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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
首先采用基于颜色聚类的方法将图像分割成区域,提取每个区域的Gabor小波纹理特征和灰度共生矩阵纹理特征,接着采用信息熵对特征进行选择,使用选择后的特征对图像区域进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;然后提出遗传模糊C均值算法对图像进行聚类。在图像检索时,查询图像和聚类中心比较,在距离最小的类中进行检索。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率,提高了检索的精度。  相似文献   

2.
Adaboost和信息瓶颈算法在图像检索中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
提出基于Adaboost特征选择和信息瓶颈算法的图像检索方法,提取图像的量化颜色直方图特征和Gabor小波纹理特征,采用Adaboost特征选择算法进行特征降维;用信息瓶颈算法对图像进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度,按照相似度的大小返回检索结果。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率以及检索的精度。  相似文献   

3.
针对彩色结肠镜图像,提出一种融合颜色、亮度、空间距离和纹理信息,采用随机聚类的彩色图像分割新算法。该算法采用分形维作为图像纹理特征的度量,用一种基于元素间的相似性的随机聚类方法对特征空间进行聚类。该聚类算法是基于对图中的切割进行采样的新的图论算法,可以自动获得最佳的分类数目。  相似文献   

4.
基于互信息约束聚类的图像语义标注   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
提出一种基于互信息约束聚类的图像标注算法。采用语义约束对信息瓶颈算法进行改进,并用改进的信息瓶颈算法对分割后的图像区域进行聚类,建立图像语义概念和聚类区域之间的相互关系;对未标注的图像,提出一种计算语义概念的条件概率的方法,同时考虑训练图像的先验知识和区域的低层特征,最后使用条件概率最大的语义关键字对图像区域语义自动标注。对一个包含500幅图像的图像库进行实验,结果表明,该方法比其他方法更有效。  相似文献   

5.
在图像分类中,视觉词典的质量直接影响着图像分类的结果,随着用户的要求提高,K-means聚类算法所构建的视觉词典已无法满足用户对图像分类的需求,为了得到高效的视觉词汇码本,针对构建视觉词典的算法进行研究,通过K-means算法和层次聚类算法的结合来达到这一目的。混合聚类算法采用K-means算法对数据样本进行初步聚类,得到一个粗略的划分;引入信息熵的属性加权,利用信息熵度量某个属性的关键性,信息熵越大的属性对聚类结果的影响越小,计算加权后的类间欧式距离,将距离相近的两个类进行合并;在空间金字塔模型框架中,将改进的混合聚类方法应用到视觉词典的构建中。实验结果表明,结合信息熵的层次聚类算法能有效提高空间金字塔模型的分类准确率。  相似文献   

6.
针对图像间结构复杂、纹理重复的对象中存在特征匹配鲁棒性差、误匹配率高的问题,结合最近邻思想,提出一种基于动态拓展的特征匹配方法。输入待匹配的两幅图像,采用SIFT算子提取图像初始特征点几何位置信息,构建基础数据集;依据基础数据集,采用核心点周围邻域逐层约束的动态拓展聚类方法,划分图像聚类簇;设计度量函数确定图像对应聚类簇,生成对应簇内特征点的描述子;采用最近邻距离比准则进行特征匹配。以Oxford VGG标准数据集和古建筑图像为对象,验证了该算法的精确性与鲁棒性。  相似文献   

7.
提出了一种基于对偶树复小波变换的模糊纹理图像分割算法,该方法包括纹理特征提取和纹理分类两个阶段,其中,特征提取在对偶树复小波变换的基础上进行;纹理分类可以直接用模糊C均值算法进行聚类从而完成纹理的分割,但由于该算法中隶属度函数是基于样本到类中心的距离设计的,这对非球形分布数据很不合理,针对该问题,引入样本与样本的紧致度来度量类中各个样本之间的关系从而修正隶属度函数,并将其用于纹理分类。实验结果表明与模糊C均值算法在运行时间上相差不大的情况下,改进的方法在分割精度、边缘准确性和区域一致性上都得到了明显的改善。  相似文献   

8.
基于模糊C均值聚类的旋切单板表面纹理检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
旋切单板的纹理对缺陷的检测会产生干扰,本文提出一种改进的模糊C聚类均值(FCM)算法的旋切单板表面缺陷检测方法,该方法考虑了类内样本密度和类间距离作为综合参数,从而可以获得合理的初始聚类中心。该算法可以较好的检测出旋切单板表面纹理和缺陷信息。  相似文献   

