底层图像挖掘技术中的参数自动寻优
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TP391.41

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国家自然科学基金资助项目(30670536)


Automatic parameter optimization for lower layer image mining technique
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    研究了基于人类视觉对比度分辨率限制的底层图像挖掘技术中挖掘参数的自动寻优问题。在用Zadeh-X变换进行底层图像挖掘中,需要求得最佳挖掘参数Sita和Delta。首先筛选出与图像视觉感知质量相关的客观物理质量指标体系:信息熵和平均对比度。其次研究信息熵和平均对比度与图像挖掘参数的函数关系,然后研究其函数特性与主观评价结果的关系,以此建立以信息熵和平均对比度为基础的无参考图像质量评价函数,通过视觉质量最佳图像判据,寻求最佳质量图像所对应的Sita和Delta,从而实现挖掘参数的自动寻优。

    Abstract:

    Automatic parameter optimization for the lower layer image mining technique by virtue of contrast resolution limitation of human vision is proposed.In lower layer image mining based on Zadeh-X transformation,two optimum mining parameters are necessary:Sita and Delta.First,information entropy and average contrast are selected,which are related to the image quality of visual perception.Secondly,the function association of information entropy and average contrast to image mining parameter is studied.Then the r...

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引用本文

陈勇,艾安娜,王杰,谢正祥.底层图像挖掘技术中的参数自动寻优[J].光电子激光,2009,(7):

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