基于蚁群优化算法的彩色图像颜色聚类的研究

颜色聚类是计算机视觉和图形学中基本的处理问题 .提出了蚁群聚类算法在彩色图像颜色聚类中应用的新思路 .根据蚁群 pick- drop机制的基本原理 ,提出了在 RGB彩色空间中 ,改进的蚁群算法在彩色图像像素的颜色值聚类中的应用 ,最后进行像素的颜色映射 ,从而完成量化工作 .实验表明 ,采用该算法进行色彩的量化更具鲁棒性 ,颜色失真小 ,同时实现简单     

融合K-means和RBF神经网络的汉字识别算法

对于自然场景中拍摄的汉字图像,现有的汉字识别算法出现了很多问题,如传统的BP神经网络算法识别效率低下,传统的RBF神经网络算法识别准确率不高等,针对这些问题,论文提出了融合K-means和RBF神经网络的汉字识别算法.该算法通过引入减聚类算法,来计算出K-means算法的初始聚类中心及其个数,接着用K-means算法计算出RBF神经网络算法的径向基函数的中心,最后确定径向基函数的宽度以及隐含层到输出层之间的权值.实验结果表明该算法有着较高的准确率,能有效地提高汉字识别效率,具有一定的实用价值.     

基于模糊粒度计算的K-means文本聚类算法研究

传统的K-means算法对初始聚类中心非常敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,算法的稳定性下降。针对这个问题,提出了一种优化初始聚类中心的新算法:在数据对象的模糊粒度空间上给定一个归一化的距离函数,用此函数对所有距离小于粒度d_λ的数据对象进行初始聚类,对初始聚类簇计算其中心,得到一组优化的聚类初始值。实验对比证明,新算法有效地消除了传统K-means算法对初始输入的敏感性,提高了算法的稳定性和准确率。     

基于改进花朵授粉的K-均值聚类算法

针对K-means聚类算法依赖于初始值并易陷入局部最优值的问题,提出了一种基于改进花朵授粉的K-means聚类算法。该算法首先通过混沌映射的序列作为花朵种群的初值位置,保证花朵种群在搜索空间的多样性、确定性;然后在花朵授粉的后期搜索阶段引入禁忌搜索算法以避免陷入局部最优解;最后将改进后的FPA算法用于优化K-means算法的初值。在五个聚类数据集上的实验结果表明,改进后算法的平均聚类准确率相比于花朵授粉聚类算法提高了12.2%,证明了该算法对于低维数据集具有更好的聚类效果。     

基于并行遗传算法的K-means聚类研究

针对传统K-means聚类算法对初始聚类中心的选择敏感,以及聚类数K难以确定的问题,提出一种基于并行遗传算法的K-means聚类方法.该方法采用一种新型的可变长染色体编码方案,随机选择样本点作为初始聚类中心形成染色体,然后结合K-means算法的高效性和并行遗传算法的全局优化能力,通过种群内的遗传、变异和种群间的并行进化、联姻,有效地避免了局部最优解的出现,同时得到了优化的聚类数目和聚类结果.实验表明该方法是一种精确高效的聚类方法.     

色彩量化的模糊粒子群优化技术

把粒子群算法应用到色彩量化中,结合已有的模糊C均值聚类量化方法,提出了一种基于粒子群优化的色彩量化算法。模糊C均值聚类量化算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解;PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将模糊C均值聚类量化算法和PSO算法结合起来,把模糊C均值聚类量化算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明,新算法在均方根误差和峰值信噪比评判准则下能够得到最优的量化结果。     

基于模糊理论的低照度彩色图像增强算法

低照度彩色图像存在整体亮度低、对比度差、颜色偏暗和信噪比低等特点,传统图像增强算法对其增强效果非常有限。提出了一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强算法,将三原色(red,green,blue,RGB)图像转换成色相饱和度(HSV)图像,以保证增强处理不引起图像的色彩失真。对亮度图像进行非线性变化,实现动态范围展宽;采用修正后的隶属度函数将图像映射到模糊平面,实现对比度增强。实验结果表明:该算法显著地提高了图像整体亮度和对比度,改善了低照度彩色图像的视觉效果。     

改进的谱聚类算法在图像分割中的应用

为了消除传统的谱聚类图像分割算法存在的缺陷,提出一种改进的谱聚类图像分割算法.该算法提出余弦相似性加权矩阵,充分利用图像的纹理信息和空间临近信息构造相似性矩阵.在谱映射过程中,利用Nystr(o)m逼近策略估计相似性矩阵及其主特征向量.最后利用优化的K-means算法与优化的粒子群算法相结合的算法对得到的低维向量子空间进行聚类,避免直接采用K-means算法对初始值敏感,易陷入局部最优的缺点.实验证明该算法在运行时间和分割精度方面较传统谱聚类算法均有明显的提高.     

基于改进量子粒子群的K-means聚类算法及其应用

针对传统K-means聚类算法受初始类中心影响导致聚类准确度较低的问题,利用量子粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,提出一种基于改进量子粒子群的K-means聚类算法.为防止量子粒子群优化算法陷入局部极值,采用具有高斯扰动的局部吸引子以提高种群跳出局部最优的能力;为提高算法的收敛速度,采用加权更新种群平均最...     

