侯玉婷
- 作品数：3 被引量：28H指数：3
- 供职机构：西北大学信息科学与技术学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于KNN的特征自适应加权自然图像分类研究被引量：17
- 2014年
- 针对自然图像类型广泛、结构复杂、分类精度不高的实际问题,提出了一种为自然图像不同特征自动加权值的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)分类方法。通过分析自然图像的不同特征对于分类结果的影响,采用基因遗传算法求得一组最优分类权值向量解,利用该最优权值对自然图像纹理和颜色两个特征分别进行加权,最后用自适应加权K-近邻算法实现对自然图像的分类。实验结果表明,在用户给定分类精度需求和低时间复杂度的约束下,算法能快速、高精度地进行自然图像分类。提出的自适应加权K-近邻分类方法对于门类繁多的自然图像具有普遍适用性,可以有效地提高自然图像的分类性能。
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- 关键词：K-近邻算法基因算法特征加权
- 基于SVM-KNN的特征自适应加权自然图像分类研究
- 数字图像的分类问题是图像处理中尤为重要的研究内容,目前关于图像分类的研究大多集中在专业图像领域,如遥感图像和医学图像等。这些图像通常分辨率较低、多为灰度图像、纹理构成较单一,并且数据量较小。而现阶段对于人类生活中接触最多...
- 侯玉婷
- 文献传递
- 改进的Criminisi图像修复算法研究被引量：8
- 2015年
- 针对Criminisi算法存在的优先权函数不可靠,匹配块遍历搜索时间复杂度大,以及选取匹配块时相似度函数不准确的问题,提出了一种改进的Criminisi图像修复算法。该算法改进了优先权计算公式,引入了方差差值项,增强了对图像结构部分的辨别能力。在搜寻最佳匹配块时,引入一个比例系数,从而有效缩短了匹配块寻求时间,降低时间复杂度。且定义了新的待修复块与匹配块之间的相似度函数。通过实际修复实验证明,改进后的Criminisi算法的修复结果更加可靠和有效。
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- 关键词：图像修复纹理合成相似度函数
