【摘 要】
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该文首先介绍了X射线图像处理和识别的研究现状以及模糊技术、人工神经网络和演化计算在图像处理和识别中的应用,分析X射线图像处理和识别研究中仍存在的一些问题,为该文的研
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该文首先介绍了X射线图像处理和识别的研究现状以及模糊技术、人工神经网络和演化计算在图像处理和识别中的应用,分析X射线图像处理和识别研究中仍存在的一些问题,为该文的研究工作提供了基本理论和研究思路.针对X射线图像的特点,结合模糊技术、传统图像处理方法和相关领域的先验知识进行图像增强和图像分割处理,模糊集合理论在图像处理领域得到越来越多的重视,它提供一种合适的工具表示图像处理中的不确定性.在图像增强处理中,该文提出一种基于直方图的X射线图像模糊渐进增强技术(HFG-IE),使用灰度级合并方法减少RGB颜色空间的大小,并根据产生的模糊规则进行图像平滑处理以去除噪声.将目标从图像中分离之后,如何正确地分类识别目标是图像识别的任务,包括目标特征的提取和选择以及分类识别两个主要研究内容.该文基于模糊技术、人工神经网络和演化计算,对X射线图像进行智能识别处理.图像分类识别是最终的目的,该文将模糊技术和人工神经网络技术相结合,提出两阶段修正分类识别法.最后,在上述研究基础上,我们设计了一个适应性好、扩充性良好的图像处理和识别智能仿真系统,使用双能量X射线图像进行系统综合实验,分析系统性能,并对提出的新方法和新技术进行一定的评估,实验结果表明该文提出的新方法和新技术对于X射线图像的处理和识别效果较好.
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