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复杂环境下无线传感器节点集群动态调度算法设计
1
作者 刘张榕 许力 《传感技术学报》 北大核心 2025年第6期1127-1132,共6页
在复杂环境下无线传感器节点调度目标选择混乱,导致传感器节点接收到的目标信息存在误差,影响无线传感器节点动态调度精度和网络能耗,为此提出复杂环境下无线传感器节点集群动态调度算法。计算异构集群系统中的计算节点和通信能耗,将总... 在复杂环境下无线传感器节点调度目标选择混乱,导致传感器节点接收到的目标信息存在误差,影响无线传感器节点动态调度精度和网络能耗,为此提出复杂环境下无线传感器节点集群动态调度算法。计算异构集群系统中的计算节点和通信能耗,将总能量损耗作为约束条件。通过应用反转镜技术、Kalman滤波、模糊C均值聚类算法,对传感网络节点的空间环境进行重组和优化。计算节点集群调度的最优化函数,选择合适的集群头节点和数量,考虑节点的距离、速度等重要性因素,确定节点调度任务分配策略,定期调整集群头节点、节点位置,动态调整集群调度策略。仿真结果表明,所提方法集群调度的负载均衡度数值为18.5,节点动态调度精度平均值为85.6%,调度耗时平均值为0.17 ms。 展开更多
关键词 无线传感器 节点动态调度 模糊C均值聚类算法 协同Kalman滤波 集群调度算法
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基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法 被引量:1
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作者 秦学斌 许爱珍 周毓凡 《金属矿山》 北大核心 2025年第3期181-188,共8页
由于矿山道路没有路肩且道路边界线十分模糊,因此区分道路边界线之内的可行驶区域与边界线以外的非可行驶区域成为亟待解决的问题。为提升露天矿车行驶的安全性,提出了一种基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法。首先利用kd-t... 由于矿山道路没有路肩且道路边界线十分模糊,因此区分道路边界线之内的可行驶区域与边界线以外的非可行驶区域成为亟待解决的问题。为提升露天矿车行驶的安全性,提出了一种基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法。首先利用kd-tree算法和基于体素化的八叉树滤波算法构成的复合索引结构对点云数据进行精简和滤波,剔除点云数据中的异常点和高噪声点;再通过基于K-means聚类对精简后的点云数据进行图卷积神经网络运算提取出地面点,非地面点通过聚类方法寻找邻域构成三角面,利用三角面的法向量拟合非地面即得到曲面;最后计算拟合最优地面和非地面的交线即为所求的道路边界线。试验结果表明:提出的道路边界检测算法能很好地检测出边界线,为矿山道路无人驾驶提供安全范围,有助于提升无人运行矿车驾驶的安全性。 展开更多
关键词 点云滤波 kd-tree算法 K-MEANS聚类 图卷积网络 边界线检测
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基于路侧激光雷达的目标识别方法研究
3
作者 尹涛 傅雪晴 +3 位作者 范俊德 刘晓庆 刘晓雷 田雨欣 《市政技术》 2025年第3期93-100,共8页
为提升车路协同的环境感知能力,基于路侧激光雷达提出基于栅格索引的帧间差分背景滤除方法和一种基于高斯核函数的DBSCAN目标聚类算法。首先,利用直通滤波对点云进行过滤,提取道路区域点云作为感兴趣区域(ROI);其次,将ROI进行二维栅格... 为提升车路协同的环境感知能力,基于路侧激光雷达提出基于栅格索引的帧间差分背景滤除方法和一种基于高斯核函数的DBSCAN目标聚类算法。首先,利用直通滤波对点云进行过滤,提取道路区域点云作为感兴趣区域(ROI);其次,将ROI进行二维栅格化处理,建立栅格索引,进而利用帧间差分法计算相同索引的栅格密度差值,去除背景点云;最后,基于高斯核函数构建自适应系数函数,对DBSCAN算法近邻点聚类阈值的选取进行优化。在真实道路上提取了15000帧连续数据进行试验测试,结果显示:改进的DBSCAN聚类算法提高了点云簇的类内一致性和类间差异性,有效抑制了目标的过分割和丢失现象,车辆目标检测的平均精度为98.8%,平均召回率为93.6%。研究成果可为车路协同的环境感知提供技术支持。 展开更多
