基于鱼群算法优化normalized cut的彩色图像分割方法

为了克服传统的谱聚类算法求解normalized cut彩色图像分割时,分割效果差、算法复杂度高的缺点,提出了一种基于鱼群算法优化normalized cut的彩色图像分割方法.先对图像进行模糊C-均值聚类预处理,然后用鱼群优化算法替代谱聚类算法求解Ncut的最小值,最后通过最优个体鱼得到分割结果.实验表明,该方法耗时少,且分割效果好.     

差分演化优化Ncut准则的彩色图像分割

针对解Ncut准则的SM算法寻优能力不足的问题,提出一种基于差分演化优化归一化准则的彩色图像分割算法。首先对彩色图像进行爬山法预分割为多类,并构造类级间的无向完全图,之后再使用二进制差分演化算法求得Ncut准则最小化的图二分,最后通过映射获得图像的二值分割。实验结果表明,在相同预处理情况下,本文的寻优算法与SM算法相比,分割效果更为精准。     

粒子群算法优化归一化划分的彩色图像分割

为克服谱聚类算法求解归一化彩色图像划分时计算复杂度高、寻优能力差的不足,先对彩色图像各通道进行模糊C均值聚类,综合各通道聚类结果获得待分割图像,构造无向带权图;再使用二进制离散化粒子群算法替代谱聚类算法求解归一化划分准则的最小值,最后通过最优粒子获得分割结果。实验表明该方法耗时少,能完整准确地提取彩色图像中的目标。     

基于改进归一化割的甲状腺肿瘤B超图像分割

为了实现甲状腺肿瘤B超图像和核素图像的图像配准融合以及得到特征级图像配准所需要的特征区域,需分割出甲状腺、肿瘤及其周围组织。这类图像在形成过程中往往会产生斑点噪声使图像质量较差,且具有灰度对比度低和亮度分布不均匀等特点,提出一种基于各向异性扩散的归一化割分割法,将各向异性扩散模型引入到归一化割中,并通过调节模型参数来对甲状腺肿瘤B超图像进行去噪和边缘增强,优化了归一化割中轮廓线图和权值矩阵,在一定程度上避免了归一化割的过分割和欠分割,实验结果证明了该方法的可行性。     

基于词项关联关系与归一化割加权的微博用户兴趣模型

提出一种基于词项关联关系与归一化割加权非负矩阵分解的微博用户兴趣模型构建方法.该方法首先基于词分布上下文语义相关性来建立词项关联关系矩阵刻画词项间相似度,然后应用归一化割加权非负矩阵分解算法获取用户—主题矩阵,产生用户感兴趣的微博主题聚类结果.实验表明,此方法能有效地进行微博主题聚类,并支持微博用户兴趣模型构建.     

基于归一化边缘互信息与自适应加速粒子群的图像配准方法

传统的归一化互信息配准方法未利用图像的空间信息,当图像中混有一定噪声时,会出现误配准。边缘是图像最基本的特征之一,为了改进归一化互信息方法,提高图像配准的精度,加快收敛速度,将图像的边缘信息与灰度信息自适应地结合,形成归一化边缘互信息测度(NCMI),提出一种基于加速因子的自适应加速粒子群优化算法(AAPSO)来优化基于NCMI测度的图像配准。AAPSO算法通过对解排序,将指定数量的劣解进行进化加速来引导粒子的飞行,并对自适应惯性权重公式加以改进,提高了算法的收敛性,防止早熟收敛并增加优化解的多样性,同时加入加速因子来提高收敛速度。实验结果表明,该方法配准精度高,速度快,具有较强的实用性。     

基于归一化互信息向量熵的多幅图像配准方法

提出了一种新的多幅图像配准方法,归一化互信息向量熵方法。这种方法先计算任意两幅图像间的联合概率分布,然后根据联合概率分布计算它们间的归一化互信息,把所有两幅图像组合得到的归一化互信息组成一个向量,最后计算该归一化互信息向量的熵。最大熵对应最佳配准位置。通过对人体脑部图像的刚体配准实验,从函数曲线、计算时间和配准精度方面,对新方法和其它三种方法进行了分析和比较。实验结果表明,新提出的方法可以提高配准精度、减少配准时间。     

改进的图谱理论阈值分割方法

针对现有的基于归一化的图谱理论阈值分割算法的权值计算公式没有充分考虑像素点的关联,在图像含有弱边界时很难得到真实解,导致图像细节分割不理想的问题,本算法首先使用高斯混合模型构造新的约束条件引入到权值计算中,使得权值计算充分地考虑像素点之间的关联。在计算图谱划分测度前,本算法通过高斯混合模型的均值参数自适应确定门限值的分布区间,较大地提高了图谱划分测度计算的效率。实验结果表明,相对于现有的基于归一化的图谱理论的阈值分割方法,本文算法具有较好的分割效果,可以保留图像更多细节。     

融合空间及邻域信息的色彩直方图检索方法

针对直方图无法反映色彩分布的空间信息这一缺陷,提出一种融合了空间及邻域信息的色彩直方图检索方法。以同一色彩构成的最大连通区域及其边缘区域的颜色粗糙度来反映同一颜色像素形成的区域特点及邻域信息,从而降低检索结果对色彩的绝对依赖,提高了检索的准确性。     

基于蚁群优化多层图划分的彩色图像分割方法

为了消除基于谱聚类的归一化切分图像分割中聚类参数对分割结果的约束,提出了一种基于蚁群优化的多层图划分算法来进行归一化切分,进而对彩色自然景观图像进行分割.该算法将代表图像的相似度图作为蚁群的栖息环境,在归一化割准则的指导下,通过蚂蚁的觅食行为将相似的顶点逐渐聚集在一起,从而以多层的方式完成图划分.为了降低图像分割的计算量,利用超像素对图像进行预处理.实验对比表明,该算法消除了归一化切分分割结果对聚类参数的依赖,并提高了归一化切分分割的准确性和速度.     

