SOFC微觀結(jié)構(gòu)的圖像分割方法研究及應(yīng)用.pdf

1、表征多孔電極微觀結(jié)構(gòu)及其電化學(xué)特性之間的關(guān)系是尋求SOFC單電池最優(yōu)制備條件的關(guān)鍵環(huán)節(jié)?，F(xiàn)階段微觀結(jié)構(gòu)圖像分析方法尚處于未成熟階段。為此，本課題考慮SOFC電極三相在光學(xué)顯微鏡下呈現(xiàn)特有的圖像灰度分布規(guī)律以及存在的干擾因素，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)地標(biāo)識(shí)三相分布，為微觀結(jié)構(gòu)參數(shù)提取提供算法支撐。
　　針對(duì)多孔電極的三相分布特性和灰度相關(guān)性，用數(shù)學(xué)方法描述量子態(tài)的疊加性，實(shí)現(xiàn)圖像灰度空間到圖像量子空間的映射。首先，構(gòu)造量子衍生的自適應(yīng)模糊因子，引入

2、基于馬爾科夫模型的模糊C均值聚類算法中。然后，對(duì)某兩類概率相近的不確定點(diǎn)，根據(jù)其灰度相關(guān)性和距離相關(guān)性關(guān)系構(gòu)造自適應(yīng)量子權(quán)值，修正不確定點(diǎn)的概率分布?？朔延械木垲愃惴ㄔ谝种圃肼暷芰?、圖像細(xì)節(jié)保持能力等方面的不足。
　　針對(duì)傳統(tǒng)的高斯混合模型在抑制噪聲能力上的不足，定義基于模糊熵的空間鄰域信息約束函數(shù)，在每一次EM算法迭代中通過(guò)該鄰域信息函數(shù)約束后驗(yàn)概率，修正由噪聲點(diǎn)或邊緣點(diǎn)引起的不準(zhǔn)確的概率估計(jì)。形成以模糊熵和空間鄰域信息結(jié)合為