关键词 激光雷达 背景滤除 点云聚类 DBSCAN算法 车路协同
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基于聚类算法的中国传统服饰色彩信息提取研究——以大连服装博物馆雪灰缎如意云纹对襟坎肩为例
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作者 孙辰 唐金萍 《色彩》 2025年第8期125-128,共4页
中国传统服饰色彩蕴含着丰富的文化内涵和审美价值。为解决传统服饰色彩主观判读误差,推动纺织文物数字化保护,本文以大连服装博物馆收藏的雪灰缎如意云纹对襟坎肩为例,运用K-Means聚类算法对其色彩进行提取与分析。通过图像预处理、K-M... 中国传统服饰色彩蕴含着丰富的文化内涵和审美价值。为解决传统服饰色彩主观判读误差,推动纺织文物数字化保护,本文以大连服装博物馆收藏的雪灰缎如意云纹对襟坎肩为例,运用K-Means聚类算法对其色彩进行提取与分析。通过图像预处理、K-Means聚类算法的应用,提取出该文物的主要色彩,并结合HSV色彩空间转换,输出其色彩量化数据,为大连服装博物馆提供复原设计数据支撑,为传统服饰的数字化保护、色彩研究及现代设计应用提供了新的技术手段和理论依据。 展开更多
关键词 中国传统服饰色彩 色彩提取 K-MEANS聚类算法 双边滤波 色彩空间
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基于封闭聚类与无味信息滤波的多基线高程重建算法
5
作者 李春 李家莹 +1 位作者 李蓉 谢先明 《桂林电子科技大学学报》 2025年第2期144-150,共7页
针对干涉合成孔径雷达高程重建技术在复杂地形下的地形重建效率较低的问题,提出一种基于封闭聚类与无味信息滤波的多基线高程重建算法。首先,利用封闭聚类算法粗略估计地形高度,随后利用残差点识别算法及边缘检测算子等辅助信息获取地... 针对干涉合成孔径雷达高程重建技术在复杂地形下的地形重建效率较低的问题,提出一种基于封闭聚类与无味信息滤波的多基线高程重建算法。首先,利用封闭聚类算法粗略估计地形高度,随后利用残差点识别算法及边缘检测算子等辅助信息获取地形突变点,从而获取突变区域高程值;其次,构建抗噪性能较好的多基线无味信息滤波相位解缠模型,利用效率较高的堆排序路径跟踪策略引导相位解缠路径,进行逐像元解缠;最后,通过比较以不同权重概率密度函数为检测标准的可信度的大小,判断每个像元的最终估计高程。研究结果表明,该算法效率较高,能处理大规模干涉数据集情况下地形快速高程重建问题,同时实验结果也充分验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 干涉合成孔径雷达 闭式聚类算法 无味信息滤波 概率密度函数 高程重建
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非高斯重尾噪声下的MCFS-JPDA算法
6
作者 何春江 张安琳 +2 位作者 黄子奇 韩继辉 黄道颖 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第12期65-71,共7页
针对雷达多目标跟踪中存在非高斯噪声干扰造成算法跟踪精度下降、杂波密集时算法实时性变差的问题,提出一种基于最大相关熵准则(MCC)和模糊C均值聚类(FCM)的联合概率数据关联(JPDA)算法。该算法通过FCM减少算法计算量,再引入MCC重构代... 针对雷达多目标跟踪中存在非高斯噪声干扰造成算法跟踪精度下降、杂波密集时算法实时性变差的问题,提出一种基于最大相关熵准则(MCC)和模糊C均值聚类(FCM)的联合概率数据关联(JPDA)算法。该算法通过FCM减少算法计算量,再引入MCC重构代价函数,通过Sage-Husa自适应滤波进一步提升算法性能。仿真结果表明,该算法实时性和跟踪精度均高于JPDA算法和其改进的JPDA-MCKF算法。 展开更多
关键词 多目标跟踪 联合概率数据关联算法 最大相关熵准则 模糊聚类 Sage-Husa滤波
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基于QSA算法的篮球投篮动作图像分割方法
7
作者 黄志平 《福建技术师范学院学报》 2025年第2期15-22,共8页
