基于复杂网络的图像建模与特征提取方法 被引量：7

1

作者 汤进 陈影 +1 位作者 江波 罗斌 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期243-247,252,共6页

针对传统图像结构图表示特征不稳定的问题,提出一种基于复杂网络模型的图像表示与识别方法。以图像的关键点作为网络节点,构建复杂网络初始模型。利用最小生成树分解方法对初始网络模型进行动态演化,提取不同演化阶段下的网络特征,实现... 针对传统图像结构图表示特征不稳定的问题,提出一种基于复杂网络模型的图像表示与识别方法。以图像的关键点作为网络节点,构建复杂网络初始模型。利用最小生成树分解方法对初始网络模型进行动态演化,提取不同演化阶段下的网络特征,实现对图像结构特征的描述。该方法直接利用图像关键点之间的空间分布信息,结构简单。分类与聚类实验结果表明,与传统基于边权值阈值的演化方法相比,该方法能更准确地描述图像的结构。 展开更多

关键词 图像识别 最小生成树 动态演化 特征提取 小世界网络 复杂网络

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基于快速稀疏表示的医学图像压缩 被引量：6

2

作者 赵海峰 鲁毓苗 +1 位作者 陆明 陈思宝 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第4期233-236,共4页

随着数字医学图像数据量的日益增大,有必要采取一定的图像压缩技术进行压缩存储。为此,提出基于快速稀疏表示的医学图像压缩方法。使用K-奇异值分解算法构造医学图像过完备字典,采用批量正交匹配追踪(Batch-OMP)算法进行稀疏编码。该方... 随着数字医学图像数据量的日益增大,有必要采取一定的图像压缩技术进行压缩存储。为此,提出基于快速稀疏表示的医学图像压缩方法。使用K-奇异值分解算法构造医学图像过完备字典,采用批量正交匹配追踪(Batch-OMP)算法进行稀疏编码。该方法只需要存储稀疏编码非零位置的系数信息,利用过完备字典即可实现原始医学图像的重构。实验结果表明,该方法可提高图像稀疏编码的速度,与正交匹配追踪(OMP)算法相比可提速40%左右,并且图像重构效果优于联合图像专家组(JPEG)算法和多级树集合分裂(SPIHT)算法的压缩效果,相对JPEG压缩的图像峰值信噪比平均提高18%,相对SPIHT算法平均提高50%。 展开更多

关键词 稀疏表示 医学图像压缩 K—SVD算法 稀疏编码 OMP算法 Batch—OMP算法

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组合核支持向量机的模式分析新方法 被引量：3

3

作者 徐立祥 李旭 +1 位作者 吕皖丽 罗斌 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第24期112-115,共4页

基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和多项式核函数进行有效的线性组合,给出一种新的支持向量机的组合核函数,提出一种基于再生核的组合核函数支持向量机的模式分析方法,该方法兼具了全局核函数与局部核函... 基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和多项式核函数进行有效的线性组合,给出一种新的支持向量机的组合核函数,提出一种基于再生核的组合核函数支持向量机的模式分析方法,该方法兼具了全局核函数与局部核函数的优点,且算法的复杂度被降低。仿真实验结果表明:支持向量机的核函数采用基于再生核的组合核函数是可行的,且此核函数不仅具有核函数的非线性映射特征,而且也继承了核函数对非线性逐级精细逼近的特征,模式分析的效果比单核函数可以更加细腻。 展开更多

关键词 支持向量机 再生核 组合核函数 模式分析

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基于L1-范数的二维线性判别分析 被引量：4

4

作者 陈思宝 陈道然 罗斌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1372-1377,共6页

为了避免图像数据向量化后的维数灾难问题,以及增强对野值(outliers)及噪声的鲁棒性,该文提出一种基于L1-范数的2维线性判别分析(L1-norm-based Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA-L1)降维方法。它充分利用L1-范数对... 为了避免图像数据向量化后的维数灾难问题,以及增强对野值(outliers)及噪声的鲁棒性,该文提出一种基于L1-范数的2维线性判别分析(L1-norm-based Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA-L1)降维方法。它充分利用L1-范数对野值及噪声的强鲁棒性,并且直接在图像矩阵上进行投影降维。该文还提出一种快速迭代优化算法,并给出了其单调收敛到局部最优的证明。在多个图像数据库上的实验验证了该方法的鲁棒性与高效性。 展开更多

