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基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合 被引量:6
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作者 王丽芳 史超宇 +2 位作者 蔺素珍 秦品乐 高媛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期238-245,共8页
针对多模态医学图像融合中过完备自适应字典存在的大量冗余信息会导致图像重建质量不佳的问题,文中提出了基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合方法(JCPD)。该方法首先计算图像块的欧氏距离,通过比较设定的阈值和图像... 针对多模态医学图像融合中过完备自适应字典存在的大量冗余信息会导致图像重建质量不佳的问题,文中提出了基于联合图像块聚类自适应字典学习的多模态医学图像融合方法(JCPD)。该方法首先计算图像块的欧氏距离,通过比较设定的阈值和图像块的最小距离来剔除冗余图像块,减少冗余图像块的数量。然后,使用局部调制核回归(SKR)提取图像块的局部梯度信息作为聚类中心,将具有相同局部梯度信息的两种模态的图像块进行联合图像块聚类。在联合图像块聚类的基础上使用改进的K-SVD算法对图像块聚类形成的类簇进行训练得到子字典,并将子字典合并成自适应字典。最后,在自适应字典的作用下用正交匹配追踪算法(OMP)计算得到稀疏表示系数,再使用“2范数最大”的规则融合稀疏系数,之后通过重建得到融合图像。实验表明,与2种基于多尺度变换的方法和6种基于稀疏表示的方法相比,所提方法在保证字典信息的完整性和字典的紧凑性基础上使得融合的图像清晰度更高、对比度更强,便于临床诊断和辅助治疗。 展开更多
关键词 多模态 医学图像融合 稀疏表示 图像块聚类 自适应字典学习
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块聚类的协同显著性检测 被引量:1
2
作者 杨麟 杜吉祥 聂一亮 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第3期445-450,共6页
针对复杂背景的多图像显著性检测问题,提出一种基于块聚类的多图像协同显著性检测方法.该方法通过构建多图像间共同对象的关联性,利用块聚类计算4种显著性测度并融合,获得较好的协同显著性检测效果.实验结果表明:基于块聚类的协同显著... 针对复杂背景的多图像显著性检测问题,提出一种基于块聚类的多图像协同显著性检测方法.该方法通过构建多图像间共同对象的关联性,利用块聚类计算4种显著性测度并融合,获得较好的协同显著性检测效果.实验结果表明:基于块聚类的协同显著性检测方法能够有效提高检测精度,且鲁棒性较高. 展开更多
关键词 协同显著性检测 协同分割 块聚类 显著性测度 测度融合
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基于块聚类匹配与PCA的图像去噪方法研究 被引量:1
3
作者 孟凡云 韩志 +1 位作者 田玉铢 王帅 《汕头大学学报(自然科学版)》 2022年第1期25-37,共13页
图像去噪是图像处理领域的重要研究方向,局部块匹配和主成分分析法是图像去噪处理的重要手段,传统的块匹配算法只在固定的窗口范围内进行一次相似度的块筛选,这种搜索方式保留了图像的局部特征但对纹理的保护较差,图像存在失真模糊的现... 图像去噪是图像处理领域的重要研究方向,局部块匹配和主成分分析法是图像去噪处理的重要手段,传统的块匹配算法只在固定的窗口范围内进行一次相似度的块筛选,这种搜索方式保留了图像的局部特征但对纹理的保护较差,图像存在失真模糊的现象.为解决这一问题,将聚类匹配和局部筛选相结合,通过聚类类别对样本块进行进一步筛选,同时对匹配窗口的大小进行自适应调整,这种方法可以更好地平衡图像的纹理细节与整体噪声去除之间的矛盾.借助自适应块聚类匹配和主成分分析法对图像进行降噪处理,实验表明,改进后的算法比传统块匹配PCA算法具有更好的去噪效果. 展开更多
关键词 图像去噪 主成分分析PCA 图像 筛选
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基于信息熵的加权块稀疏子空间聚类算法 被引量:6
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作者 龙咏红 邓秀勤 +1 位作者 王卓薇 刘玉兰 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第3期544-555,共12页
稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering,SSC)算法在处理高光谱遥感影像时,地物的划分精度较低,为了提高地物划分精度,本文提出了一种基于信息熵的加权块稀疏子空间聚类算法(Weighted block sparse subspace clustering algorithm b... 稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering,SSC)算法在处理高光谱遥感影像时,地物的划分精度较低,为了提高地物划分精度,本文提出了一种基于信息熵的加权块稀疏子空间聚类算法(Weighted block sparse subspace clustering algorithm based on information entropy,EBSSC)。信息熵权重与块对角约束的引入,可以在仿真实验前获得两像素属于同一类别的先验概率,从而正向干预模型求解出的解趋于块对角结构的最优近似解,使模型获得对抗噪声和异常值的性能,从而提高模型分类的判别能力,以获得更好的地物划分精度。在3个经典高光谱遥感数据集上的实验结果表明,本文算法聚类高光谱影像的效果优于现有的几个经典流行的子空间聚类算法。 展开更多
