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数字图像处理综合性实验教学案例研究与实现

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
The study and implementation of digital image processing comprehensive experimental teaching case
作者:
覃磊;孙开琼;刘春苔
作者机构:
武汉轻工大学数学与计算机学院,湖北武汉430023
华中科技大学自动化学院,湖北武汉430074
武汉轻工大学数学与计算机学院,湖北武汉,430023
[孙开琼; 刘春苔; 覃磊] 武汉轻工大学
语种:
中文
关键词:
数字图像处理;实验教学;图像分割;人工鱼群算法;最大模糊熵
关键词(英文):
digital image processing;the experimental teaching;image segmentation;artificial fish school algorithm;maximum fuzzy entropy
期刊:
武汉轻工大学学报
ISSN:
2095-7386
年:
2018
卷:
37
期:
2
页码:
91-97
基金类别:
武汉轻工大学教学研究项目(XM2016007);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与计算机学院
摘要:
图像分割是数字图像处理中非常重要的内容,最大模糊熵算法是图像分割中较为有效的方法。研究者们常将最大模糊熵与遗传算法结合,但算法存在编码复杂、搜索不稳定等缺点。人工鱼群算法是一种自下而上的新型寻优策略,具有良好的获取全局最优的能力,对初值和参数选择不敏感、鲁棒性强、简单和易于实现。在本实验案例中,将人工鱼群算法用于最大模糊熵的快速寻优,实现了基于人工鱼群算法的最大模糊熵图像分割。实验结果表明,该实验能加深学生对人工鱼群算法和最大模糊熵的理解,培养学生的综合应用能力,有利于数字图像处理综合性实验教学案例的研究与实现,对深化数字图像处理及相关课程的教学具有重要...
摘要(英文):
Image segmentation is very important in digital image processing,and the maximum fuzzy entro-py algorithm is an effective method in image segmentation.Researchers often combine maximum fuzzy en-tropy and genetic algorithm,but the algorithms have the defects of complexity encoding and unstable search,etc.Artificial fish school algorithm(AFSA)is a new kind of optimization strategy from bottom to top,it has the ability to obtain the global optimum,and it is insensitive to the initial value and parameter selection.In addition,the algorithm is robust,simple and easy to implement,etc.In this case,AF...

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