关键词 图像处理 L1-范数 2维线性判别分析 线性投影 降维

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基于梯度广义近邻图的多模医学图像配准 被引量：1

5

作者 卜令斌 赵海峰 +1 位作者 孙登第 罗斌 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第10期200-202,205,共4页

提出一种融合梯度信息的医学图像配准算法。提取图像中互补的尺度空间特征点,并计算特征点周围的梯度信息,以Rényi互信息作为目标函数,利用广义近邻图估计Rényi熵。实验结果表明,在受外界因素影响较大的情况下,该算法速度较... 提出一种融合梯度信息的医学图像配准算法。提取图像中互补的尺度空间特征点,并计算特征点周围的梯度信息,以Rényi互信息作为目标函数,利用广义近邻图估计Rényi熵。实验结果表明,在受外界因素影响较大的情况下,该算法速度较快、准确率较高,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 医学图像配准 特征点 广义近邻图 Rényi熵 梯度 SIFT描述子

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双份分形码与自适应TV模型的图像恢复

6

作者 汤进 姚燕 罗斌 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第3期179-181,共3页

为了既能让被篡改图像的结构信息得到恢复,又能让图像的细节部分得到很好的修复,提出了一种基于双份分形码解码与自适应TV算法相结合的迭代图像修复方法。该方法结合了自适应TV算法的梯度修复特性,利用原图的两种不同分形码进行迭代解码... 为了既能让被篡改图像的结构信息得到恢复,又能让图像的细节部分得到很好的修复,提出了一种基于双份分形码解码与自适应TV算法相结合的迭代图像修复方法。该方法结合了自适应TV算法的梯度修复特性,利用原图的两种不同分形码进行迭代解码,从而实现对篡改图像结构和细节部分的修复。实验结果表明,算法对图像的结构和细节修复上都具有较好的效果。 展开更多

关键词 分形编码 迭代解码 自适应TV算法 图像修复

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基于Tamura纹理特征的Copy-Move图像篡改盲检测 被引量：3

7

作者 赵伟 汪涛 +2 位作者 吕皖丽 汤进 罗斌 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第3期177-180,共4页

针对图像盲认证中一种常见的Copy-Move型图像篡改,提出了基于图像的Tamura纹理特征的Copy-Move型篡改区域的检测和定位算法。该算法提取每一图像块的Tamura纹理特征组成图像的特征向量,用字典排序法对特征向量进行排序,利用欧式距离计... 针对图像盲认证中一种常见的Copy-Move型图像篡改,提出了基于图像的Tamura纹理特征的Copy-Move型篡改区域的检测和定位算法。该算法提取每一图像块的Tamura纹理特征组成图像的特征向量,用字典排序法对特征向量进行排序,利用欧式距离计算图像块的相似性,以检测和定位被篡改的图像区域。实验结果表明,该算法能有效地检测和定位被篡改的图像区域。 展开更多

关键词 Tamura纹理特征 盲检测 Copy-Move型篡改 字典排序

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融合低层和高层特征图表示的图像显著性检测算法 被引量：4

8

作者 高思晗 张雷 +1 位作者 李成龙 汤进 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期420-426,共7页

为了有效地利用不同层次特征的互补性,提高鲁棒性,提出一种融合低层和高层特征的图表示的图像显著性算法.首先以超像素为结点构图,通过高层特征和底层特征差异定义该图的点和边的权重;然后根据该图模型构造不对称转移概率矩阵,并利用Mar... 为了有效地利用不同层次特征的互补性,提高鲁棒性,提出一种融合低层和高层特征的图表示的图像显著性算法.首先以超像素为结点构图,通过高层特征和底层特征差异定义该图的点和边的权重;然后根据该图模型构造不对称转移概率矩阵,并利用Markov随机游走算法进行求解,得到初始显著性图;最后结合中心先验及改进的边界先验得到最终的图像显著性结果.在4个公共数据集上与10种方法进行比较与分析,验证了该算法的有效性. 展开更多

关键词 图像显著性 特征融合 图表示模型 不对称转移

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一种基于加权投票的图像匹配改进方法 被引量：2

9

作者 张丽丽 罗斌 +1 位作者 汤进 孙登第 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第6期34-37,51,共5页