关键词 信息熵 稀疏子空间 稀疏子空间 高光谱遥感影像
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基于聚集块的多用户连续K最近邻多线程查询 被引量:1
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作者 夏妍 郝忠孝 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》 2010年第6期16-20,共5页
当对城市道路网络中的对象进行查询时,已研究出连续的K近邻查询技术,但在一般情况下服务器会同时收到多个查询请求,为了提高查询效率,降低多查询代价,提出一种聚集块的共享查询算法并建立多用户连续查询处理框架,采用流水线处理策略,将... 当对城市道路网络中的对象进行查询时,已研究出连续的K近邻查询技术,但在一般情况下服务器会同时收到多个查询请求,为了提高查询效率,降低多查询代价,提出一种聚集块的共享查询算法并建立多用户连续查询处理框架,采用流水线处理策略,将查询分为查询预处理、查询执行及查询结果分发3个执行阶段,利用扩展树存储查询结果。实验结果表明,在目标点分布比较密集的情况下,本算法明显优于其它算法。 展开更多
关键词 K最近临查询 多线程 扩展树 多查询
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基于聚类生成图的空间网络对象聚类 被引量:3
6
作者 郭黎敏 蔺春华 +1 位作者 高需 苏醒 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期524-533,共10页
为了解决现有聚类技术难以适应大规模空间网络对象的聚类问题,提出了一种基于聚类生成图的空间网络对象聚类算法,以便降低空间网络对象聚类的时间复杂度和空间复杂度.首先,对网络中的非空边进行概略化聚类;然后,在此基础上,构建聚类生成... 为了解决现有聚类技术难以适应大规模空间网络对象的聚类问题,提出了一种基于聚类生成图的空间网络对象聚类算法,以便降低空间网络对象聚类的时间复杂度和空间复杂度.首先,对网络中的非空边进行概略化聚类;然后,在此基础上,构建聚类生成图;最后,查找聚类生成图的连通子图,每个连通子图即为一个聚类.实验结果表明该方法在保证准确性的同时具有良好的效率和可扩展性. 展开更多
关键词 空间网络 生成图 概略化
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双场景类型遥感图像的配准拼接优化 被引量:4
7
作者 许越 徐之海 +4 位作者 冯华君 李奇 陈跃庭 徐毅 赵洪波 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期107-114,共8页
为了提升包含2种场景类型的遥感图像的配准拼接质量,提出基于误差权重再分配的遥感图像配准拼接优化方法.使用尺度不变特征变换(SIFT)特征检测算子,提取2幅具有重叠区域的遥感图像的特征点,计算得到初始的单应性矩阵.针对遥感图像细节丰... 为了提升包含2种场景类型的遥感图像的配准拼接质量,提出基于误差权重再分配的遥感图像配准拼接优化方法.使用尺度不变特征变换(SIFT)特征检测算子,提取2幅具有重叠区域的遥感图像的特征点,计算得到初始的单应性矩阵.针对遥感图像细节丰富,但在某些特定区域分布不均匀的特点,将图像按照网格分割成若干小子块,进行信息熵聚类.图像熵反映的是灰度分布的分散程度,较大的熵意味着更大的信息量和纹理细节.按照信息量分布,将图像分隔为2个大的图像区域,每一区域近似代表一种场景类型.以特征点匹配的残余误差为目标函数,对不同场景区域的特征点分配不同的优化权重,权重来源于各图像子块的信息熵,反映了图像各场景信息量的多少,从而改善拼接效果,使之符合人眼视觉要求.实验表明,采用该方法可以再分配特征点匹配残余误差,细节丰富区域的匹配残差降低14%,提升细节丰富区域的配准拼接质量,降低随机性,提高了配准过程的稳定度. 展开更多
关键词 SIFT特征检测算子 单应性矩阵 权重值分配 图像熵 匹配残差
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基于聚类三维块匹配的合成孔径雷达影像滤波算法 被引量:6
8
作者 詹云军 代腾达 +4 位作者 黄解军 董玉森 叶发旺 唐聪 王萌 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第4期115-121,共7页
三维块匹配(BM3D)算法能够有效抑制平稳信号中的噪声。对于具有随机特性的合成孔径雷达影像斑点噪声,受限于三维变换阈值单一和在局部邻域寻找相似块,BM3D算法的滤波效果不佳。提出了基于K-Means聚类的BM3D算法,并将其应用于合成孔径雷... 三维块匹配(BM3D)算法能够有效抑制平稳信号中的噪声。对于具有随机特性的合成孔径雷达影像斑点噪声,受限于三维变换阈值单一和在局部邻域寻找相似块,BM3D算法的滤波效果不佳。提出了基于K-Means聚类的BM3D算法,并将其应用于合成孔径雷达影像斑点噪声抑制。对图像块集合根据均值、方差和极差值构建的特征向量进行聚类,估计每一类块的噪声方差,根据类噪声方差估计自适应三维变换阈值;在每一个图像块类内部寻找相似块,实现全局相似块的快速查找。实验结果表明,同BM3D算法和非局部均值算法相比,所提算法具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比。 展开更多
关键词 图像处理 合成孔径雷达 斑点噪声抑制 三维匹配 图像块聚类 自适应阈值
原文传递
掺气水流图象检测中的一种气泡区域提取方法 被引量:4