研究基于QSA算法的篮球投篮动作图像分割方法,以提升分割效能,助力投篮技术训练。通过CCD摄像头捕捉投篮动作图像,借助九层深度的八叉树量化处理及矢量中值滤波实现图像预处理。随后,利用预处理后图像构建K-means聚类分割模型,初步区分... 研究基于QSA算法的篮球投篮动作图像分割方法,以提升分割效能,助力投篮技术训练。通过CCD摄像头捕捉投篮动作图像,借助九层深度的八叉树量化处理及矢量中值滤波实现图像预处理。随后,利用预处理后图像构建K-means聚类分割模型,初步区分目标物体与背景,并通过优化轮廓线划分、最小化能量泛函实现精准分割。结合QSA算法的量子相位变化特性,确定最佳能量泛函权值,加速RGB分量收敛,提高分割精度。结果表明,在定点投篮和运动投篮两种场景下,该方法分割区域与真实区域的重合度(IoU)分别达到92.4%和91.1%,处理时间缩短至110和120 ms。该方法能有效分割多种投篮动作图像,具有清晰、连续的边界及强抗干扰性,为篮球投篮动作图像分割领域提供了新的有效手段。 展开更多
关键词 QSA算法 篮球投篮动作 图像分割 K-MEANS聚类 滤波处理 能量泛函权值
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采用聚类算法优化的K近邻协同过滤算法 被引量:20
8
作者 尹航 常桂然 王兴伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第4期806-809,共4页
协同过滤推荐是电子商务系统最重要的技术之一,而协同过滤技术中一种被广泛使用的算法就是基于用户评分相似度的K近邻算法.该算法简单有效,易于实现.但K近邻算法在决定待预测样本的预测评分时,并未考虑这K个最近邻与其隶属类别的关联程... 协同过滤推荐是电子商务系统最重要的技术之一,而协同过滤技术中一种被广泛使用的算法就是基于用户评分相似度的K近邻算法.该算法简单有效,易于实现.但K近邻算法在决定待预测样本的预测评分时,并未考虑这K个最近邻与其隶属类别的关联程度.作为评分矩阵中的不同样本,由于它们对分类贡献各不相同,因此在评分预测时需要区别对待.本文采用中心聚类算法,先求出各样本与其所属类别的类别关联度,再利用类别关联度来区别对待待预测样本的K个最近邻.通过实验证明,优化后的K近邻算法能较好的提高推荐精度. 展开更多
关键词 K近邻 协同过滤 聚类算法 类别关联度
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基于尺度聚类仿射过滤的图像拼接算法 被引量:2
9
作者 王存睿 张庆灵 +1 位作者 段晓东 刘向东 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期917-921,共5页
利用图像的SIFT特征点的位置和尺度组合成数据向量,通过对不同尺度特征点进行聚类分析得到具有较好稳定性的全局仿射变换.通过该变换对匹配特征点进行一致性过滤,并对图像拼接过程中出现的问题,构建了一种基于网格覆盖的拼接算法提高拼... 利用图像的SIFT特征点的位置和尺度组合成数据向量,通过对不同尺度特征点进行聚类分析得到具有较好稳定性的全局仿射变换.通过该变换对匹配特征点进行一致性过滤,并对图像拼接过程中出现的问题,构建了一种基于网格覆盖的拼接算法提高拼接效果和稳定性.通过实验对算法进行测试,在实验过程中,为度量过滤结果稳定性和边缘拼接效果,构建了相应的视觉和定量评价指标来对比算法性能.实验结果表明,提出的算法在图像拼接过程中具有较好的稳定性和拼接效果,具有较好的实用价值. 展开更多
关键词 图像拼接 仿射变换 聚类算法 过滤算法
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联合自组织神经网络与改进FCM算法的生态系统功能类型遥感识别研究
10
作者 郭雅欣 黄方 +1 位作者 张悦 王平 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2025年第4期58-67,共10页
