公共文化服务平台

基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪被引量：5: 2011年; 提出了一种基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪算法。首先利用支持向量机构造支持向量值滤波器,并结合方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,再利用该变换将含噪声遥感图像分解成低频部分和高频方向子带部分,最后利用支持向量回归方法对子带系数进行去噪。实验结果表明,支持向量值轮廓波变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性,本文提出的去噪算法能在去除噪声的情况下有效保留源图像的边缘信息。; 胡根生梁栋黄林生; 关键词：图像处理图像去噪遥感图像

基于Fiedler向量的基因表达谱数据分类方法被引量：4: 2010年; 尝试将一种基于图的Fiedler向量的聚类算法引入到基因表达谱数据的肿瘤分类中来。该方法将分属不同类的所有样本通过高斯权构造Laplace完全图,经SVD分解后获得Fiedler向量,利用各样本所对应的Fiedler向量分量的符号差异来进行基因表达谱数据的分类。通过模拟数据仿真实验和对白血病两个亚型(ALL与AML)及结肠癌真实数据实验,证明了这一方法的有效性。; 王年庄振华唐俊苏亮亮; 关键词：基因表达数据

基于最小生成树和TPS变换模型的图像拼接被引量：3: 2010年; 本文针对图像拼接方法中的特征点匹配和变换参数求解问题,提出了一种基于最小生成树和TPS变换模型的图像拼接算法。该算法在每次迭代过程中,利用最小生成树的Laplace矩阵获取待拼接图像中特征点的匹配关系,然后估算待拼接图像之间的TPS(thinplatespline)变换参数,再利用这些参数使特征点集相互逼近,最终获得匹配关系和精确的TPS变换参数,实现图像的拼接。实验结果验证了该算法的有效性。; 鲍文霞梁栋王年程志友唐俊; 关键词：最小生成树图像拼接特征点匹配 LAPLACE矩阵

实现人脸图像变形算法的研究: 2011年; 利用主动形状模型(ASM,Active Shape Model)算法进行人脸的68个关键特征点提取,得到了输入图像人脸68个特征点分布规律和具体的位置。研究和改进了线性的最小移动二乘法(MLS),重点研究了变形函数中转换矩阵为刚性变换的方法,在进行可控的控制点变形方法过程中,MLS在进行刚性变形中能保持图形的总面积不变,在结合人脸表情和特征点位置变化规则,对有弹性物体进行图像的变形,实验结果表明,产生的图像变形效果更加具有真实感。; 林军李新华; 关键词：主动形状模型移动最小二乘法

Shape Recognition and Retrieval Based on Edit Distance and Dynamic Programming: 2009年; An important aim in pattern recognition is to cluster the given shapes.This paper presents a shape recognition and retrieval algorithm.The algorithm first extracts the skeletal features using the medial axis transform.Then,the features are transformed into a string of symbols with the similarity among those symbols computed based on the edit distance.Finally,the shapes are identified using dynamic programming.Two public datasets are analyzed to demonstrate that the present approach is better than previous approaches.; 潘鸿飞梁栋唐俊王年李薇; 关键词：动态规划模式识别骨骼特征

一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法被引量：33: 2011年; 研究提出了一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法,综合利用了NSCT在图像分解上的灵活性和SIFT算法在特征描述上的有效性来进行遥感图像配准。首先分别对参考图像和待配准图像用NSCT进行分解,然后把分解的低频图像作为SIFT算法的输入并得到匹配结果,并利用匹配结果求解模型参数,最后通过重采样和双线性插值完成两幅遥感图像的配准。实验结果表明,此算法在运算速度和匹配精度方面均比SIFT算法和SWT+SIFT算法优越。; 梁栋颜普朱明胡根生; 关键词：图像配准遥感图像 NSCT SIFT算法

基于非抽样Contourlet变换的最佳软阈值图像去噪被引量：3: 2011年; 研究了小波变换在图像处理中的缺陷,以及Contourlet变换在图像处理中产生伪Gibbs失真的原因。为了在多尺度分析框架下改进图像去噪的效果,提出了一种基于非抽样Contourlet变换的图像去噪算法,利用非抽样Contourlet变换的多尺度多方向性以及平移不变性,对加噪图像进行非抽样Contourlet变换得到变换系数,然后对变换系数采用分层最佳软阈值处理,最后将其反变换得到去噪后的图像。实验结果表明,与Contourlet变换图像去噪算法相比,该算法可以达到更好的效果。; 方洁; 关键词：非抽样CONTOURLET变换图像去噪

基于熵信息处理和PCA的肿瘤基因表达谱分类识别: 2014年; 通过对基因表达谱数据的分析从而促进肿瘤诊断与治疗技术的发展,其研究正成为生物医学领域的一个热点。因此,提出了一种熵信息处理和主成分分析(principal component analysis,PCA)相结合的方法。首先运用熵信息对超高维基因表达谱数据进行粗选取,得到特征基因子集;由于基因子集仍存在相关性,进而利用PCA对其进一步冗余剔除;最后对得到的无冗余且具有正交性信息的基因特征进行真实数据实验。实验结果显示所采用的方法能有效去除肿瘤样本中的不相关和冗余信息,同时最大程度的保留肿瘤分类信息。与其他肿瘤分类方法相比,在精度上具有比较明显的优势,从而验证了该方法是有效的、可行的。; 汪沁紫王年宋豪鲍文霞; 关键词：肿瘤基因表达谱主成分分析

基于图的Laplace矩阵和非负矩阵的图像分类被引量：3: 2011年; 文章将图的Laplace矩阵和非负矩阵分解方法结合起来,应用于图像分类。对不同的图像先提取其特征点,再对提取得到的特征点构造图的Laplace矩阵,将构造的矩阵进行非负矩阵分解后得到图像的特征向量,最后将特征向量输入到PNN分类器中,对图像进行分类。对模拟图像和真实图像进行了多组实验,结果证明了该算法应用于图像分类的准确性和可行性。; 蒋云志王年汪斌程志友鲍文霞; 关键词：图像分类非负矩阵分解

基于特征模型的形状识别与聚类算法被引量：2: 2010年; 形状识别与聚类是人工智能和模式识别领域的重要研究方向。针对形状的不同空间结构特征,通过对形状轮廓点所构完全图的Laplace矩阵的奇异值分解以及图的随机游走模型的分析,建立了描述形状空间结构特征的数学模型。以此模型为基础,定义状态向量,并利用公共数据集的数据,实现了形状的识别与聚类。同时,通过对比实验证明了该文提出的算法具有较好的聚类的效果。; 潘鸿飞梁栋陈军宁唐俊王年; 关键词：奇异值分解随机游走模型聚类数学模型

渝B2-20050021-1　渝公网安备 50019002500403号　违法和不良信息举报中心　互联网出版许可证　新出网证(渝)字10号

国家自然科学基金(60772121)