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张琦

作品数:5 被引量:50H指数:4
供职机构:哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金黑龙江省科技攻关计划黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信

主题

  • 4篇图像
  • 3篇聚类
  • 2篇人类视觉
  • 2篇人类视觉系统
  • 2篇视觉系统
  • 2篇图像分割
  • 2篇图像质量
  • 2篇图像质量评价
  • 2篇谱聚类
  • 2篇无参考
  • 2篇局部方差
  • 2篇矩阵
  • 2篇聚类集成
  • 1篇低通
  • 1篇低通滤波
  • 1篇压缩图像
  • 1篇文本聚类
  • 1篇相似度
  • 1篇相似度矩阵
  • 1篇滤波

机构

  • 5篇哈尔滨工程大...
  • 1篇哈尔滨师范大...
  • 1篇哈尔滨学院
  • 1篇盐城工学院
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 5篇张琦
  • 2篇李纯
  • 2篇李鸿林
  • 2篇杨大伟
  • 1篇徐森
  • 1篇张格森
  • 1篇刘晨
  • 1篇隋毅
  • 1篇李松江

传媒

  • 1篇应用科技
  • 1篇计算机应用
  • 1篇计算机辅助设...
  • 1篇哈尔滨工程大...
  • 1篇传感器与微系...

年份

  • 2篇2014
  • 1篇2013
  • 2篇2012
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
无参考JPEG压缩图像质量评价改进算法被引量:2
2014年
针对传统JPEG压缩图像质量评价算法存在高计算复杂度的问题,通过改进经典的JPEG压缩图像质量评价算法,以无参考为基础,提出一种快速有效的质量评价算法。该算法将人眼视觉系统特性引入到图像质量评价体系中,利用局部方差选取人眼感兴趣图像块代替整体图像,并只针对感兴趣图像块做特征提取处理,计算得出3个图像的特征值,最后将所有特征值整合为一个评价值,获取原始整体图像的客观质量评价参数。仿真测试结果表明,与传统整体图像JPEG压缩图像评价算法相比,该算法皮尔逊相关系数提高0.01,与主观评价结果更为一致;运算速度提高一倍,降低了运算复杂度。
张琦李鸿林杨大伟李松江
关键词:无参考图像质量评价人类视觉系统局部方差
无参考模糊图像质量评价改进算法被引量:10
2014年
针对传统无参考模糊图像质量评价算法存在高计算复杂度的问题,通过改进经典的二次模糊处理算法,提出一种快速有效的无参考模糊图像质量评价方法。该算法基于人眼视觉系统(HVS)特性,利用局部方差选取人眼感兴趣图像块代替整体图像,并将感兴趣图像块通过低通滤波处理,构造模糊图像块,通过计算滤波前后图像块相邻像素差值变化大小获取原始整体图像的客观质量评价参数。仿真测试结果表明,该算法与传统整体图像二次模糊算法相比,皮尔逊相关系数提高0.01,与主观评价结果更为一致;运算速度提高一倍,降低了运算复杂度。
李鸿林张琦杨大伟
关键词:无参考图像质量评价人类视觉系统局部方差低通滤波
基于相似度矩阵的谱聚类集成图像分割被引量:4
2013年
针对谱聚类集成算法计算复杂度高,难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出一种将MS和基于超边相似度矩阵的谱聚类集成算法(HSMCESA)相结合的彩色图像分割算法(MS-HSMCESA)。首先,采用MS算法对彩色图像进行预分割,计算分割得到的每个区域的所有像素的彩色向量的平均值,以此作为HSMCESA的输入。在HSMCESA的谱分解过程中,通过矩阵变换对特征值分解进行近似求解,大大降低了算法的时间复杂度。对比实验表明:MS-HSMCESA较MS-Kmeans和MS-Ncut算法能获得更好的分割质量。
张琦卢志茂徐森刘晨隋毅
关键词:图像分割谱聚类聚类集成
改进近邻传播聚类的彩色图像分割被引量:27
2012年
针对近邻传播(AP)聚类算法存在运算时间长、空间复杂度高而难以应用于较大规模图像数据处理的问题,提出一种将mean shift(MS)算法和AP算法相结合的彩色图像分割方法——MSAP算法.首先应用MS算法对输入目标图像进行预分割,将分割后的区域数目代替原图像像素点数目作为AP算法输入数据的规模,计算每个区域中所有像素的彩色向量平均值,并将其作为AP算法输入的数据点,选用数据点间的距离作为相似度的测度指标;然后应用AP算法在数据相似度矩阵上进行聚类,得到最终的图像分割结果.实验结果表明,与AP算法相比,MSAP算法在运行时间和分割效果方面都有显著的提高.
许晓丽卢志茂张格森李纯张琦
关键词:SHIFT聚类算法彩色图像分割
近邻传播的文本聚类集成谱算法被引量:9
2012年
针对现有聚类集成谱算法聚类结果不稳定的问题,引入近邻传播聚类思想,设计了基于近邻传播的聚类集成谱算法(APCESA).该算法先由聚类集成和谱分得到空间结构相对简单的文本低维嵌入,然后通过近邻传播算法得到最终的聚类结果.在谱分解过程中,采用矩阵变换方法,避免了谱算法中特征值分解的高昂计算代价.对真实文本数据集的实验结果表明,所提算法比对比算法聚类更稳定,且聚类结果的NMI值和ANMI值均高于对比算法.
卢志茂李纯张琦
关键词:聚类集成文本聚类谱聚类矩阵变换
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