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作者 朱虹 钱学明 +2 位作者 冯春来 祝培 陈刚 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2003年第11期1254-1260,共7页
针对掺气水流图象中气泡的提取问题,提出了一种基于块聚类的二维直方图综合算法.该算法首先采用将图象依次划分为不同大小的子块,并进行二值化处理的方法来解决强气泡信息遮蔽弱气泡信息的问题;然后用块聚类的方法识别出单纯背景子块,... 针对掺气水流图象中气泡的提取问题,提出了一种基于块聚类的二维直方图综合算法.该算法首先采用将图象依次划分为不同大小的子块,并进行二值化处理的方法来解决强气泡信息遮蔽弱气泡信息的问题;然后用块聚类的方法识别出单纯背景子块,并对其进行特殊处理;接着对得到的二值图象进行评价子块划分,并依据所定义的评价函数进行气泡信息的综合处理;最后对原始图象中出现的,无法用图象分割手段分离的叠加气泡区域的面积,用统计特性分析的方法对其进行叠加纠正补偿,同时对所得到的气泡面积分布进行定量估计.大量的实验结果证明该算法是有效的. 展开更多
关键词 图象检测 气泡 块聚类 二维灰度直方图 统计特性分析 掺气水流特性
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基于支持向量机的线条图像语义主题自动发现方法
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作者 金聪 刘金安 《图像与信号处理》 2014年第3期78-85,共8页
提出了一种基于支持向量机分类器的线条图像语义主题自动发现方法。首先对训练图像进行分块,在对图像子块进行聚类后,得到由聚类中心构成的类集合;从每幅训练图像的注释文字中提取所有名词构成关键词集合。其次,对未标注的测试图像进行... 提出了一种基于支持向量机分类器的线条图像语义主题自动发现方法。首先对训练图像进行分块,在对图像子块进行聚类后,得到由聚类中心构成的类集合;从每幅训练图像的注释文字中提取所有名词构成关键词集合。其次,对未标注的测试图像进行同样分块处理,计算子块与每个关键词的相关性,得到每个子块的标注词集合。最后,计算每个关键词在各个子块标注中出现的次数,取出现次数最多的关键词作为图像的语义主题。实验结果表明,所提出的方法对于线条图像的语义主题自动发现是有效的,具有比较好的性能。 展开更多
关键词 数字图像 语义主题发现 图像块聚类 支持向量机
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基于稀疏表示的Data Matrix码图像修复算法 被引量:1
11
作者 陈庆然 许义宝 李新华 《计算机技术与发展》 2018年第1期60-63,68,共5页
稀疏表示理论凭借其建模简单、鲁棒性高与抗干扰能力强等优势成为研究热点,将稀疏理论应用于图像修复已成为图像处理领域新的研究方向。针对工业现场中常出现的被遮挡而不能识别的二维码图像,提出一种基于稀疏表示模型的块聚类图像修复... 稀疏表示理论凭借其建模简单、鲁棒性高与抗干扰能力强等优势成为研究热点,将稀疏理论应用于图像修复已成为图像处理领域新的研究方向。针对工业现场中常出现的被遮挡而不能识别的二维码图像,提出一种基于稀疏表示模型的块聚类图像修复算法。依据待修复图像内的有效信息,以固定重叠像素的方式将图像分块,分别对图像块使用欧几里得距离进行训练匹配,将得到的具有相似结构的图像块聚类为结构组作为图像稀疏表示的基本单位,利用每个结构组的估计来快速学习字典。通过使用分离迭代与优化梯度算法对组稀疏表示模型的L1范数最小化问题进行求解,提高了修复算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法能够很好地修复被遮挡、划痕或像素丢失等受损的Data Matrix码图像,较大地提高了条码的识别率。 展开更多
关键词 DATA Matrix码 图像修复 块聚类 稀疏表示
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Extracting and evaluating method of web dense cores 被引量:1
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作者 杨楠 高洁 +1 位作者 薛鸿鹄 刘秀德 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2008年第3期276-280,共5页
This paper focuses on some key problems in web community discovery and link analysis.Based on the topic-oriented technology,the characteristics of a bipartite graph are studied.An Х bipartite core set is introduced t... This paper focuses on some key problems in web community discovery and link analysis.Based on the topic-oriented technology,the characteristics of a bipartite graph are studied.An Х bipartite core set is introduced to more clearly define extracting ways.By scanning the topic subgraph to construct Х bipartite graph and then prune the graph with i and j ,an Х bipartite core set,which is also