针对有偏场环境下带有光栅的散焦图像分割问题,提出了一种新的基于有偏场估计的模糊聚类分割算法。通过建立依赖于有偏场的模糊聚类目标函数,导出了基于灰度以及邻域灰度均值的聚类中心、模糊聚类函数以及有偏场估计
模糊C-均值聚类算法(FCM)是一种结合模糊集合概念和无监督聚类的图像分割技术,适合灰度图像中存在着模糊和不确定的特点;但该算法受初始聚类中心和隶属度矩阵的影响,易陷入局部极小。利用混沌非线性动力学具
同图复制窜改是图像窜改较为常见的一类,基于块匹配检测方法往往存在准确率低、时间复杂度高等问题,为提高准确率并大幅度降低时间复杂度,应用深度学习特征和聚类算法进行检测。首先用稀疏自编码器训练大量样本集找
目前,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,为了提高视觉词汇码本的质量和图像分类的准确率,针对构建视觉词典的算法进行研究。在空间金字塔模型的基础上,图像分类算法首先采用
ISODATA聚类分析,遥感图像分类中的重要算法,对于非监督法分类尤为适用
研究了独立分量分析(ICA)算法在运动模糊图像检索中的应用。首先,对图片库中的图像进行ICA处理,构造由相互独立的基向量构成的子空间,将图片库中的图像及运动模糊图像分别向该空间投影,获得各自的特征。其
由于一维混沌映射有可能退化为周期以及密钥空间相对太小等缺点。现结合一次耦合形式的二维Logistic混沌映射,由此映射生成混沌序列,在空域上对图像进行加密,然后对其加密后的图像进行小波分解,对其小波系
针对点到线模型计算量大的问题,提出了一种小波域子矢量的点到线模型的快速算法,并给出了该算法在高光谱图像无损压缩中的方案。该方法通过在点到线模型阶段对矢量进行小波变换,然后选择低频分量,通过调整小波域的
空间光谱局部约束弹性网超图用于高光谱图像聚类
在原型空间特征提取方法的基础上提出一种基于加权原型空间特征提取的方法用于高光谱图像数据分类。通过加权模糊[C]均值算法对每个特征施加不同的权重,从而保证提取后的特征含有较高的信息量。实验结果表明,与P