形狀模糊演算法

1. 求模糊控制演算法，匯編語言編寫的，關於溫度控制的！感謝

模糊控制比較常用的兩種演算法；普通模糊控制演算法，模糊PID控制演算法
普通模糊控制演算法：建立在人工經驗知識的基礎上，需要明確控制要求，並結合人工控制經驗，然後才可以做出實用的模糊控制演算法。雖然有很多樣板經驗表可以使用，但還需要根據實際控制對象做些修改，才可使用。
模糊PID控制演算法：對人工經驗要求的比較少，但需要結合PID控制經驗和現場試驗數據，才能做出好的控制演算法。
編程原理：只講普通模糊控制演算法，模糊PID自己去找資料，模糊PID太容易實現，故不再贅述。
下面一至六步，我只說了一些計算過程，它們可以使用matlab完成，實現起來比較簡單，只把matlab計算得到的表格放到模糊控製程序里即可，也就是說藉助matlab編寫模糊控制演算法只需要進行第一、二、七步的操作。
第一步：收集模糊經驗，分條列出，可以暫時使用樣板經驗表（經驗表和分條列出的經驗是相通的）。
第二步：確定各模糊集合隸屬度函數
第三步：取一組輸入輸出數據組合，它們中的各元素，按照一條模糊規則中模糊變數組合和各自隸屬度函數分別模糊化，然後各變數通過模糊運算得到一個值，這個值就是當前組合對當前規則的匹配度。同樣，算出這個數據組合對其餘各條模糊規則的匹配程度，也就是匹配值。最後對每個匹配值，進行模糊或運算，得到的數據u
第四步：分別取各輸入輸出數據組合進行第三步操作，然後得到一個n維表（n為輸入，輸出變數個數），每個單元對應一個數據組合，單元中的取值對應數據組合的u值（u的演算法參考第三步）
第五步：任取一組輸入組合，遍歷輸出值，根據第四步的表格得到對應的一組u值，根據下面公式計算輸出：y=/其中yi是第i個可能的輸出量取值，ui是與yi對應的u值。
第六步：對每一組可能的輸入組合，得到各自的輸出值y，然後把他們列出一個表，大功即成。這個表就是輸入與輸出的映射表。前幾步的目的就是得到這個表，我們稱之為模糊控制查詢表。
第七步：編寫模糊控制查詢表的查詢程序，亦可以看成模糊控制演算法計算程序，其實就是一個查表程序。到此模糊控制演算法編寫完成。
模糊控制過程中，首先採集數據，離散化，查表得到輸出值，輸出查表所得的輸出值，模糊控制器工作完成。
其實對復雜控制系統，模糊控制的難點在於模糊經驗的收集與修正。

2. 什麼是模糊演算法

通過對現實對象的分析，處理數據並構建模糊型數學模型。用隸屬關系將數據元素集合靈活成模糊集合，確定隸屬函數，進行模糊統計多依據經驗和人的心理過程，它往往是通過心理測量來進行的，它研究的是事物本身的模糊性

3. ps 各種模糊濾鏡的詳細說明~ 有加分~

看了一下，PS CS3中自帶的模糊濾鏡一共有13種，不怕笑話，說我用PS10年了...真正常用的只有4、5種。

模糊的原理：以像素點為單位，稀釋並擴展該點的色彩范圍，模糊的閥值越高，稀釋度越高色彩擴展范圍越大也越接近透明。

先說說我用的多稍微了解點的這幾種，其它的請大家補充吧：

動感模糊：設置像素點模糊為直線方向，屏蔽像素色彩向其它方向的擴散。經常用在體現運動狀態，誇張運動速度的設計中。

徑向模糊：設置像素點模糊為同心圓或者由內發散。其中「旋轉」經常用在體現物體的高速旋轉狀態；「縮放」經常用在體現物體的誇張閃現（比如一顆靜止的心臟圖片使用縮放模糊，就能有一種突然跳動的視覺效果）。

高斯模糊：個人感覺這個和「模糊」濾鏡原理一樣，都是淡化和擴張色彩范圍，不過前者能調節具體閥值並隨時預覽效果，後者只是按照系統默認的閥值進行單次模糊運算並直接生成結果。所以需要調節普通模糊效果的時候，大多數人都會用高斯模糊濾鏡。高斯可以理解為高精度，這是相比下面的方框模糊來說的，前者閥值精度為0.1，後者為1.

