更多
关键词 图像分割 多阈值分割 二维 萤火虫算法
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基于最小Tsallis交叉熵的阈值图像分割方法 被引量:24
15
作者 唐英干 邸秋艳 +1 位作者 关新平 刘福才 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1868-1872,共5页
利用Tsallis熵的非广延性(nonextensivity),本文提出了一种最小Tsallis交叉熵阈值分割方法。该方法通过引入一个参数q,在阈值的选择过程中不仅考虑了目标和背景之间的信息量差异,而且考虑了目标和背景之间的相互关系,克服了传统最小交... 利用Tsallis熵的非广延性(nonextensivity),本文提出了一种最小Tsallis交叉熵阈值分割方法。该方法通过引入一个参数q,在阈值的选择过程中不仅考虑了目标和背景之间的信息量差异,而且考虑了目标和背景之间的相互关系,克服了传统最小交叉熵忽略目标和背景之间的相互关系所导致的阈值选择不恰当的缺点。实验结果表明,通过选择合适的参数q,所提出方法的分割效果明显优于传统的最小交叉熵阈值法。 展开更多
关键词 图像分割 阈值 最小交叉 TSALLIS
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基于小波包Shannon熵SVM和遗传算法的电机机械故障诊断 被引量:42
16
作者 张亚楠 魏武 武林林 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期87-91,共5页
针对电机机械多故障同时诊断问题,基于小波包、Shannon熵、支持向量机(SVM)和遗传算法,提出了一种电机机械故障诊断新方法,称之为WPSSG法或多模型融合法。该方法选择容错性强的Shannon熵作为特征参数,通过对振动信号进行基于DMeyer小波... 针对电机机械多故障同时诊断问题,基于小波包、Shannon熵、支持向量机(SVM)和遗传算法,提出了一种电机机械故障诊断新方法,称之为WPSSG法或多模型融合法。该方法选择容错性强的Shannon熵作为特征参数,通过对振动信号进行基于DMeyer小波的小波包分解,提取振动信号的小波包Shannon熵为特征向量,将特征向量作为多类别SVM的输入,具有较高的去噪能力;在训练SVM时,与传统方法多采用试凑法选择参数不同,该方法采用遗传算法对SVM的参数进行全局寻优,使SVM获得最佳的分类性能,具有更高的识别准确率。采用凯斯西储大学提供的电机机械故障数据进行实验,结果证明该方法具有很好的可靠性和准确性。 展开更多
关键词 电机 故障诊断 小波包 shannon 支持向量机 遗传算法
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基于符号序列Shannon熵提取机器的运行特征 被引量:16
17
作者 张雨 任国峰 王爱国 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第15期1595-1599,共5页
讨论了将时间序列转化为符号序列,即信号粗粒化问题,给出二进制符号化和角区间符号化两种规则,得到了二进制符号化规则下的符号序列Shannon熵计算方法。采用Shannon熵提取了汽油机瞬态排放信号、柴油机机身振动信号、转子轴振动信号的... 讨论了将时间序列转化为符号序列,即信号粗粒化问题,给出二进制符号化和角区间符号化两种规则,得到了二进制符号化规则下的符号序列Shannon熵计算方法。采用Shannon熵提取了汽油机瞬态排放信号、柴油机机身振动信号、转子轴振动信号的信号特征,结果表明,描述符号序列总体特征的Shannon熵能够便捷地反映机器的运行状况。 展开更多
关键词 符号序列分析 shannon 机器 特征提取
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基于Shannon熵的自适应小波包阈值函数去噪算法研究 被引量:20
18
作者 周建 向北平 +1 位作者 倪磊 艾攀华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第16期206-211,240,共7页
小波包去噪算法的关键问题在于对信号进行去噪时,如何有效地消除噪声且尽可能地保留原始信号的小波包系数。传统阈值函数由于无可调节参数,其去噪形式固定,无法根据小波包分解系数的噪声成分自适应地进行调整,去噪效果有待提升。据此,将... 小波包去噪算法的关键问题在于对信号进行去噪时,如何有效地消除噪声且尽可能地保留原始信号的小波包系数。传统阈值函数由于无可调节参数,其去噪形式固定,无法根据小波包分解系数的噪声成分自适应地进行调整,去噪效果有待提升。据此,将Shannon信息熵作为调节参数引入小波包阈值函数中,提出一种基于Shannon熵的自适应小波包阈值去噪算法,对信号进行小波包分解并计算最大分解尺度小波包系数的Shannon熵值,依据该值对阈值函数进行调整,以实现在强噪声背景下对小波包系数进行大尺度的收缩,而在弱噪声背景下实现阈值收缩的平滑过渡。采用该方法对仿真信号与轴承振动实验信号进行去噪分析,并与其它小波包阈值去噪算法相对比,结果表明该方法去噪效果更好且在滤除噪声的同时有效地保留了信号的原始特征。 展开更多
关键词 shannon 小波包去噪 阈值函数 振动信号
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面向遥感图像水域分割的图像熵主动轮廓模型 被引量:17
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作者 王宇 王宝山 +1 位作者 王田 杨艺 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期698-707,共10页
为提高遥感图像水域分割的准确度,结合高分率遥感图像中水域与背景纹理复杂度差异较大的特点,将图像熵引入到CV模型中,提出两种图像熵主动轮廓模型用于高分辨率遥感图像的水域分割。其中,针对水域纹理相对简单的遥感图像,在CV模型中引... 为提高遥感图像水域分割的准确度,结合高分率遥感图像中水域与背景纹理复杂度差异较大的特点,将图像熵引入到CV模型中,提出两种图像熵主动轮廓模型用于高分辨率遥感图像的水域分割。其中,针对水域纹理相对简单的遥感图像,在CV模型中引入零水平集内的图像熵而构成局部图像熵主动轮廓模型,可以有效降低背景中灰度值与水域近似的区域发生误分,从而提高水域分割的准确度;针对水域纹理相对复杂的遥感图像,在CV模型中同时引入零水平集内外图像熵而构成全局图像熵主动轮廓模型,改进了水平集函数进化过程中对灰度信息的依赖,并能使零水平集进化到全局最优,进一步提高了遥感图像中水域分割的准确度。针对高分辨率遥感图像中的湖泊、河流和海域分割对比实验结果表明:局部图像熵主动轮廓模型的分割精确率分别为90.1%、81.5%和93.6%,F值分别为0.94、0.885和0.96;全局图像熵主动轮廓模型的分割精确率分别为94.5%、85.3%、94.9%,F值分别为0.956、0.895、0.967。本文提出的两种图像熵主动轮廓模型均能有效减小背景误分,提高了遥感图像水域分割的准确度。 展开更多
关键词 遥感图像 水域分割 主动轮廓模型 局部图像 全局图像
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二维熵阈值分割的快速算法 被引量:51
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作者 龚坚 李立源 陈维南 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1996年第4期31-36,共6页
提出了一种快速二维熵阈值分割方法,将计算复杂性从一般二维熵方法的O(L4)减少至O(L2).实验证明,对每一幅图象运算时间从2h以上降到10s以内,同时计算所需存贮空间也大大减少.
关键词 图象分割 阈值化 阈值分割 计算机图形学
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