区间直觉模糊知识测度：基于Hamming-Hausdorff距离的应用于图像分割

"该资源是一篇发表在《软件学报》上的学术论文，由郭凯红和王紫晴撰写，探讨了在Hamming-Hausdorff距离框架下的区间直觉模糊知识测度及其在图像阈值分割中的应用。文章提出了一个新的区间直觉模糊知识测度方法，并结合TOPSIS理想解法改进了标准的距离度量，以适应直觉模糊环境。这种方法被用于图像处理，尤其是在图像二值化分割中，表现出良好的稳定性和性能指标。" 本文主要研究了区间直觉模糊集（interval-valued intuitionistic fuzzy sets, IVIFSs）在知识测度中的应用，特别是在处理不确定性信息时的知识量和信息清晰度的评估。直觉模糊集是一种扩展的模糊集理论，能够更好地处理模糊和不确定信息。作者们认识到在直觉模糊环境下，知识度量不仅涉及信息量的度量，还涉及信息的清晰度。 他们首先构建了一个新的区间直觉模糊知识测度（IVIFKM）的公理系统，该系统基于信息量和信息清晰度两个关键概念。接着，他们对标准的Hamming-Hausdorff距离进行了改进和推广，使其适用于区间直觉模糊集。通过结合TOPSIS（技术用于按理想解的相似性进行排序的选择）方法，他们建立了满足新公理系统的区间直觉模糊知识测度模型。 在图像处理领域，尤其是图像阈值分割问题上，该模型被用于确定最佳分割阈值。作者们提出了一种针对区间直觉模糊集的像素分类规则和图像模糊化算法，以提高分割效率和精度。通过对不同图像的实验，验证了基于知识驱动的图像阈值分割方法的有效性，其生成的二值图像性能指标优于其他传统算法。 这篇论文在理论和应用两方面都做出了贡献：在理论上，它扩展了知识测度的理论框架；在应用上，它展示了如何将这些理论应用于图像处理，特别是在图像分割任务中，提供了一种新颖且有效的处理工具。这不仅加深了我们对区间直觉模糊集的理解，也为其他领域的不确定性处理提供了借鉴。