导读:本文包含了模糊最大熵论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:X射线图像,模糊理论,最大熵,边缘增强
模糊最大熵论文文献综述
田星,桂志国,刘芳[1]（2014）在《基于模糊最大熵的医学X增强方射线图像边缘法研究》一文中研究指出目的:由于医学X射线图像在数字化成像过程中容易受到成像设备中射线散射、电器噪声以及人体组织结构的复杂性等因素的影响,导致数字医学X射线图像的质量不高。因此,针对数字医学X射线图像对比度较差,目标细节信息不明显的特点,研究了一种基于模糊最大熵的图像边缘增强算法。方法:首先将医学X射线图像从灰阶域变换到模糊域,然后通过最大熵准则确定模糊阈值将医学X射线图像分为目标和背景两部分,并分别对其进行图像增强处理,最后再映射回到灰阶域。结果:本文以主动脉造影X射线图像为例,对其分别进行经典模糊边缘增强、反锐化边缘增强和模糊最大熵边缘增强处理,并对处理后图像的相关参数进行定量分析。结论:结果表明基于模糊最大熵算法处理后的图像质量高,边缘细节信息明显增强,且该算法相比其它两种算法具有更好的抗噪性。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2014年03期）
张旭阳[2]（2013）在《基于小波去噪和模糊最大熵图像增强预处理算法研究》一文中研究指出从红外影像的特点出发进行去噪和增强实验,首先分析了两种主要噪声类型以及滤除方法,然后运用典型的非线性中值滤波和小波变换技术进行去噪;完成去噪后利用经典直方图均衡化和模糊熵技术进行灰度增强.实验给出一种结合小波去噪和模糊最大熵的红外影像预处理方法,获得了突出的增强效果.(本文来源于《河南科学》期刊2013年08期）
刘智,陈丰,黄继平[3]（2012）在《带反馈多传感器模糊最大熵单目标跟踪算法》一文中研究指出针对矩阵加权融合算法计算量大、传感器数量不易扩充的特点,提出了一种带反馈的模糊最大熵融合算法。该算法采用模糊C-均值算法和最大熵原理计算状态向量中每一分量的权值,不但从整体考虑各分量对融合估计的影响,而且减少了复杂的矩阵运算过程,实时性较好。与矩阵加权算法相比,该融合算法还具有容易扩充的特点,能够直接应用于传感器数量大于2时的融合计算。实验仿真结果表明,融合估计的准确性与矩阵加权融合算法基本一致,算法的有效性得到了验证。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2012年07期）
杨凯,蒋华伟[4]（2009）在《模糊最大熵多阈值分割的改进算法研究》一文中研究指出基于模糊最大熵原则的多阈值分割,提出了遗传算法和ICM相结合的改进算法。该方法首先确定选取模糊熵函数作为适应度函数,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。与通常的基于模糊最大熵原理进行阈值分割方法相比较,减少了计算量并且提高了运行效率,克服了常用方法在阈值求取时的一些不足,能够快速获得稳定的阈值。对比实验得出的结果,也说明了该方法的快速性、有效性、稳定性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年32期）
田杰,曾建潮[5]（2009）在《基于QPSO的二维模糊最大熵图像阈值分割方法》一文中研究指出针对运用图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出一种新的二维最大熵图像分割方法,该方法利用基于量子行为的微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。实验结果表明,该方法具有一定优越性,在执行时间与收敛性方面均得到较理想的分割效果。(本文来源于《计算机工程》期刊2009年03期）
田杰,曾建潮,侯明冬[6]（2008）在《基于分散微粒群算法的二维模糊最大熵图像分割》一文中研究指出该文研究了基于二维模糊信息熵的图像分割方法,针对二维模糊信息熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于优化微粒群算法的二维最大熵图像分割方法。DPSO算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。同时,为了避免该算法收敛到局部最优解的问题,在算法中引入了变异策略。通过实验显示了该算法在收敛性和计算效率上较QPSO在内其它优化算法具有更好的优越性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2008年29期）
唐良瑞,孙东华[7]（2008）在《基于模糊最大熵的红外图像增强算法》一文中研究指出针对红外图像整体亮度偏暗、对比度较低、目标与背景区分不明显的特点,论文提出了一种基于模糊最大熵和改进的S函数的图像增强算法。该方法首先通过模糊最大熵准则求取最佳阈值,再使用改进的S函数对阈值两侧的像素灰度进行模糊域的非线性拉伸,从而得到增强后的红外图像。实验结果表明,该算法能明显提高红外图像对比度,突出目标并降低背景噪声。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2008年09期）
郭玲,周献中[8]（2002）在《基于模糊最大熵原则的地图图像分割》一文中研究指出在分析地图图像特征的基础上 ,结合直方图和最大模糊熵原则 ,提出地图图像分割的自动阈值算法。通过多幅真实地图的实验表明 ,用该算法分割得到的黑版图不但保持了线划的连续性 ,而且对边缘的定位准确 ,便于识别。(本文来源于《计算机应用》期刊2002年11期）
罗希平,田捷[9]（2001）在《ICM算法在基于模糊最大熵原则的多阈值选择中的应用》一文中研究指出最大熵原则是图像处理中阈值选择的最重要的方法之一,吸引了很多研究者的注意力.H.D.Cheng等人将模糊性引入最大熵原则,提出了模糊最大熵的概念。本文对他们提出的这种模糊最大熵原则做了修正,提出了我们自己的模糊最大嫡公式,并针对多阈值选择中计算量太大的问题,提出了解决这一问题的ICM算法。通过实验比较了我们的算法与模拟退火算法,充分显示了ICM算法的有效性。(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2001年01期）
模糊最大熵论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
从红外影像的特点出发进行去噪和增强实验,首先分析了两种主要噪声类型以及滤除方法,然后运用典型的非线性中值滤波和小波变换技术进行去噪;完成去噪后利用经典直方图均衡化和模糊熵技术进行灰度增强.实验给出一种结合小波去噪和模糊最大熵的红外影像预处理方法,获得了突出的增强效果.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模糊最大熵论文参考文献
[1].田星,桂志国,刘芳.基于模糊最大熵的医学X增强方射线图像边缘法研究[J].中国医学物理学杂志.2014
[2].张旭阳.基于小波去噪和模糊最大熵图像增强预处理算法研究[J].河南科学.2013
[3].刘智,陈丰,黄继平.带反馈多传感器模糊最大熵单目标跟踪算法[J].计算机应用研究.2012
[4].杨凯,蒋华伟.模糊最大熵多阈值分割的改进算法研究[J].计算机工程与应用.2009
[5].田杰,曾建潮.基于QPSO的二维模糊最大熵图像阈值分割方法[J].计算机工程.2009
[6].田杰,曾建潮,侯明冬.基于分散微粒群算法的二维模糊最大熵图像分割[J].计算机工程与应用.2008
[7].唐良瑞,孙东华.基于模糊最大熵的红外图像增强算法[J].计算机工程与应用.2008
[8].郭玲,周献中.基于模糊最大熵原则的地图图像分割[J].计算机应用.2002
[9].罗希平,田捷.ICM算法在基于模糊最大熵原则的多阈值选择中的应用[J].模式识别与人工智能.2001