提出了联合自组织神经网络(SOM)与基于形态学重构和隶属度滤波的改进模糊C均值算法(FRFCM)的生态系统功能类型(EFTs)识别方法。以长白山地区为试验区,基于MODIS时间序列遥感影像,选取增强型植被指数(EVI),蒸散发(ET)和地表温度(LST)作... 提出了联合自组织神经网络(SOM)与基于形态学重构和隶属度滤波的改进模糊C均值算法(FRFCM)的生态系统功能类型(EFTs)识别方法。以长白山地区为试验区,基于MODIS时间序列遥感影像,选取增强型植被指数(EVI),蒸散发(ET)和地表温度(LST)作为生态系统功能关键指标,计算生长季各指标的衍生变量数据为分类参数图像,采用SOM算法生成FRFCM的初始聚类中心,并进行EFTs的识别。结果表明,联合SOM和FRFCM算法改善了噪声图像的分割效果,EFTs划分结果比传统FCM算法具有更高的聚类稳定性,可有效揭示生态系统功能空间异质性,将为长白山区生态系统多样性保护和可持续利用提供重要基础信息和依据。 展开更多
关键词 自组织神经网络 基于形态学重构和隶属度滤波的FCM算法 生态系统功能类型 MODIS图像
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一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法 被引量:13
11
作者 刘旭东 葛俊杰 陈德人 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第12期125-127,133,共4页
协同过滤技术是目前电子商务推荐系统中最为主要的技术之一,但随着系统规模的日益扩大,它面临着算法可扩展性和数据稀疏性两大挑战。针对上述问题,本文提出了一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法。首先利用聚类对项目进行分类,在用户... 协同过滤技术是目前电子商务推荐系统中最为主要的技术之一,但随着系统规模的日益扩大,它面临着算法可扩展性和数据稀疏性两大挑战。针对上述问题,本文提出了一种基于聚类和协同过滤的组合推荐算法。首先利用聚类对项目进行分类,在用户感兴趣的类里进行推荐计算,有效地解决了算法的可扩展性问题;接着在每一类中使用基于项目的协同过滤对未评价的项目进行预测,把较好的预测值填充到原用户-项集合中,有效地缓解了数据稀疏性问题;最后根据协同过滤推荐在相似项目的范围内计算邻居用户,给出最终的预测评分并产生推荐。实验结果表明,本算法有效地解决了上述两个问题,提高了推荐系统的推荐质量。 展开更多
关键词 协同过滤 聚类 算法可扩展性 数据稀疏性 平均绝对偏差
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基于用户限制聚类的协同过滤推荐算法 被引量:4
12
作者 张松 张琳 王汝传 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2017年第3期93-99,共7页
协同过滤推荐算法是个性化推荐系统的关键技术,但是其在计算过程中存在"数据稀疏性"和"冷启动"等问题,利用数据挖掘中的聚类技术,提出了一种基于用户限制聚类的协同过滤推荐算法。首先利用限制聚类技术将相似用户... 协同过滤推荐算法是个性化推荐系统的关键技术,但是其在计算过程中存在"数据稀疏性"和"冷启动"等问题,利用数据挖掘中的聚类技术,提出了一种基于用户限制聚类的协同过滤推荐算法。首先利用限制聚类技术将相似用户聚类到一起,在聚类的簇中找邻居用户,然后通过改进的协同过滤算法来进行推荐。实验结果表明,新算法改善了"数据稀疏性"和"冷启动"的问题,并且相比传统的协同过滤算法和基于K-means用户聚类协同过滤算法具有较高的推荐质量。 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类算法 协同过滤 推荐算法
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基于粒子群优化的项聚类推荐算法 被引量:6
13
作者 熊忠阳 张凤娟 张玉芳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期178-180,共3页
针对传统推荐算法的数据稀疏性问题和推荐准确性问题,提出基于粒子群优化的项聚类推荐算法。采用粒子群优化算法产生聚类中心,在此基础上搜索目标项目的最近邻居,并产生推荐,从而提高了传统聚类算法的推荐准确性及响应速度。实验表明改... 针对传统推荐算法的数据稀疏性问题和推荐准确性问题,提出基于粒子群优化的项聚类推荐算法。采用粒子群优化算法产生聚类中心,在此基础上搜索目标项目的最近邻居,并产生推荐,从而提高了传统聚类算法的推荐准确性及响应速度。实验表明改进的项聚类协同过滤算法能有效提高推荐精度。 展开更多