聚类分析在彩色像景织物分色处理中的应用

本文在彩色像景织物的图像传统分色基础上,结合数据挖掘中K-means聚类算法的不足之处,提出了一种改进的K-means彩色图像的聚类分析的分色方法和失真度指标,并通过实验对传统分色方法与改进的聚类分色方法的失真度进行比较,表明用该聚类方法具有较小的失真度,能起到与原纹样风格一致的效果。     

综合颜色和形状特征聚类的图像检索

为了提高图像检索的速度和准确率,通过分析各种聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种新的划分聚类的图像检索方法。首先对HSV模型非均匀量化,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;然后基于改进的Hu不变矩提取图像的全局形状特征;最后,综合颜色和形状特征对图像基于贡献度聚类并建立特征索引库。利用上述方法在Corel图像库中进行图像检索。实验结果表明,与改进的K-means算法的图像检索算法相比,提出算法的查准率和查全率均有较大提高。     

混合聚类彩色图像分割方法研究

提出了一种基于K-均值算法和EM算法混合聚类的彩色图像分割方法。首先将待分割的RGB彩色图像转化成YUV空间模型,然后将该图像分割成n小块,对每个块的颜色分量用改进的K-均值聚类算法进行聚类分析,最后用EM聚类算法对每个块进行聚类,分割源图像。对K-均值算法和EM算法的初始聚类中心引进了改进算法,加快了算法的收敛速度。并与相似的分割方法进行了比较实验,给出了详细的实验结果与分析。实验表明该方法分割速度快,效果好,具有较高的实用价值。     

聚类分析在彩色图像量化中的应用

聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要研究方向。它在统计数据分析、模式识别、图像处理等领域有着广泛的应用。迄今为止,人们已经提出了许多用于彩色图像量化的聚类算法。在以往的算法中,由于普遍存在着对初始聚类中心选取的盲目性或极端性,故使重建图像的整体层次与局部细节之间的矛盾未得到较好的解决。该文以SCA犤6犦算法为基础,给出了一种基于最大频度与类内最小距离最大相结合的初始聚类中心优选法———SCAMMD聚类算法。实验表明:该算法能较大幅度地减少图像量化后的均方差以及颜色失真度,量化效果比SCA和其它一些聚类量化算法有显著的提高。     

一种用于彩色图象量化的快速聚类算法

为了对彩色图象进行有效地压缩处理,提出了一种基于模式识别技术的图象量化新算法（FSCAMMD）,该算法首先把彩色图象中的颜色样本归为一类,并采用最大频度与类内最小距离最大相结合的方法选取初始类代表点--初始值优选法;然后采用欧氏距离聚类准则及重心法,求得新聚类域中心的向量值,从而得到了令人满意的量化效果。该算法不仅克服了SCA算法对聚类中心初始值选取的不足,较大幅度地减少了彩色图象量化后的总方差以及颜色失真度,而且较好地解决了重建彩色图象的整体层次与局部细节之间的矛盾,其量化效果优于SCA和其他一些聚类量化算法。     

结合Gamma修正的色彩量化新算法

色彩量化的最终目的是使得视觉效果上的最化图像与原图像的差别（即失真）最小，量化的应用又对算法效率提出很高的要求，文中提出一种结合Gamma修正的量化算法，速度明显快于中位切分等以往算法，并且量化图像的质量近似于，甚至部分视觉效果优于这些算法，该算法是一种切实有效的图像量化方法，它在计算复杂度和量人结果的精确度上进行了折衷。     

基于Fisher判据的自适应彩色图像量化算法

提出了一种基于Fisher判据的自适应彩色图像量化算法。首先用八叉树算法把原始图像量化为256种颜色,然后根据人类的视觉特性,参照NBS距离与人类视觉对颜色差别的定量关系,自动确定初始聚类中心及聚类数目,在此基础上,用Fisher判据自动确定出初始类中心的一个同组,从而实现图像的量化。实验结果表明所提算法无需事先给定颜色量化数目,在量化数目相同的情况下,量化效果明显优于八叉树算法和k均值算法。     

Near lossless compression of hyperspectral images based on distributed source coding

Effective compression technique of on-board hyperspectral images has been an active topic in the field of hyperspectral remote sensintg.In order to solve the effective compression of on-board hyperspectral images,a new distributed near lossless compression algorithm based on multilevel coset codes is proposed.Due to the diverse importance of each band,a new adaptive rate allocation algorithm is proposed,which allocates rational rate for each band according to the size of weight factor defined for hyperspectral images subject to the target rate constraints.Multiband prediction is introduced for Slepian-Wolf lossless coding and an optimal quantization algorithm is presented under the correct reconstruction of Slepian-Wolf decoder,which minimizes the distortion of reconstructed hyperspectral images under the target rate.Then Slepian-Wolf encoder exploits the correlation of the quantized values to generate the final bit streams.Experimental results show that the proposed algorithm has both higher compression efficiency and lower encoder complexity than several existing classical algorithms.     

基于聚类分析的色彩量化新算法及其应用

针对针织提花,植绒、印染以及金属表面花纹处理等电脑设计中的要求,研究图像重新量化成仅有几种颜色的色彩量化问题,提出一种基于聚类分析的色彩量化新算法,量化图像较好地兼顾了原图像的总体风貌和设计者希望保留的一些特征,该算法计算量小,容易在微电脑中实现,已成功地应用于电脑提花圆机花型ＣＡＤ系统。该算法对一般的色彩量化具有重要意义。     

基于图像主色彩的视频关键帧提取方法

针对现有关键帧提取算法存在的计算量大、阈值选择困难、视频类型受限等问题, 提出了一种基于图像主色彩的视频关键帧提取方法。该方法利用基于八叉树结构的色彩量化算法提取图像主色彩特征,通过计算颜色特征的相似度实现镜头边界检测,最后采用K-均值算法对提取出的代表帧序列进行聚类,准确提取出指定数目的关键帧。实验结果表明,所提算法计算简单、空间耗费少,具有良好的通用性和适应性。