安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2013A007)
- 作品数：3 被引量：17H指数：3
- 相关作者：汤进江波罗斌徐立祥李婷婷更多>>
- 相关机构：安徽大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 迭代的图变换匹配算法被引量：7
- 2014年
- 目的图像的精确匹配在图像处理与识别中起着重要的作用。为了提高图像的匹配效果,提出了一种迭代的图变换匹配算法来实现误匹配关系的去除从而提高图像的匹配精度。方法首先利用传统的图变换匹配(GTM)算法从初始匹配关系集合中获得较为精确的匹配关系子集;然后,利用已经获得的正确匹配点集与初始匹配点集之间的几何关系对初始匹配进行修正;最后,利用GTM对修正后的匹配关系进一步优化,从而得到更多的精确匹配关系。结果实验结果显示在不同的图像变换场景下,相比于传统GTM算法,该算法具有较高的查全率。结论所提算法能够克服传统GTM算法所得正确匹配关系少的缺陷。
- 李婷婷汤进江波罗斌徐立祥
- 关键词：图像匹配
- 基于有向复杂网络模型的形状描述与识别被引量：4
- 2014年
- 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.
- 汤进郅大鹏江波罗斌
- 关键词：复杂网络特征提取
- 基于快速稀疏表示的医学图像压缩被引量：6
- 2014年
- 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%。
- 赵海峰鲁毓苗陆明陈思宝
- 关键词：医学图像压缩
