基于超像素的Graph-Based图像分割算法

针对EGBIS分割算法中的过分割问题,提出了一种基于超像素的graph-based图像分割算法SGBIS.首先,对图像进行基于简单线性迭代聚类（SLIC）的超像素预分割;然后以每个超像素作为节点构造带权无向图,以相邻超像素颜色平均值的欧式距离作为图中边的权值;最后利用基于图的算法合并超像素得到分割结果.用VI、PRI和F值3个指标分析了算法性能,结果表明,新算法可以得到更为理想的分割效果;引入交互分割区域合并,也可满足用户图像分割的需求.     

对称不变形状上下文特征提取与匹配

形状上下文是一种广泛应用的图像形状特征提取与匹配算法,针对其特征不具有对 称不变性,无法对互相对称的相似图像建立匹配的问题,提出了一种具有对称不变性的改进形状 上下文特征提取与匹配算法。在形状边缘采样点上计算形状上下文中的角度关系描述时,令该点 的梯度方向为极坐标系的0°,并比较特征0 到π 与π 到2π 两个角度区间内其他边缘点的数量大 小,根据比较结果,调整极坐标系中角度增加的方向,从而使特征具备对称不变性。在迭代变形 与计算形状上下文时,仅在第一次迭代中使用改进的形状上下文特征,从而使匹配更加稳定。仿 真实验证明,该算法能够有效地在互相对称的相似图像间建立匹配,提高检索精度。     

文化计算方法与应用综述

文化计算是把计算及相关技术应用到文化领域,探索其中的发展规律、揭示其中的内在联系或对其进行可视分析与展示.因此,文化计算对于文化的本质挖掘和传承发扬都具有重大意义.论文对文化计算做了简单概述.首先,从文化基因的内涵解析入手,以文化组学为理论,对文化计算的演化脉络和其发展历程进行总结;介绍了一些有相似思想的文章进行文化计算理论的延展,并对文化计算的方法进行比较.其后重点阐述了文化计算的研究内容,包括作为信息基本模式的文化基因、核心研究对象文化量化以及可视分析的大数据应用方法,分析各研究内容是如何对文化进行量化计算、科学分析的.最后应用案例介绍了文化计算的应用,并对文化计算进行了总结与展望.