基于粗糙集理论的水下大坝裂缝图像增强算法

• 作者: 史朋飞 汪耕任 范新南 陈伟
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 图像增强 粗糙集 近似分类精度 自适应
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 35-41
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4082字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.09.008

摘要

针对水下大坝裂缝图像信噪比低、光照分布极度不均匀和裂缝纹理被阴影遮挡等难题，本文提出一种基于粗糙集分类规则发现水下大坝裂缝自适应增强算法。该算法利用粗糙集对数据进行有用信息挖掘时具有先天优势的特点，首先对缺陷图像构建知识表达系统，按等价关系分别用上近似与下近似求取亮度层；然后引入近似分类精度和系统参数重要度，计算其值随划分层数变化趋势；最后根据它们的收敛性反馈最佳划分，从而自适应亮度层逐层增强图像。仿真实验验证了算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范新南	河海大学物联网工程学院	99	628	14.0	20.0
2	陈伟	河海大学物联网工程学院	23	111	6.0	9.0
3	汪耕任	河海大学物联网工程学院	4	16	3.0	4.0
4	史朋飞	河海大学物联网工程学院	11	32	3.0	5.0