【摘 要】
：
提出了一种新的基于分层的平衡迭代归约及聚类(balance iterative reducing and clustering using hierarchies,BIRCH)算法的木材缺陷识别方法,讨论了关于分支因子(B,L)、阈值T的选取及非缺陷类判别问题。该方法通过在一定阈值内构建CF树,产生初始聚类,对初始聚类进行非缺陷类判别,自动识别木材缺陷类及位置并标记。实验结果表明,该算法能有效地进
论文部分内容阅读
提出了一种新的基于分层的平衡迭代归约及聚类(balance iterative reducing and clustering using hierarchies,BIRCH)算法的木材缺陷识别方法,讨论了关于分支因子(B,L)、阈值T的选取及非缺陷类判别问题。该方法通过在一定阈值内构建CF树,产生初始聚类,对初始聚类进行非缺陷类判别,自动识别木材缺陷类及位置并标记。实验结果表明,该算法能有效地进行木材缺陷识别,平均识别查准率约为86.3%,平均识别查全率约为90.1%。
其他文献
提出了一种基于Split Bregman方法的快速曲率驱动(CDD)图像修补模型算法。由于CDD模型中曲率项的影响,数值求解高阶偏微分方程过程中需要大量迭代运算,修复速度缓慢。鉴于Split Bregman方法在L1正则化问题的成功应用,为提高算法计算速度,在CDD修补模型中引入Split Bregman方法。实验结果表明,与其他类似方法相比,新算法的实现速度显著加快,且视觉效果好。
Traditional gradient domain seamless image cloning is a time consuming task,requiring the solving of Poissons equations whenever the shape or position of the cloned region changes.Recently,a more effi
In this paper,a novel algorithm for color image enhancement is proposed.The proposed method,which is based on Retinex theory and total variational framework,improves the original variational method by
In this paper,a novel face recognition method,named as wavelet-curvelet-fractal technique,is proposed. Based on the similarities embedded in the images,we propose to utilize the wave-let-curvelet-frac
Concave vertex of an object is an important parameter for analyzing an object’s shape. A new algorithm for searching concave vertex is proposed in this paper. The new algorithm requires tracking the b
为了解决小波变换所导致的方向选择性差的问题,基于对偶树复小波-Contourle变换,提出了自适应多传感图像融合新算法。该算法将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourle变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则:对低频系数选用区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用区域特征自适应的融合规则。最后通过重构得到融合图像。将其他融合算法和本文所提算法进行了对比,结果表
在一个简单有效的脉冲噪声检测器和一个鲁棒性神经模糊(robust neuro-fuzzy,RNF)网络的基础上,对于被脉冲噪声污染的彩色图像,提出了一种新的脉冲噪声滤波算法。该算法可分两步进行,首先对RNF网络进行优化训练,然后用优化后的网络对被噪声污染的彩色图像进行噪声滤波。在该算法中,采用一个简单有效的脉冲噪声检测器,它能快速有效的检测出彩色图像中的噪声像素。经过优化的RNF网络仅对噪声像素进
基于同构的思想,通过双谱形式化对图像的平移和旋转不变特征进行描述。为了扩展检索结果的语义范围,在半监督图像检索中应用了一种扩大结果图像差异性的方法(image retrieval based on diversity and invariant features,IRDIF)来扩大检索结果所涵盖的语义范围。即通过把已检索出的项设置为吸收态,降低了相似样本被检索到的可能性。该方法在Corel图像库上
指纹图像的质量严重影响指纹识别系统的性能,指纹图像质量评测在指纹识别系统中的指纹分割、匹配等环节有重要应用,对指纹识别算法的研究具有重要意义。利用指纹图像的方向场信息,提出了一种基于指纹方向场信息连续性的指纹图像质量评测方法,评测结果将指纹图像分成质量较好和较差两类。该评测方法对于指纹图像的每个分块,分别计算原始方向场信息和低通滤波平滑后的方向场信息,根据统计的整幅图像低通滤波平滑前后原始方向场的
流形学习以发现非线性高维数据的本质维数为目标,使其更适合数据分析和高维数据的降维。图像检索中"语义鸿沟"问题指的是高维数据空间与低维的语义子空间之间的鸿沟,虽然利用相关反馈机制可以缩小这种鸿沟提高准确率,但是因为反馈图像数目较少,图像特征维数相对较高,会容易产生维数灾难问题。流形学习的引入为解决这一难题带来了新的希望,因为通过流形学习的方法学习高维图像特征数据的本征维数用于图像检索,大大提高了检索