在谱匹配方法中,谱分解耗时较长,且图像匹配方法的效果欠佳。为此,提出一种基于加权投票的图像匹配改进方法。建立特征点候选匹配之间的亲邻矩阵,每个候选匹配以一定的权重对其他候选匹配进行投票和接收投票,通过简单的数学运算和排序... 在谱匹配方法中,谱分解耗时较长,且图像匹配方法的效果欠佳。为此,提出一种基于加权投票的图像匹配改进方法。建立特征点候选匹配之间的亲邻矩阵,每个候选匹配以一定的权重对其他候选匹配进行投票和接收投票,通过简单的数学运算和排序操作确定最优匹配。实验结果表明,引入投票权重可改善基于加权投票图像匹配方法的匹配效果,并能保持较短的运行时间。 展开更多

关键词 图像匹配 谱分解 亲邻矩阵 目标函数 权重 加权投票

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热红外与可见光图像融合算法研究 被引量：2

10

作者 李海超 李成龙 +1 位作者 汤进 罗斌 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第3期407-413,共7页

融合热红外与可见光图像能够达到信息的互补,弥补单一模态在某些条件下的不足,因此具有较高的研究和应用价值。采用了一种基于稀疏表示模型的热红外与可见光图像融合算法。首先,根据一定量图像样本学习出较为完备的字典。其次,对于给定... 融合热红外与可见光图像能够达到信息的互补,弥补单一模态在某些条件下的不足,因此具有较高的研究和应用价值。采用了一种基于稀疏表示模型的热红外与可见光图像融合算法。首先,根据一定量图像样本学习出较为完备的字典。其次,对于给定的两模态图像对,通过稀疏表示模型在学习出的字典上分别对其进行稀A表示。同时,为了提高鲁棒性,使用了拉普拉斯约束对表示系数进行正则化。然后,根据融合算法对两模态图像进行有效融合。最后,在公共的图像以及收集的图像上进行了实验,实验结果表明,该算法能够有效地融合两模态图像的信息。 展开更多

关键词 多模态融合 稀疏表示 拉普拉斯正则化

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基于多标签ReliefF的特征选择算法 被引量：38

11

作者 黄莉莉 汤进 +1 位作者 孙登第 罗斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第10期2888-2890,2898,共4页

针对传统特征选择算法局限于单标签数据问题,提出一种多标签数据特征选择算法——多标签ReliefF算法。该算法依据多标签数据类别的共现性,假设样本各类标签的贡献值是相等的,结合三种贡献值计算方法,改进特征权值更新公式,最终获得有效... 针对传统特征选择算法局限于单标签数据问题,提出一种多标签数据特征选择算法——多标签ReliefF算法。该算法依据多标签数据类别的共现性,假设样本各类标签的贡献值是相等的,结合三种贡献值计算方法,改进特征权值更新公式,最终获得有效的分类特征。分类实验结果表明,在特征维数相同的情况下,多标签ReliefF算法的分类正确率明显高于传统特征选择算法。 展开更多

关键词 特征选择 多标签 RELIEFF 降维 模式识别

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使用自适应线性回归的多标签分类算法 被引量：7

12

作者 汤进 黄莉莉 +1 位作者 赵海峰 罗斌 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期69-74,共6页

针对多标签数据类别间的相关性与共现性,提出了一种使用自适应线性回归的多标签分类算法,将经典线性回归理论推广到多标签形式,结合多种评判标准对回归结果设置阈值,进而自适应地预测出最终标签.该方法同时考虑了符合数据期望的固定阈... 针对多标签数据类别间的相关性与共现性,提出了一种使用自适应线性回归的多标签分类算法,将经典线性回归理论推广到多标签形式,结合多种评判标准对回归结果设置阈值,进而自适应地预测出最终标签.该方法同时考虑了符合数据期望的固定阈值与反映分类器综合效果的自适应阈值,因而降低了数据分布与噪声对分类的影响.实验结果表明,该方法可以有效地解决多标签分类问题. 展开更多

关键词 多标签 分类算法 线性回归 自适应阈值学习

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基于关联图划分的Kmeans算法 被引量：14

13

作者 李正兵 罗斌 +1 位作者 翟素兰 涂铮铮 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第21期141-144,151,共5页

