广义模糊熵及其在图像分割中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60572133
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    19.0万
  • 负责人：
    范九伦
  • 依托单位：
    西安邮电大学
  • 学科分类：
    F0116.图像信息处理
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

本项目对模糊熵的推广形式- - 广义模糊熵进行深入的研究。在理论方面，研究广义模糊熵的定义、性质、表达式的生成等问题。在应用方面，针对数字图像，特别是降质图像（如光照不均匀图像、强噪声背景图像），给出基于广义模糊熵的若干有效的分割方法。模糊熵是模糊集中的一个非常基本的概念，也是模糊集成功应用的基本工具之一。图像分割是图像分析、理解以及计算机视觉中的核心研究内容，并被视为图像分析、理解和计算机视觉中的瓶颈。基于模糊熵的图像分割方法是图像分割中的主流方法之一，因此本项目具有深远的理论意义和广泛的应用前景。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（46）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（15）
专利数量（0）
基于三维混沌系统的图像加密算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程与应用，2007. 43(34): 49-51
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Vague值与Vague集上的贴近度
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程理论与实践, 2006, 26(8)：95-100
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
一种改进的数字图像加密算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程与应用，2007. 43(9): 49-52
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
一种广义模糊补运算和相应的广义模糊熵
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    模糊系统与数学，2008，22(1)：96-102
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
一种有效的指纹图像细化算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    现代电子技术，2008，31(18)：143-145
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

灰度图像交叉熵阈值法的三维推广
  • DOI：
    10.1016/j.cbpa.2020.04.019
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    控制与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    雷博;范九伦
  • 通讯作者：
    范九伦
基于灰色聚类的系统群安全评估方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    丁立彤;范九伦;刘意先
  • 通讯作者：
    刘意先
基于模糊 KNN 的刑侦图像场景分类
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    计算机应用研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵玉丹;王倩;范九伦;刘颖;高梓铭
  • 通讯作者：
    高梓铭
基于改进的狼群算法的新型广义熵图像分割
  • DOI：
    10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0357
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    计算机应用研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    焦瑞芳;范九伦
  • 通讯作者：
    范九伦
基于改进KMOR的聚类算法
  • DOI：
    10.16208/j.issn1000-7024.2019.11.016
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    计算机工程与设计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘撼坤;李晶;范九伦
  • 通讯作者：
    范九伦

其他文献

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AI技术路线图

范九伦的其他基金

圆形直方图阈值分割法研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2020
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    63 万元
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    面上项目
抑制式可能性聚类算法研究
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    面上项目
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  • 批准年份：
    2013
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  • 项目类别：
    专项基金项目
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  • 批准号：
    69972041
  • 批准年份：
    1999
  • 资助金额：
    12.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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