基于ds证据理论的图像识别研究

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1、华北电力大学（保定）硕士学位论文基于D-S证据理论的图像识别研究姓名：张强申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：田沛20061228华北电力大学硕士学位论文目录摘要珠光体球化会使金属高温性能下降，确定15CrMo钢珠光体球化等级，传统对照方法精度不高．本文从信息融合的角度出发，提出了一种无限命题辨识框架证据理论模型。并将其应用到火力发电厂15CrMo钢珠光体球化的自动评级分类问题。首先对采集的金相图像进行图像去噪、增强、分割和特征提取操作，然后将分形维数、能量和熵三个图像纹理特征组成本系统的特征空间，最后通过本文提出的算法模型对特征信息进行

2、融合操作。实验表明该算法模型应用在这样一个特定环境具有识别率高，算法简便的优点。关键词：Dempster—Shafer证据理论，辨识框架，分形维数，灰度共生矩阵ABSTRACTPearlitespheroidizationcandecreasemetallicmaterialhigh-temperatureproperties．Theprecisionofcontrapositivemethodisnothigh，whichestimatesthegradeofmetallicmaterialperalitesphereoidization．Inthis

3、paperaDempster·Shaferevidencetheoryalgorithmwithinfiniteframeisproposedfortextureimageanalysisofsperulerpearlitegradationabout15CrMo．Theimageenhancement，segmentationandfeatureextractionisdonefirsttoformthefeaturespace，whichincludesthefractaldimension，energyandentropy．Thefeaturein

4、formationisfusedusingtheproposedalgorithm．Theexperimentdemonstratesthatthealgorithmappliedtothecasewithbothhighaccuracyandefficiency．ZhangQiang(ControlScienceandControlengineering)Directedbyprof．TianPeiKEYWORDS：D-Sevidencetheory,DiscernmentFrame，FractalDimension，GreyLevelCo=Occur

5、renceMatrix3声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于D．S证据理论的图像识别研究》，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名；磁Et期；丑!：圭关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：0学校有权保管

6、、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅：④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名：毖日期：丑：[：竺导师签名：2华北电力大学硕士学位论文1．1本课题的重要意义第一章绪论随着微电子技术、信号检测与处理技术、计算机技术、网络通信技术以及控制技术的飞速发展，各种面向复杂应用背景的系统大量涌现。在这些系统中，信息表现形式的多样性、信息数量的巨大性

7、、信息关系的复杂性以及要求信息处理的及时性、准确性和可靠性都是前所未有的。这就使得利用计算机技术对获得的多源信息在一定准则下加以自动分析、优化综合以完成所需的估计与决策——多源信息融合技术得以迅速发展【l一．在信息融合领域，使用的数学工具或方法主要有概率论、模糊理论、D-S证据理论、神经网络、小波等方法。D_S证据理论作为一种数学工具，在不确定性的表示、量度和组合方面的优势受到广泛地重视，它允许人们对不精确、不确定性问题进行建模，并进行推理，这为融合不确定信息提供了另一条思路。但是，D—S证据理论在冲突证据组合、模糊信息的处理及相关证据组合等方面存在着不

8、足，因此，基于D-S证据理论的信息融合研究，对丰富和完善D—S证据理论，促进信息