Kmeans是最典型的聚类算法,因其简洁、快速而被广泛使用。针对传统Kmeans算法对初始聚类中心敏感和聚类参数k难以确定的问题,提出了一种基于关联图划分的Kmeans算法。该算法能够有效地根据数据的分布特性选取初始聚类中心,能够在指定的... Kmeans是最典型的聚类算法,因其简洁、快速而被广泛使用。针对传统Kmeans算法对初始聚类中心敏感和聚类参数k难以确定的问题,提出了一种基于关联图划分的Kmeans算法。该算法能够有效地根据数据的分布特性选取初始聚类中心,能够在指定的数据密集程度下自适应确定聚类数目。有效性实验表明上述改进的Kmeans算法具有较高的准确率和稳定性。 展开更多

关键词 K均值 关联图 初始聚类中心 相似度矩阵

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局部保持的稀疏表示字典学习 被引量：6

14

作者 陈思宝 赵令 罗斌 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期142-146,共5页

稀疏表示分类中的字典选择至关重要,为了用较少的字典原子更好地表示原始训练样本的局部信息,并且使学习出的字典更加具有判别信息,提出了一种基于局部保持准则的稀疏表示字典学习方法.该方法将局部保持准则强加在编码系数上,使得学习... 稀疏表示分类中的字典选择至关重要,为了用较少的字典原子更好地表示原始训练样本的局部信息,并且使学习出的字典更加具有判别信息,提出了一种基于局部保持准则的稀疏表示字典学习方法.该方法将局部保持准则强加在编码系数上,使得学习出的字典具有相近数据点的编码系数也保持近邻关系的特性,从而保持原始训练样本的局部信息.在扩展YaleB、AR和COIL20数据库上的实验结果表明,文中方法的分类识别结果优于其他方法,说明该方法是有效的. 展开更多

关键词 局部保持 稀疏表示 字典学习 模式识别

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基于有向复杂网络模型的形状描述与识别 被引量：4

15

作者 汤进 郅大鹏 +1 位作者 江波 罗斌 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2039-2045,共7页

针对传统复杂网络方法对形状的非刚性变形较为敏感等问题,在形状内部距离的基础上利用有向复杂网络进行形状分析.首先提取形状边界点作为复杂网络的节点,以形状边界点之间的内部距离作为复杂网络中节点之间的边权值构建初始网络;然后对... 针对传统复杂网络方法对形状的非刚性变形较为敏感等问题,在形状内部距离的基础上利用有向复杂网络进行形状分析.首先提取形状边界点作为复杂网络的节点,以形状边界点之间的内部距离作为复杂网络中节点之间的边权值构建初始网络;然后对初始复杂网络进行k近邻演化,得到不同演化时刻的有向子网络;最后提取各有向子网络的特征来实现复杂网络的特征描述,进而实现形状的特征表示.实验结果表明,该方法对常见的形状变形具有更强的鲁棒性;与传统的无向网络模型相比,具有更高的检索和分类精度. 展开更多

关键词 复杂网络 内部距离 形状描述 特征提取

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基于局部保持的核稀疏表示字典学习 被引量：3

16

作者 陈思宝 赵令 罗斌 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2295-2305,共11页

为了利用核技巧提高分类性能,在局部保持的稀疏表示字典学习的基础上,提出了两种核化的稀疏表示字典学习方法.首先,原始训练数据被投影到高维核空间,进行基于局部保持的核稀疏表示字典学习;其次,在稀疏系数上强加核局部保持约束,进行基... 为了利用核技巧提高分类性能,在局部保持的稀疏表示字典学习的基础上,提出了两种核化的稀疏表示字典学习方法.首先,原始训练数据被投影到高维核空间,进行基于局部保持的核稀疏表示字典学习;其次,在稀疏系数上强加核局部保持约束,进行基于核局部保持的核稀疏表示字典学习,实验结果表明,该方法的分类识别结果优于其他方法。 展开更多