方框模糊：以一定大小的矩形為單位，對矩形內包含的像素點進行整體模糊運算並生成相關預覽。相比高斯模糊，閥值調節精度小很多，對模糊效果要求不高的懶人可以用這個～

特殊模糊：自動區別對象的邊界並鎖定該邊界，對邊界內符合選定閥值的像素點進行模糊運算並生成相關預覽，色彩不溢出邊界。設置合適的閥值，可以使對象呈現出逼真的水粉畫風格。

形狀模糊：以一定大小的形狀（可自定義）為單位，對形狀范圍內包含的像素點進行整體模糊運算並生成相關預覽。

鏡頭模糊：通過多個閥值的調節，模擬鏡頭模糊後的拍攝效果。

進一步模糊、模糊：可重復對同一對象使用，逐步加強模糊效果。如一個對象經過其它模糊處理後，基本效果已經滿意，但模糊程度稍有欠缺，可以使用這兩個濾鏡加強。

4. 圖像處理應用實例：高斯模糊原理與演算法

小知識：
高斯模糊是圖像處理中廣泛使用的技術、通常用它來減小雜訊以及降低細節層次。這種模糊技術生產的圖像的視覺效果是好像經過一個半透明的屏幕觀察圖像。高斯模糊也用語計算機視覺演算法中的預處理階段以增強圖像在不同尺寸下的圖像效果。
通常，圖像處理軟體會提供「模糊」(blur)濾鏡，使圖片產生模糊的效果。
「模糊」的演算法有很多種，其中有一種叫做「高斯模糊」(Gaussian
Blur)。它將正態分布(又名「高斯分布」)用於圖像處理。
本文介紹「高斯模糊」的演算法，你會看到這是一個非常簡單易懂的演算法。本質上，它是一種數據平滑技術(data
smoothing)，適用於多個場合，圖像處理恰好提供了一個直觀的應用實例。
一、高斯模糊的原理
所謂「模糊」，可以理解成每一個像素都取周邊像素的平均值。
上圖中，2是中間點，周邊點都是1。
「中間點」取「周圍點」的平均值，就會變成1。在數值上，這是一種「平滑化」。在圖形上，就相當於產生「模糊」效果，「中間點」失去細節。

5. 什麼是模糊預測演算法啊

模糊預測控制演算法

Fuzzy Prediction Control Algorithm

翟春艷 李書臣

摘 要：模糊預測控制(FPC)是近年來發展起來的新型控制演算法,是模糊控制與預測控制相結合的產物.文章在預測控制的模型預測、滾動優化、反饋校正機理下,對模糊預測控制模型及其優化控制演算法作了歸納,並對模糊預測控制今後的發展進行了展望.

模糊表的一部分，就是個數組，多少個輸入就做個幾維數組就可以了(3514字)liyu2005[28次]2004-3-20 18:16:07
unsigned char outputs[MF_TOT], // 模糊輸出mu值
fuzzy_out; // 模糊控制值
unsigned char input[INPUT_TOT] ={ // 模糊輸入
0, 0
};
unsigned char code input_memf[INPUT_TOT][MF_TOT][256]={
// 輸入功能函數
{
{ // velocity: VSLOW
0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF,
0xFF,
0xFF, 0xFF,
0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF, 0xFF,
0xFF,
0xFF, 0xF6,
0xED, 0xE4, 0xDB, 0xD2, 0xC9, 0xC0, 0xB7, 0xAE, 0xA5, 0x9C, 0x93, 0x8A, 0x81,
0x78,
173
0x6F, 0x66,
0x5D, 0x54, 0x4B, 0x42, 0x39, 0x30, 0x27, 0x1E, 0x15, 0x0C, 0x03, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00,
0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
0x00,
0x00, 0x00
}

http://www.newcyber3d.com/cds/ch_cd05/intro_cga.htm

6. 最高效的模糊圖像識別演算法是什麼（就是在低端計算機上也能快速是別的那種）

可用sobel運算元提取圖像的邊界。
具體的Matlab程序可為：
I=imread('bonemarr.tif');

[BW1,th1]=edge(I,'sobel',0.07);

th1str=num2str(th1)

imshow(I);

title('圖1:bonemarr.tif原圖','fontsize',14,'position',[128,260,0]);

figure;imshow(BW1);

ti='圖8: sobel運算元提取的邊界,閾值為';

ti=strcat(ti,th1str)

title(ti,'fontsize',12,'position',[128,260,0])

7. 在圖像的邊緣處增加和邊緣形狀一樣的陰影,該如何做 用c,matlab,python語言實現都可以,求教大神指點

在python安裝opencv，使用opencv獲取圖像輪廓作為MASK，在背景圖上通過模糊演算法等產生陰影圖像。
另外可以將相應的圖像XY偏移一些更有立體感；然後再使用原MASK挖空原圖像區域，將原圖與背景疊加就可以產生影響效果了。

8. 把圖像變模糊的演算法一般是怎樣實現的

第一步：先復制背景圖層。第二步：濾鏡——模糊——高斯模糊（數值大小跟據你想要的效果定）第三步：為復制北影圖層添加蒙版，再用畫筆工具擦出你想要的清楚的地方！

9. 什麼叫模糊控制演算法

模糊控制技術是利用模糊控制演算法控制變頻器的電壓和頻率的一種技術，通過模糊控制技術可使被控電動機的升速時間得到控制，以避免升速過快對電動機使用壽命的影響以及升速過慢而影響工作效率。

10. 模糊演算法問題

先看看能不能寫成凸優化的形式吧。還是要具體問題具體分析。
模糊演算法我不熟，一般來講還可以考慮一下隨機化的近似演算法，例如模擬退火、蟻群等。
一個簡單的想法，假設A和B是分別使得兩組數據誤差最小的解，那麼A、B之間有沒有綜合誤差更好的解?