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题名基于KNN图的空间离群点挖掘算法
被引量:3
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作者
张忠平
徐晓云
王培
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期37-39,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60773100)
河北省教育厅科研计划基金资助项目(2006143)
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文摘
空间数据集中离群数据与正常数据之间的非空间属性值相差较大。针对该情况,提出一种基于K-最邻近(KNN)图的空间离群点挖掘算法。该算法通过所有对象的K近邻关系构造KNN图,将相邻对象非空间属性值的差作为2个对象点间的边权值,利用裁边策略去掉权值较高的边,从而识别出空间离群点和离群区域。实验结果表明,该算法的时间性能优于POD算法。
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关键词
空间离群点
K-最邻近图
非空间属性值
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Keywords
spatial outlier
K-Nearest Neighbor(KNN) graph
non-spatial attribute value
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种利用图进行图像分割的高效方法
被引量:2
- 2
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作者
张田
周翔凤
王希常
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机构
山东师范大学管理与经济学院
山东工商学院计算中心
山东师范大学信息科学与工程学院
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出处
《山东师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2008年第2期10-13,共4页
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文摘
利用图像的图表示定义了一个衡量区域间边界存在性的谓词函数,在此基础上给出了一种运行时间与图中边的数目成近似线性,实际效果良好的有效图像分割方法。方法具有在高可变性区域时忽略细节,在低可变性图像区域时保存细节的能力.
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关键词
图像分割
区域比较
网格图
最邻近图
全局特征
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Keywords
image segmentation
region comparison
grid graphs
nearest neighbor graphs
global features
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分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准
被引量:12
- 3
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作者
张少敏
支力佳
赵大哲
林树宽
赵宏
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机构
东北大学信息科学与工程学院
医学影像计算教育部重点实验室(东北大学)
国家数字化医学影像设备工程技术研究中心
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2012年第3期412-418,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(60873009)
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文摘
配准准确性是医学图像配准算法的一项重要指标,像素灰度是目前图像配准中广泛使用的特征,但是灰度特征来源单一,而且忽略空间信息,在一些情况下容易产生误配。针对这个问题,本文提出一种融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准算法。该算法首先使用基于互信息的刚性配准算法对两幅待配准图像进行粗配;然后,在采样点上提取像素灰度和SIFT高维特征,并在此基础上构造k-最邻近图(kNNG);最后,使用k-最邻近图来估计α互信息(αMI)。实验结果表明:和传统的基于互信息和像素灰度的刚性配准算法,基于熵图估计和单一像素灰度特征的非刚性配准算法相比,本文提出的算法具有更高的配准准确性。
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关键词
医学图像配准
SIFT描述子
k-最邻近图
α互信息
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Keywords
medical image registration
SIFT ( scale invariant feature transform) descriptor
k-nearest neighbor graph(kNNG)
α-mutual information (txMI)
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分类号
TF391
[冶金工程—冶金机械及自动化]
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