9.
基于特征散度的自适应FCM图像分割算法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在距离测度鲁棒性差、需预先给出初始聚类数目、未考虑图像局部相关特性等问题。为克服上述缺点,通过引入特征散度进行距离测度,并结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目和根据Laws纹理测度提取图像特征等措施,提出了一种新的FCM图像分割算法。实验结果表明,该新算法可以有效地提高图像的分割效果(特别是纹理图像),其分割结果优于现有FCM图像分割方案。  相似文献   

10.
通过融合图像中不同模态的信息并利用少量带标记的图像进行半监督距离学习,来对图像进行聚类。首先,提取彩色图像中RGB颜色空间的直方图信息、纹理信息,并采用SIFT算法提取Bag of Words来重新表达图像,从而基于图像的颜色特征、纹理特征以及语义特征,建立图像的多模态表达机制,将原始图像投射到表达空间;然后,利用少量标记的图像,通过半监督距离学习,获得图像在多模态信息空间的相似性度量;最后,通过半监督聚类方法,实现图像分组,在多个图像数据库中验证提出的方法的有效性。  相似文献   

11.
目的 高光谱图像波段数目巨大,导致在解译及分类过程中出现“维数灾难”的现象。针对该问题,在K-means聚类算法基础上,考虑各个波段对不同聚类的重要程度,同时顾及类间信息,提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法。方法 首先,引入波段权重,用来刻画各个波段对不同聚类的重要程度,并定义熵信息测度表达该权重。其次,为避免局部最优聚类,引入类间距离测度实现全局最优聚类。最后,将上述两类测度引入K-means聚类目标函数,通过最小化目标函数得到最优分类结果。结果 为了验证提出的高光谱图像分类方法的有效性,对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像标准图中的地物类别根据其光谱反射率差异程度进行合并,将合并后的标准图作为新的标准分类图。分别采用本文算法和传统K-means算法对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像进行实验,并定性、定量地评价和分析了实验结果。对于图像中合并后的地物类别,光谱反射率差异程度大,从视觉上看,本文算法较传统K-means算法有更好的分类结果;从分类精度看,本文算法的总精度分别为92.20%和82.96%, K-means算法的总精度分别为83.39%和67.06%,较K-means算法增长8.81%和15.9%。结论 提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法,实验结果表明,本文算法对高光谱图像中具有不同光谱反射率差异程度的各类地物目标均能取得很好的分类结果。  相似文献   

12.
王海洋  车生兵  舒旭 《计算机应用》2011,31(8):2169-2173
已有的半脆弱水印算法大多数采取了双步长的固定量化方法,对载体图像没有针对攻击特性给予考虑,只将载体图像分为平滑和纹理两个区域,使得水印的鲁棒性进入了一个瓶颈状态。为了进一步提高水印的鲁棒性,提出了一种基于图像动态分割技术和信息熵的半脆弱水印算法。图像动态分割技术将图像分为若干个嵌入区域,并且确定各个嵌入区域的嵌入强度;基于信息熵的步长量化算法将信息熵引入到步长量化的计算方法中,能够有效衡量不同嵌入区域所携带的敏感信息量。实验结果表明,提出的算法与已有半脆弱水印算法相比,视觉掩蔽性好,鲁棒性也有了较明显的提高。  相似文献   

13.
提出一种基于信息瓶颈聚类的多聚焦图像融合方法。该方法采用信息瓶颈算法对源图像进行聚类分析,获得联合的聚类表示;由非下采样Contourlet变换对源图像进行多分辨率分解,通过联合聚类表示指导各频域系数融合;采用非下采样Contourlet逆变换重构获得融合图像。实验结果表明,该方法具有良好的客观评价性能和主观视觉效果。  相似文献   

14.
A good feature selection method should take into account both category information and high‐frequency information to select useful features that can effectively display the information of a target. Because basic mutual information (BMI) prefers low‐frequency features and ignores high‐frequency features, clustering mutual information is proposed, which is based on clustering and makes effective high‐frequency features become unique, better integrating category information and useful high‐frequency information. Time is an important factor in topic detection and tracking (TDT). In order to improve the performance of TDT, time difference is integrated into clustering mutual information to dynamically adjust the mutual information, and then another algorithm called the dynamic clustering mutual information (DCMI) is given. In order to obtain the optimal subsets to display topics information, an objective function is proposed, which is based on the idea that a good feature subset should have the smallest distance within‐class and the largest distance across‐class. Experiments on TDT4 corpora using this objective function are performed; then, comparing the performances of BMI, DCMI, and the only existed topic feature selection algorithm Incremental Term Frequency‐Inverted Document Frequency (ITF‐IDF), these performance information will be displayed by four figures. Computation time of DCMI is previously lower than BMI and ITF‐IDF. The optimal normalized‐detection performance (Cdet)norm of DCMI is decreased by 0.3044 and 0.0970 compared with those of BMI and ITF‐IDF, respectively.  相似文献   