关键词 粒子群优化 项聚类 协同过滤 推荐算法
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基于用户特征的分步协同推荐算法 被引量:4
14
作者 黄文明 程广兵 +1 位作者 邓珍荣 周先亭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第4期1047-1049,1054,共4页
协同过滤是解决信息过载问题的一种有效技术。针对基于内存的推荐面临着可扩展性问题、基于模型的推荐需要训练大量参数的问题进行了研究,从而提出了基于用户特征的K-means用户聚类算法,然后用分步协同过滤框架融合基于项目和基于用户... 协同过滤是解决信息过载问题的一种有效技术。针对基于内存的推荐面临着可扩展性问题、基于模型的推荐需要训练大量参数的问题进行了研究,从而提出了基于用户特征的K-means用户聚类算法,然后用分步协同过滤框架融合基于项目和基于用户的协同过滤给每一个聚簇训练一个模型。实验结果表明,提出的算法能极大地提高推荐精度,同时在一定程度上解决了基于模型和基于内存推荐存在的不足。 展开更多
关键词 协同过滤 用户特征 聚类算法 分步协同过滤框架 模型
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一种基于用户聚类的协同过滤推荐算法 被引量:72
15
作者 李涛 王建东 +2 位作者 叶飞跃 冯新宇 张有东 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1178-1182,共5页
为解决传统协同过滤算法在生成推荐时的速度瓶颈问题,提出了一种基于用户聚类的协同过滤推荐算法。该算法将推荐过程分成了离线和在线两个部分。离线时,算法对基本用户数据进行预处理,并对基本用户聚类;在线时,算法利用已有的用户聚类... 为解决传统协同过滤算法在生成推荐时的速度瓶颈问题,提出了一种基于用户聚类的协同过滤推荐算法。该算法将推荐过程分成了离线和在线两个部分。离线时,算法对基本用户数据进行预处理,并对基本用户聚类;在线时,算法利用已有的用户聚类寻找目标用户最近邻居,并产生推荐。实验表明,基于用户聚类的协同过滤推荐算法不仅加快了推荐生成速度,而且提高了推荐质量。 展开更多
关键词 推荐算法 协同过滤 聚类 平均绝对误差
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基于聚类算法的MWD泥浆脉冲信号识别研究 被引量:9
16
作者 涂兵 李德胜 林恩怀 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1172-1176,共5页
无线随钻测量MWD(Measurement While Drilling)利用泥浆脉冲进行信号的传输可以实时观测井底的相关数据,地面解码系统对接收到的泥浆脉冲信号进行正确的检测与识别是随钻测量的核心技术之一。然而,信道中存在的各种噪声会对信号的传输... 无线随钻测量MWD(Measurement While Drilling)利用泥浆脉冲进行信号的传输可以实时观测井底的相关数据,地面解码系统对接收到的泥浆脉冲信号进行正确的检测与识别是随钻测量的核心技术之一。然而,信道中存在的各种噪声会对信号的传输与识别造成干扰与误码。首先对曼彻斯特编码泥浆脉冲信号的噪声进行了分析,在此基础上将归一化最小均方(NLMS)自适应滤波算法去除泥浆脉冲信号的噪声,与传统滤波方法相比,NLMS自适应滤波算法能更有效的去除各种噪声并能有效的消除泵冲基值对波形的影响。然后针对得到的去噪泥浆脉冲信号的特点,建立泥浆脉冲识别模型,将聚类识别算法应用到了泥浆脉冲信号的识别。最后现场试验结果表明,该解码过程简单实用,具有可靠性高、误码率低等特点,符合工程应用的要求。 展开更多
关键词 随钻测量 泥浆脉冲信号 自适应滤波 聚类算法
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基于混沌粒子群聚类优化的协同过滤推荐 被引量:5
17
作者 李建军 付佳 +2 位作者 杨玉 汪校铃 荣欣 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第8期2173-2179,共7页
