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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
994.
基于GPU加速的快速图像相似区域查找 总被引:1,自引:1,他引:0
图像相似区域查找是很多图形图像应用中的关键问题,也是计算瓶颈。传统加速方法如ANN(Approximate Nearest Neighbor)处理较大图像区域时速度较慢,而且在非度量空间下不支持精确查找。提出基于GPU加速的图像相似区域并行查找的通用计算框架,该框架可以扩展,以支持任意距离函数。特别针对在图像处理中应用广泛的欧氏距离(度量空间)和Chamfer距离(非度量空间)分别提出了基于CUDA的高效相似区域查找算法,比较完备地给出了相似性计算在不同度量空间下的实现。进一步,在设计具体的CUDA加速算法中,结合不同距离计算的特点对并行计算过程进行优化。该方法采用穷举的查找策略,在欧氏距离和Chamfer距离下都能实现精确查找,且大大提高了计算效率。实验结果表明,加速算法在准确查找的基础上执行速度比传统加速方法提升了一至二个数量级,且应用于纹理合成的实例表明,算法可以快速合成高质量的纹理。 相似文献
995.
使用Mexican hat函数作为特征检测算子,对图像进行局部区域提取和特征点提取,在此基础上,提出了一种结合局部区域和特征点的图像配准算法。使用Mexican hat检测算子和零交汇点检测的方法获得局部区域特征并进行初步匹配,然后使用基于不同尺度空间的Mexican hat检测算子进行特征点提取。将特征点按照局部区域进行分组,再对每一组内的特征点进行匹配操作。最后使用基于分组的随机采样一致性检验进行变换矩阵求解。算法使用Mexican hat特征检测算子进行两种图像特征的提取,对两种特征分别进行匹配,完成图像配准操作。实验结果表明,给出的Mexican hat特征检测算子在配准精度上不亚于当前主流检测方法,配准算法具有复现率高和运算速度快的优点。 相似文献
996.
针对多元线性回归模型对含阴影的昆虫图像边界分割不准确的问题,提出一种结合过渡区的多元线性回归优化算法。算法首先对多元线性回归模型进行范数优化。即根据图像的RGB三色板信息建立多元线性回归基本模型,再利用余弦范数对模型进行优化。优化后算法对图像的分割效果有所改进,但仍保留了图像阴影部分,因而引入过渡区算法对边界和阴影进行分割,实现图像边界的二次分割优化。与单独应用多元线性回归算法相比,新算法提高了昆虫图像的分割精度,具有较强的鲁棒性。 相似文献
997.
结合非局部均值的快速FCM算法分割MR图像研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对FCM算法分割医学MR图像存在的运算速度慢、对初始值敏感以及难以处理MR图像中固有Rician噪声等缺陷,提出了一种结合非局部均值的快速FCM算法。该算法的核心是首先针对MR图像中存在的Rician噪声,利用非局部均值算法对图像进行去噪处理,消除噪声对分割结果的影响;然后根据所提出的新的自动获取聚类中心的规则得到初始聚类中心;最后将得到的聚类中心作为快速FCM算法的初始聚类中心用于去噪后的图像分割,解决了随机选择初始聚类中心造成的搜索速度慢和容易陷入局部极值的问题。实验表明,该算法能够快速有效地分割图像,并且具有较好的抗噪能力。 相似文献
998.
999.
歌美迪1080P高清行车记录仪后视镜是原DVR系列的升级产品,搭载的是安霸A2 S60 CPU,使用CMOS WXGA HD图像传感器,视频分辨率有1920*1080和1280*720可供选择,搭配的140度超大广角摄像头完全满足行车记录仪录像的要求,拍照状态下像素可达500万,录像状态下像素也能达到200万,每秒30帧的帧速率,让画面清晰流畅。后视镜搭配的是4.3英寸的高亮显示屏,亮度可以随着环境的变化自动调节,后视镜还带有防眩目功能。 相似文献
1000.