15.
提出了一种分水岭变换和结合空间信息的FCM聚类相结合的图像分割方法。方法采用基于图论的结合区域特征信息和空间信息的距离度量,以分水岭变换得到的图像分割小区域为节点构建一个连通加权图,通过计算图上不同节点之间的最短路径来度量不同区域之间的相似程度,从而实现过分割小区域的合并。该方法综合考虑了区域的特征之间的差异和空间位置的差异,与传统的FCM聚类方法在特征空间进行聚类相比,具有较强的噪声抑制能力。图像分割的实验结果证明了该算法的可行性和有效性。  相似文献   

16.
This paper investigates facial image clustering, primarily for movie video content analysis with respect to actor appearance. Our aim is to use novel formulation of the mutual information as a facial image similarity criterion and, by using spectral graph analysis, to cluster a similarity matrix containing the mutual information of facial images. To this end, we use the HSV color space of a facial image (more precisely, only the hue and saturation channels) in order to calculate the mutual information similarity matrix of a set of facial images. We make full use of the similarity matrix symmetries, so as to lower the computational complexity of the new mutual information calculation. We assign each row of this matrix as feature vector describing a facial image for producing a global similarity criterion for face clustering. In order to test our proposed method, we conducted two sets of experiments that have produced clustering accuracy of more than 80%. We also compared our algorithm with other clustering approaches, such as the k-means and fuzzy c-means (FCM) algorithms. Finally, in order to provide a baseline comparison for our approach, we compared the proposed global similarity measure with another one recently reported in the literature.  相似文献   

17.
[K]均值聚类算法是聚类领域最知名的方法之一,然而[K]均值聚类完全依赖欧式距离进行聚类,忽略了样本特征离散程度对聚类结果的影响,导致聚类边缘样本容易被误聚类,且算法易局部收敛,聚类准确率较低。针对传统[K]均值聚类算法的不足,提出了似然[K]均值聚类算法,对于每个聚类的所有样本考虑每个维度样本特征的离散程度信息,分别计算样本属于某一聚类的似然概率,能够有效提高聚类准确率。在人造数据集和基准数据集验证了似然[K]均值聚类算法的优越性,将其应用于涡扇发动机气路部件故障以及传感器故障的模式识别,验证了该算法在涡扇发动机故障诊断中的实用性和有效性。  相似文献   

18.
基于多特征模糊聚类的图像融合方法   总被引:7,自引:1,他引:7  
首先利用模糊C-均值聚类算法在多特征形成的特征空间上对图像进行区域分割,并在此基础上对区域进行多尺度小波分解;然后利用柯西函数构造区域的模糊相似度,应用模糊相似度及区域信息量构造加权因子,从而得到融合图像的小波系数;最后利用小波逆变换得到融合图像.采用均方根误差、峰值信噪比、熵、交叉熵和互信息5种准则评价融合算法的性能.实验结果表明,文中方法具有良好的融合特性.  相似文献   

19.
This article describes a multiobjective spatial fuzzy clustering algorithm for image segmentation. To obtain satisfactory segmentation performance for noisy images, the proposed method introduces the non-local spatial information derived from the image into fitness functions which respectively consider the global fuzzy compactness and fuzzy separation among the clusters. After producing the set of non-dominated solutions, the final clustering solution is chosen by a cluster validity index utilizing the non-local spatial information. Moreover, to automatically evolve the number of clusters in the proposed method, a real-coded variable string length technique is used to encode the cluster centers in the chromosomes. The proposed method is applied to synthetic and real images contaminated by noise and compared with k-means, fuzzy c-means, two fuzzy c-means clustering algorithms with spatial information and a multiobjective variable string length genetic fuzzy clustering algorithm. The experimental results show that the proposed method behaves well in evolving the number of clusters and obtaining satisfactory performance on noisy image segmentation.  相似文献   

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