为解决复杂的网络信息无法对用户进行精准推荐的情况,改进传统协同过滤算法,将混沌粒子群算法与协同过滤算法融合使用。在传统粒子群算法中加入混沌扰动并随着迭代调整惯性权重,对用户进行聚类优化。获取目标用户之后,通过判断目标用户... 为解决复杂的网络信息无法对用户进行精准推荐的情况,改进传统协同过滤算法,将混沌粒子群算法与协同过滤算法融合使用。在传统粒子群算法中加入混沌扰动并随着迭代调整惯性权重,对用户进行聚类优化。获取目标用户之后,通过判断目标用户属于哪个聚类,在该聚类内部进行协同过滤计算。通过与其它算法之间的对比实验,验证了基于混沌粒子群聚类优化的协同过滤推荐算法相较其它算法具有更低的平均绝对误差和更高的准确率。 展开更多
关键词 混沌系统 粒子群算法 聚类优化 协同过滤算法 推荐
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基于模糊规则的非线性系统建模方法(英文) 被引量:5
18
作者 王宏伟 马广富 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期419-422,共4页
提出了一种基于模糊聚类自调整的模糊建模方法 .基于模糊聚类通过自适应模糊推理来调整模糊系统 .一种在线辨识算法是通过非线性系统参数的在线估计来进行的 .为了证明所提出方法的适用性 ,给出了几个实例的仿真结果 .
关键词 系统辨识 非线性系统 建模 模糊规则
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基于统计相关性与K-means的区分基因子集选择算法 被引量:56
19
作者 谢娟英 高红超 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2050-2075,共26页
针对高维小样本癌症基因数据集的有效区分基因子集选择难题,提出基于统计相关性和K-means的新颖混合基因选择算法实现有效区分基因子集选择.算法首先采用Pearson相关系数和Wilcoxon秩和检验计算各基因与类标的相关性,根据统计相关性原... 针对高维小样本癌症基因数据集的有效区分基因子集选择难题,提出基于统计相关性和K-means的新颖混合基因选择算法实现有效区分基因子集选择.算法首先采用Pearson相关系数和Wilcoxon秩和检验计算各基因与类标的相关性,根据统计相关性原则选取与类标相关性较大的若干基因构成预选择基因子集;然后,采用K-means算法将预选择基因子集中高度相关的基因聚集到同一类簇,训练SVM分类模型,计算每一个基因的权重,从每一类簇选择一个权重最大或者采用轮盘赌思想从每一类簇选择一个得票数最多的基因作为本类簇的代表基因,各类簇的代表基因构成有效区分基因子集.将该算法与采用随机策略选择各类簇代表基因的随机基因选择算法Random,Guyon的经典基因选择算法SVM-RFE、采用顺序前向搜索策略的基因选择算法SVM-SFS进行实验比较,几个经典基因数据集上的200次重复实验的平均实验结果表明:所提出的混合基因选择算法能够选择到区分性能非常好的基因子集,建立在该区分基因子集上的分类器具有非常好的分类性能. 展开更多
关键词 区分基因子集选择 Pearson 相关系数 Wilcoxon 秩和检验 K-MEANS 聚类 统计相关性 filter 算法 Wrapper算法
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GLA聚类算法在视频对象提取中的应用 被引量:6
20
作者 汤迪逊 陈健 胡荣 《数据采集与处理》 CSCD 2002年第2期175-178,共4页
针对彩色视频对象提取 ,提出了基于 GLA聚类算法对图像进行量化的方案。文中讨论了两种不同的GLA聚类方案 ,给出了各自的实现方案 ,并比较了结果。在具体实现时 ,根据人的视觉特性 ,采用了 Lab彩色空间 ,并引入了 PGF(同等组滤波 )方法... 针对彩色视频对象提取 ,提出了基于 GLA聚类算法对图像进行量化的方案。文中讨论了两种不同的GLA聚类方案 ,给出了各自的实现方案 ,并比较了结果。在具体实现时 ,根据人的视觉特性 ,采用了 Lab彩色空间 ,并引入了 PGF(同等组滤波 )方法对图像进行噪声滤波 ,在去除噪声的同时有效地保留了图像的边缘和细节信息。 展开更多
关键词 GLA聚类算法 视频对象提取 同组滤波 图像处理 MPEG-4
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