史彩云
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：西北工业大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金西北工业大学基础研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于图谱理论的图像聚类数的确定及应用被引量：1
- 2012年
- 针对现有图像识别中聚类数的确定算法存在的精度问题,本文研究了用谱图理论来确定图像聚类数的方法,即图像中赋权图的Laplace矩阵的零特征值和图像聚类数之间的关系.通过从理想状况、分块状况到一般状况的赋权图的普拉斯矩阵的讨论,运用矩阵论知识推证了若图像的赋权图的Laplace如上三种情形,则图像的聚类数是其对应赋权图的Laplace矩阵零特征值的重数.实例分析讨论了赋权图参数,发现参数位于0.4至0.6时能获得高的估计精度.同时采用我们的方法得到的聚类数,比利用图谱中权矩阵1特征值的重数的方法精度更高.
- 李旭林伟温金环史彩云
- 关键词：图像谱图聚类数特征值
- 基于最小割的极化特征图像分割
- 2010年
- 针对极化合成孔径雷达(SAR)所固有的斑点噪声很难分割出精确结果的问题,提出了一种基于图论的极化SAR图像分割方法。该方法结合极化SAR的多个极化特征,用K均值聚类算法得到像素的初始标号,然后建立一个关于标号的能量函数并构造相应的网络,用最小割方法求取网络中全局能量函数的近似最优解,由此得到每个像素点的恰当标号,最终完成图像的准确分类。该方法与传统的分割方法相比,能够充分考虑极化SAR图像的全局信息和极化特征对图像进行精确的分割。实验结果证明,该算法具有较好的分割效果。
- 史彩云林伟李旭温金环
- 关键词：极化合成孔径雷达图像分割K均值聚类算法能量函数
- 基于极化相似性特征的极化SAR图像的谱分类被引量：2
- 2010年
- 针对极化SAR图像分类存在的问题,提出了基于SAR目标的极化特征的二维谱聚类方法。该方法可以充分考虑目标的极化相似性特征,利用二维的谱聚类方法实现极化SAR图像的分类。它以两目标散射的极化相似性参数图像作为输入特征,用二维图权函数代替一维图权函数求权值,使采样点分类和特征矢量分类相一致,从而实现极化SAR图像的分类。实验结果表明,该方法具有更好的分类结果,明显优于K均值分类。
- 李旭林伟史彩云温金环
- 关键词：K均值算法采样
