模糊聚類在影像上的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在當今飛速發(fā)展的數據挖掘和探查性數據分析中,聚類分析技術已廣泛應用于模式識別、生物、心理、計算機視覺、遙感、圖像處理和視頻數據分析等領域。在實際問題中,已有的各種聚類算法各有其優(yōu)勢。在圖像處理和數據分析的應用中,如何降低聚類算法對閾值的敏感度以及如何減少人為經驗因素對閾值設定的影響,提高檢索質量和效率成為眾多學者正致力于研究并解決的問題。 本文針對目前在聚類算法及其應用中的一些熱點問題展開了研究與探討工作,主要的工作分為以下三部

2、分: 1)顏色作為影像的一種重要視覺信息,廣泛應用于基于內容的影像檢索。文中在將視頻分割為鏡頭后,以SCD與CLD兩種顏色描述子作為描述鏡頭的視覺特征。鑒于圖像信息固有的復雜性和不精確性,本文引入了模糊化的機理對HSY顏色模型的顏色信息進行模糊量化,得到關于顏色特征的模糊直方圖,并應用于相似度計算,取得了較為滿意的效果。 2)本文研究了基于非監(jiān)督在線聚類的模糊聚類算法,給出了一種一般化的模糊聚類方法MRLC。該方法將非監(jiān)

3、督模糊聚類算法Leader-follower與半徑圓心概念結合起來,具有對聚類初始條件不敏感和自適應的特點。大量的實驗結果表明了該模糊方法MRLC的有效性。 3)在深入分析基于相似度量的聚類方法的核心算法Leader-follower的基礎上,本文引入其它算法對模糊聚類方法MRLC進一步修正和補充。在提取關鍵幀和提取關鍵鏡頭時,根據實際情況,分別作了一些改進,使聚類結果更符合主觀視覺。同時盡量減少因人為經驗對閾值的影響,避免使用

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