基于互信息的颅脑MR影像序列的三维配准

医学图像配准具有重要的临床应用价值,并一直是医学图像处理领域的热点研究问题。基于互信息的配准方法由于自动化程度高和配准精度高的优点而被广泛应用于三维医学图像配准;但是,也存在着数据量大、计算速度慢的问题。采用归一化互信息测度,并将一种新的正交优化技术应用于颅脑MR影像序列的三维配准,旨在缩短处理时间。将该方法与使用传统优化算法的配准方法作了比较,实验结果表明,提出的方法能够显著提高配准速度,且不降低配准精度。     

基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化方法*

在分析当前研究中常用的属性离散化方法的基础上,提出了一种计算初始断点集合的算法;定义了断点的信息熵,并以此作为对断点重要性的度量,提出了一种基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化算法。通过与其他离散化算法的对比实验,验证了本算法的有效性,而且在样本数和条件属性数目不断增大时仍有很高的效率。     

基于SVM的信息融合新方法*

利用SVM对大规模数据进行训练时,需要占用很大的内存空间,甚至会因内存不够而无法训练。为此,提出了将大规模数据分块求解,然后将分块求解的结果进行信息融合的新方法。首先训练得到各模块的支持向量,将所有支持向量进行融合,得到决策模型和一组支持向量。当有新的数据加入时,将其作为一个子模块,训练得到该模块的支持向量,与原模型中获得的支持向量进行融合,训练得到新的决策模型。利用KDDCUP99数据进行实验,结果表明该方法的测试精度与在所有数据集上训练的精度相当,花费时间少,适用于增量学习。     

基于SAM与SVM的高光谱遥感蚀变信息提取

高光谱遥感技术的发展,提高了遥感技术的定量化水平,要求人们从光谱维去理解地物在空间维的变换。提出了一种光谱角匹配技术（Spectral Angle Mapper,SAM）与支持向量机（Support Vector Machine,SVM）相结合的高光谱遥感蚀变信息提取模型,在光谱维提取地表的蚀变信息。鉴于SAM算法仅考虑波谱矢量方向,忽略辐射亮度大小的缺点,利用SVM算法对SAM的提取结果进行二次分类,利用网格搜索法并结合分类精度评估进行参数寻优。通过AVIRIS高光谱数据实验证明,提取的蚀变信息分类精度为78.172 6%,Kappa系数为0.712 5。该模型计算方便,对于解决光谱维的地物分类及相似矿物的蚀变信息提取具有一定的实际意义。     

基于信息熵的支持向量数据描述分类

针对现有的支持向量数据描述(SVDD)在解决分类问题时通常存在盲目性和有偏性,在研究信息熵和SVDD分类理论的基础上,提出了改进两类分类问题的E-SVDD算法。首先对两类样本数据分别求出其熵值;然后根据熵值大小决定将哪类放在球内;最后结合两类样本容量以及各自的熵值所提供的分布信息,对SVDD算法中的C值重新进行定义。采用该算法对人工样本集和UCI数据集进行实验,实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于CA技术的网络信息安全系统设计实践

针对企业级应用的安全问题,提出了一种切实可行的设计方案。该方案将CA技术与LDAP、数据库技术结合起来,建立了基于PKI的网络信息安全系统。经过实际应用和运行表明,该方案有效地解决了企业级应用中存在的诸多安全问题,极大地提高了企业级应用的安全等级。     

基于EEMD的多传感器信息融合降噪方法

由于传感器被动采集所得信号没有太多先验信息,在后续应用过程中因噪声的存在受到限制,所以,提出一种基于总体经验模式分解（EEMD）和时延估计的多传感器信息融合降噪方法.首先将多传感器采集所得信号进行EEMD,将所得对应IMF分量进行互相关,求取时延估计值,依据时延矢量封闭准则（TDVCR）获得相应IMF分量的时延矢量误差.最后,根据多传感器综合支持度确定相应权重,对IMF分量进行重构,得到降噪后的信号.实验结果表明：该方法在EEMD的基础上有效利用了多传感器的时延估计特性,在没有任何先验信息的条件下降低了信号噪声,取得满意的效果.     

基于深度信息的特征学习与动作识别方法

为了进行复杂交互动作识别,提出基于深度信息的特征学习方法,并使用两层分类策略解决相似动作识别问题.该方法从频域的角度分析深度图像动作序列,提取频域特征,利用VAE对特征进行空间特征压缩表示,建立HMM模拟时序变化并进行第一层动作识别.为了解决相似动作识别问题,引入三维关节点特征进行第二层动作识别.实验结果表明,两种特征在动作数据集SBU-Kinect上能够有效地表示姿态含义,策略简单有效,识别准确率较高.     

应用通道间相关性及增强信息蒸馏的彩色图像去马赛克网络

在商用数码相机中,由于CMOS传感器的限制,在采样得到的图像中的每个像素位置仅有一个色彩通道的信息,因此,需要采用彩色图像去马赛克(CDM)算法来恢复全彩图像.然而,现有的基于卷积神经网络(CNN)的CDM算法不能以较低的计算复杂度和网络参数量取得令人满意的性能.针对这个问题,提出一种应用通道间相关性和增强信息蒸馏(I...     

基于马尔可夫随机场的图像分割方法综述

系统地综述了基于MRF的图像分割方法。介绍了基于MRF模型的图像分割理论框架, 给出了当前MRF图像建模研究的热点问题。概括了基于MRF模型的图像分割算法, 包括图割算法、归一化割算法、置信度传播算法等, 指出了这些算法的发展方向。