一种快速的含噪图像二维最大类间方差阈值法

    公开(公告)号:CN106709928B

    公开(公告)日:2019-12-10

    申请号:CN201611198772.6

    申请日:2016-12-22

    Abstract: 本发明涉及一种快速的含噪图像二维最大类间方差阈值法,首先求出噪音图像的灰度均值和灰度标准差;对图像每个像素采用3×3邻域的平均灰度值进行平滑,得到平滑图像;然后用最大类间方差阈值法计算平滑图像的类间方差,通过灰度均值和标准差缩小类间方差解的搜索空间,遍历搜索空间,记录使类间方差最大时的解为最优一维阈值T0;用二维最大类间方差法计算目标类与背景类的类间方差离散度矩阵的迹,通过T0和噪音图像的灰度标准差缩小迹的解的搜索空间,最后遍历解的搜索空间,记使离散度矩阵的迹最大时的灰度值二元组为最优二维切割阈值。本发明能够避免遍历全部灰度级,大大缩小计算量的同时也能得到准确的解。

    一种基于差分进化改进的二进制蚁群算法的高光谱图像波段选择方法

    公开(公告)号:CN107437098B

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201710642702.3

    申请日:2017-07-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于差分进化改进的二进制蚁群算法的高光谱图像波段选择方法。包括:运行差分进化算法生成若干组较优的波段组合;在差分进化算法完成运行以后根据差分进化算法得到的解来设置二进制蚁群算法初始能见度信息并运行蚁群算法;蚁群算法根据差分进化算法提供的可见度信息和随机初始化的信息素信息在波段选择选择问题空间进行迭代搜索,直到满足停机准则输出最优波段组合子集,在运行过程中采用最优解保留策略。本发明实现了对高光谱图像具有较好分类识别能力的波段组合的优化选择,降低了输出波段组合的相关性和冗余度,使二进制蚁群算法的收敛速度和鲁棒性得到提高,进一步提高了波段选择的性能和效率。

    一种自适应的快速图像增强方法

    公开(公告)号:CN110189266A

    公开(公告)日:2019-08-30

    申请号:CN201910384265.9

    申请日:2019-05-09

    Abstract: 本发明公开了一种自适应的快速图像增强方法,包括:输入待增强图像,统计图像的灰度直方图;接着利用插值法对原始图像灰度直方图进行平滑处理;然后根据平滑以后的直方图统计图像灰度值的偏度值;根据这个指标值预判断伽马变换中的γ的取值范围,然后根据局部遍历法在一定范围内得到多个γ值,之后根据自定义的加权复合评价函数对相应的γ值进行评价,最终保留评价最优的γ值;最后根据最优的γ值对图像进行增强处理并输出增强后的图像。本发明自适应的快速的获得伽马变换的γ值,实现了快速的图像自适应增强,使图像增强算法有更高的效率以及获得质量更好的图像,是一种有实际应用价值的新方法。

    一种基于杂交水稻算法的云计算资源调度方法及系统

    公开(公告)号:CN108124763B

    公开(公告)日:2019-08-23

    申请号:CN201810092730.7

    申请日:2018-01-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于杂交水稻算法的云计算资源调度方法及系统。所述方法包括:获取初始集合,初始集合包括多个水稻个体,每个水稻个体表示一种云计算资源调度方案;计算每个水稻个体的适应度值,适应度值表示执行云计算资源调度方案的时间的倒数;根据适应度值将水稻个体分为保持系、恢复系和不育系;将保持系中的水稻个体与不育系中的水稻个体进行杂交,得到第一最优子个体;将恢复系中的水稻个体进行自交,得到第二最优子个体;选取第一最优子个体和第二最优子个体中适应度值较高的个体作为第三最优子个体,第三最优子个体表示云计算资源调度的最优方案。本发明采用杂交水稻算法实现对云计算资源的调度,能够提高云计算资源调度的效率。