关键词 字典学习 稀疏表示 核空间 局部保持

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基于多重核的稀疏表示分类 被引量：5

17

作者 陈思宝 许立仙 罗斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1807-1811,共5页

稀疏表示分类(SRC)及核方法在模式识别的很多问题中都得到了成功的运用.为了提高其分类精度,提出多重核稀疏表示及其分类(MKSRC)方法.提出一种快速求解稀疏系数的优化迭代方法并给出了其收敛到全局最优解的证明.对于多重核的权重给出了... 稀疏表示分类(SRC)及核方法在模式识别的很多问题中都得到了成功的运用.为了提高其分类精度,提出多重核稀疏表示及其分类(MKSRC)方法.提出一种快速求解稀疏系数的优化迭代方法并给出了其收敛到全局最优解的证明.对于多重核的权重给出了两种自动更新方式并进行了分析与比较.在不同的人脸图像库上的分类实验显示了所提出的多重核稀疏表示分类的优越性. 展开更多

关键词 稀疏表示分类(SRC) 核方法 多重核 核权重 模式识别

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基于粒计算的多标签懒惰学习算法 被引量：2

18

作者 赵海峰 余强 曹俞旦 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第12期160-163,共4页

多标签学习用于处理一个样本同时拥有多个标签的问题。已有的多标签懒惰学习算法IMLLA未充分考虑样本分布的特点,即在构建样本的近邻点集时,近邻点个数取固定值,这可能会将相似度高的点排除在近邻集之外,或者将相似度低的点包括在近邻集... 多标签学习用于处理一个样本同时拥有多个标签的问题。已有的多标签懒惰学习算法IMLLA未充分考虑样本分布的特点,即在构建样本的近邻点集时,近邻点个数取固定值,这可能会将相似度高的点排除在近邻集之外,或者将相似度低的点包括在近邻集内,影响分类方法的性能。针对IMLLA的缺陷,将粒计算的思想加入近邻集的构建,提出一种基于粒计算的多标签懒惰学习算法(GMLLA)。该方法通过粒度控制,确定样本近邻点集,使得近邻集内的样本具有高相似度。实验结果表明,本算法的性能优于IMLLA。 展开更多

关键词 K近邻 多标签学习 懒惰学习 IMLLA 粒计算

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模糊隶属度加权的KFCM脑MRI的组织分割方法 被引量：7

19

作者 赵海峰 陈书海 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2055-2062,共8页

医学图像受成像机制的影响不可避免地会引入噪声.为解决传统医学图像分割算法对噪声敏感的问题,提出一种模糊隶属度加权的KFCM分割方法.该方法在传统KFCM算法基础上引入局部空间信息,定义了局部隶属度函数,并结合传统KFCM算法得到的全... 医学图像受成像机制的影响不可避免地会引入噪声.为解决传统医学图像分割算法对噪声敏感的问题,提出一种模糊隶属度加权的KFCM分割方法.该方法在传统KFCM算法基础上引入局部空间信息,定义了局部隶属度函数,并结合传统KFCM算法得到的全局隶属度函数构造加权隶属度函数,为每个像素计算隶属度值;进一步地,结合邻域信息,使用迭代聚合方法为每个像素重新分配隶属度值.选取Simulated Brain Database数据集,对加入不同噪声的图像进行实验的结果表明,该方法在保证对噪声鲁棒的同时,能够提高分割精度. 展开更多

关键词 基于核函数的模糊C均值聚类 脑MRI 图像分割 核函数

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基于L1-范数的最大间距准则 被引量：1

20

作者 陈思宝 陈道然 罗斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1383-1388,共6页

在进行线性投影降维时,由于传统的最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)算法基于L2-范数,易于受到野值(outliers)及噪声的影响.该文提出一种基于L1-范数的最大间距准则(L1-norm-based MMC,MMCL1)降维方法,它充分利用L1-范数对野... 在进行线性投影降维时,由于传统的最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)算法基于L2-范数,易于受到野值(outliers)及噪声的影响.该文提出一种基于L1-范数的最大间距准则(L1-norm-based MMC,MMCL1)降维方法,它充分利用L1-范数对野值及噪声的强鲁棒性以及最大间距准则,提出了一种快速迭代优化算法,并给出了其单调收敛到局部最优的证明.在多个图像数据库上的实验验证了该方法的鲁棒性与高效性. 展开更多

关键词 最大间距准则(MMC) L1-范数 线性投影 降维

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