【摘 要】
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该文第1章简述了粗糙集理论的基本概念,用图直观地说明了粗糙集理论是怎样实现分类的;介绍了粗糙集理论中上近似、下近似、知识依赖性、约减、核、决策表、粗糙度等等概念.最
【出 处】
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杭州电子工业学院 杭州电子科技大学
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该文第1章简述了粗糙集理论的基本概念,用图直观地说明了粗糙集理论是怎样实现分类的;介绍了粗糙集理论中上近似、下近似、知识依赖性、约减、核、决策表、粗糙度等等概念.最后,较详细地阐述了粗糙集理论目前的应用状况,把粗糙集理论在计算机科学、数据挖掘、人工神经网络、图像处理、模式识别、医疗诊断、控制系统、Internet、经济、故障诊断等领域典型的应用实例作了介绍.第2章介绍粗糙集理论分类、求上下近似、求交、计算属性依赖性、约减、求核等常用算法及每个算法的时间复杂度.第3章介绍传统的图像分割技术:边界检测技术和阈值分割技术.重点介绍与该文内容有关的Roberts算子边界检测法、Sobel算子边界检测法、求二值化阈值的迭代算法.第4章详细介绍了该文涉及的工程课题,钢筋捆计数的内容、难点及该文所承担的任务——消除钢筋捆图像中的灯光背景.第5章用传统方法处理该文所承担任务,结果说明单靠传统的图像处理方法不能得到满意的结果.第6章给出了粗糙集理论分类的思想方法,并将这种思想方法成功地应用于实际工程问题——钢筋捆图像的灯光背景消除,其结果令人满意.在具体应用中,对背景中的灯光归纳了六种属性:面积、方度、聚度、最小方度差分、扩展方差和扩展均值,其中后四种属性是该文提出的.该文工作归结为三个方面:对粗糙集理论在图像处理领域的应用进行了有益的探索和实践;基于粗糙集理论中正域、负域和边界域的概念,给出了基于粗糙集理论的图像分割思想方法;将上述图像分割思想方法应用于消除钢筋捆图像的灯光背景,获得了满意的结果.
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