基于信息粒度的聚类分析及其应用

摘要：

在处理复杂问题时,通过改变问题所在的粒度空间,不仅可以有效获取对象的特征,而且可去除干扰和非本质属性,使问题易于分析解决.所谓从粒度计算的观点来讨论聚类分析问题,就是认为聚类是在原问题的粒度下(同一问题的最细粒度空间)进行问题分析.为了简化处理,引入不同的聚类相似性函数,其实质就是得到不同粒度空间的等价类.在实际问题求解中,可以根据问题需要取不同相似性函数,以便将问题变换到所需的粒度空间进行处理.为推广其应用,将该思想应用于车牌二值化,提出了基于信息粒度的聚类变换的二值化算法,实现了从彩色3维空间到黑白1维空间的粒度变换.实验结果表明,该算法所得结果更加切合实际图像,不仅具有普适性,而且有利于下一步的识别操作,尤其对于各种斜车牌、光照不均车牌更具有一定的优越性.

关键词：信息粒度、粒度空间、聚类、车牌二值化

所属期刊栏目：12

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：安徽省自然科学基金0504200208;安徽省教育厅自然科学基金2005kj053;国家重点基础研究发展计划973计划2004CB318108;国家自然科学基金60475017;高等学校博士学科点专项科研项目20040357002

在线出版日期：2007-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：87-91