    一种基于高精度哈希图像检索技术的行人检测方法及系统

    公开(公告)号:CN109948585A

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201910247002.3

    申请日:2019-03-29

    Abstract: 本发明属于图像检索技术领域,公开了一种基于高精度哈希图像检索技术的行人检测方法及系统,对于提取的行人图像采用机器学习创建目标函数,进行目标最小化,得到临阶相似矩阵,再采用ILS算法进一步最小化目标函数,得到精确的哈希码;得到精确的哈希码后,采用端到端哈希深度学习方法学习哈希函数,并根据人工神经网络ANN的隐藏层中不同节点的不同权重对输入进行调整;在CNNs后,选择单隐藏层MLP学习hash标签;最后生成的训练函数本发明减少了识别误差与语义损失,提高了对象搜索的准确性和全面性;利用高精度的哈希图像检索算法提高了识别准确率以及识别速率。

    果蝇算法和杜鹃搜索算法串行融合进行图像增强优化的方法

    公开(公告)号:CN109903251A

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201910146092.7

    申请日:2019-02-27

    Inventor: 叶志伟 曹烨

    Abstract: 本发明公开了一种果蝇算法和杜鹃搜索算法串行融合进行图像增强优化的方法。初始化果蝇群体位置,给出果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向和距离,先计算果蝇个体与原点之间的距离,再计算味道浓度判定值,代入味道浓度判定函数求出该果蝇个体位置的味道浓度,求出味道浓度最高的果蝇,设置进化计算终止条件,判断最优适应度是否满足终止条件,若满足,则输出具有最优适应度的个体位置,若不满足则对群体中不满足终止条件的全部个体进行杜鹃搜索算法,产生新的群体位置,将产生的新群体位置继续返回循环操作,直到达到进化计算的终止条件,输出具有最优适应度的位置。本发明提高算法的优化效率和优化效果,是一种有实际应用价值的融合算法。

    一种采用蚁狮算法进行生产调度的方法

    公开(公告)号:CN109858816A

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201910106801.9

    申请日:2019-02-02

    Abstract: 本发明公开了一种采用蚁狮算法进行生产调度的方法,将车间每个产品的生产序列作为可行解。每一个蚂蚁代表一种可行解,轮盘赌决定的蚁狮代表局部最优解。经过多次迭代之后,选中的精英蚁狮代表全局最优解。主要步骤设定蚁狮算法参数;对生产调度问题进行建模;采用G&T算法产生初代蚂蚁,并将蚂蚁、蚁狮的位置储存在矩阵中;蚂蚁随机游走;轮盘赌决定蚂蚁被蚁狮捕获,选出精英蚁狮;当达到蚁狮迭代次数之后,输出精英蚁狮代表的全局最优解。本发明有着较高的搜索最优解的能力,参数调节方便。

    一种基于灰度中位数参照的多聚焦图像融合方法

    公开(公告)号:CN109767414A

    公开(公告)日:2019-05-17

    申请号:CN201910046753.9

    申请日:2019-01-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于灰度中位数参照的多聚焦图像融合方法,首先输入已配准好的源图像A、B,遍历源图像所有像素点的灰度值并按照数值从小到大的顺序存入到一个大小为M×N的一维数组中,根据公式计算出A、B两幅图的灰度中位数,在根据A、B两幅源图像上的每一个像素点的灰度值到源图像灰度中位数的距离大小来完成图像的融合,最后得到融合的图像Fig。本发明与传统的图像融合方法相比,在运行时间方面处于同一个向量级,在提高图像清晰度和提高图像对比度方面具有很好的效果,因此,也是一种快速融合算法。

    一种基于二系杂交水稻育种机制的启发式优化方法

    公开(公告)号:CN109378036A

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201811078970.8

    申请日:2018-09-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于二系杂交水稻育种机制的启发式优化方法,将搜索种群分为两类,即保持系和不育系种群,通过对不育系种群的基因进行改良,提高基因品质,从而得到较好的产出。本发明延续了二系杂交水稻的育种机制,所设计启发式优化方法参数少,减小了时间复杂度,使其在保证搜索能力的基础上,提升了搜索速度。本发明可应用于图像处理、模式识别、旅行商问题、资源调度等复杂优化问题的求解过程中。本发明能够在可接受的时间代价内找到高质量的可行解。

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