论文部分内容阅读
针对含有噪声的低对比度图像,运用了粗糙集理论中的不可分辨关系进行分类,去除噪声,保留边缘。应用局部的模糊增强算法,提升了图像的整体对比度,保留了像素的隶属度,有利于模糊C均值聚类分割,实验实现了很好的分割效果。
基于粗糙集和模糊C均值聚类对噪声图像分割
【摘 要】
：
针对含有噪声的低对比度图像,运用了粗糙集理论中的不可分辨关系进行分类,去除噪声,保留边缘。应用局部的模糊增强算法,提升了图像的整体对比度,保留了像素的隶属度,有利于模糊C均值聚类分割,实验实现了很好的分割效果。
【机 构】
：
郑州电力高等专科学校电子信息系
【出 处】
：
电脑知识与技术
【发表日期】
：
2016年35期
其他文献
随着普通民众购买力的不断提升,电脑已经不再成为＂奢侈品＂,每个家庭大都至少会有一台电脑。但对于注重娱乐体验的朋友而言,他们希望电脑能够在卧室、书房、客厅不同场合随时移
该文首先分析了粒度计算的研究现状和原覆盖算法里面存在的缺点,即测试样本识别时拒识的概率较大以及当所得的覆盖存在交叉时,测试样本的类别确定问题,然后应用基于商空间的
首先介绍了超宽带(UWB)技术的发展历史;然后分析了它的特点和相对于窄带通信的优势,包括数据传输率、信道容量、多径传播和安全性等;最后简要概括了UWB的广泛应用范围以及存
1临床资料患者男,73岁,2003年3月右上颈部扪及一个3.0 cm×2.5 cm的肿大淋巴结,质硬、界清、无痛,在当地医院手术切除,术后病理诊断:右颈部转移性上皮样肉瘤.术后予局部