一种基于大顶堆的SPIHT改进算法

多级树集合(SPIHT)算法在多次排序扫描过程中需要进行大量重要性测试,由此导致算法的压缩编码效率显著降低。为提高SPIHT算法的压缩效率,本文利用大顶堆方法,提出了一种SPIHT改进算法。改进算法优化了SPIHT中的重要性测试,并将函数时间复杂度从O(logn)降为O(1)。实验结果表明本文方法在进行多次小波变换时效果尤为显著,使得SPIHT编码时间趋于一个常数,压缩效率比未改进前提升数倍。

基于互信息图割的风景图片美学测度

提出了一种基于最大互信息图割的摄影照片可计算美学测度算法。该方法按照信息理论元素将彩色图像R/G/B三通道信源空间进行压缩,根据图像邻近位置颜色分布相似的原理,进行区域Bins合并。然后采用逐像素扫描方式,用贪心法以最大信息熵为优化目标,找出区域的分割位置。接着采用二叉分割树进行存储优化分割节点,用大顶堆获取当互信息值最大的节点,对区域反复进行垂直或水平分割,以给定的分割区域块数为终止条件。最后累加分割过程中互信息值最大的节点之和作为照片最终的美学测度值。分割过程中,对算法进行加速,将R/G/B三通道的各像素直方图由16777216个Bins压缩成64个Bins。实验结果表明,这种算法测量的美学值与Ground truth一致,能有效地表现原图像的丰富细节,是一种将信息理论元素在图像微观美学测度的一种尝试。

一种改进的模糊连接点聚类算法

传统的模糊连接点FJP聚类算法采用基于欧氏距离的最大-最小合成运算法生成传递闭包,该方法所生成的传递闭包存在失真问题,即包含有较多错误的数据关联信息,最终造成算法聚类精度低且计算时间长。针对以上问题,提出一种改进的模糊连接点聚类算法:先用组合核函数计算数据集的模糊相似度矩阵,提高算法对数据非线性特征的辨识能力,并用大顶堆存储之;然后遍历传递闭包矩阵中的空元素,用堆顶的桥元素填充传递闭包的空元素,直至生成传递闭包。在测试数据集上的实验结果表明,本文算法的平均聚类精度较传统FJP算法有20%以上的提升,显著改善了传递闭包的失真问题;另外,在大型数据集上的计算效率亦优于传统FJP算法的,说明本文改进FJP算法的思路是有效的、可行的。