冯振
- 作品数：3 被引量：20H指数：2
- 供职机构：大连理工大学国家示范性软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合抠像技术的图像分类方法被引量：1
- 2011年
- 提出一种新的对象分类方法,该方法将抠像技术应用到图像检索领域。给前景层图像块较高的权值,背景层图像块较低的权值,并对图像块按照权值大小排序,图像间内容相似度比较时,首先计算对应权值的图像块间的距离,再将所有块间距离加权累加作为图像间距离。新方法的有效性在牛津大学花卉图像集上得到验证,实验结果也表明,相对于传统的计算对应位置的图像块间距离的方法,新方法的检索准确度有明显的优势。
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- 关键词：图像检索抠像空间信息图像块
- 用于图像场景分类的空间视觉词袋模型被引量：17
- 2011年
- 以传统的词袋模型为基础,根据同类场景图像具有空间相似性的特点,提出了一种用于图像场景分类的空间视觉词袋模型。首先将图像进行不同等级的空间划分,针对对应空间子区域进行特征提取和k均值聚类,形成该区域的视觉关键词,进而构建整个训练图像集的空间视觉词典。进行场景识别时,将所有空间子区域的视觉关键词连接成一个全局特征向量进行相似度计算。最终的场景分类结果使用V1滤波器和PACT两种特征在支持向量机LIBSVM上获得。
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- 关键词：空间聚类支持向量机
- CS-MRI中稀疏信号支撑集混合检测方法被引量：2
- 2014年
- 针对磁共振成像技术采样过程过慢的问题,给出一种新的基于压缩感知的图像重建方法。通过分析一种特殊的基于奇异值分解(SVD)的信号稀疏表示方法,提出一种结合稀疏信号位置和大小信息的支撑集混合检测方法,并根据该方法改进稀疏信号重建算法FCSA。实验结果证明,在相同的欠采样率下,改进FCSA算法重建图像的峰值信噪比(PSNR)比传统的基于小波稀疏基的FCSA算法重建图像的PSNR高2.21 dB^12.72 dB,比基于SVD稀疏基的FCSA算法重建图像的PSNR高0.87 dB^2.05 dB,且重建时间从基于小波稀疏基的FCSA算法的103.21 s下降至改进FCSA算法的36.91 s。
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- 关键词：压缩感知磁共振成像奇异值分解稀疏信号