the minimum element of a community,can be found.Finally,a hierarchical clustering algorithm is applied to many Х bipartite core sets and the dendrogram of the community inner construction is obtained.The correctness of the constructing and pruning method is proved and the algorithm is designed.The typical datasets in the experiment are prepared according to the way in HITS(hyperlink-induced topic search).Ten topics and four search engines are chosen and the returned results are integrated.The modularity,which is a measure of the strength of the community structure in the social network,is used to validate the efficiency of the proposed method.The experimental results show that the proposed algorithm is effective and efficient. 展开更多
关键词 dense cores link analysis hierarchical clustering modularity measure
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Wireless sensor networks routing algorithm based on block clustering and springboard nodes
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作者 LIU Yuhong FU Fuxiang LI Cuiran 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2022年第2期209-216,共8页
In the wireless sensor networks(WSN),the sensor nodes have limited battery life and are deployed in hostile environments.It is very difficult to recharging or replacement of the batteries after deployment for the sens... In the wireless sensor networks(WSN),the sensor nodes have limited battery life and are deployed in hostile environments.It is very difficult to recharging or replacement of the batteries after deployment for the sensor nodes in inaccessible areas.Therefore,how to increase the network lifetime of the WSN is deserved to be studied.In this study,a WSN routing algorithm was proposed based on block clustering and springboard nodes to increase the network lifetime of the WSN.Firstly,by analyzing the influence of communication transmission distance on network energy consumption,block clustering was introduced to control node transmission distance in order to reduce total network energy consumption.In addition,a network transmission model was proposed based on springboard nodes and the advantages of network energy consumption of this model against multi-hop between clusters were analyzed.The simulation results show that,compared with the LEACH algorithm,EECPK-means algorithm and energy centroid clustering algorithm,the proposed routing algorithm effectively prolongs the network lifetime of WSN. 展开更多
关键词 wireless sensor networks(WSN) network lifetime springboard node block clustering
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