基于后缀树思想构造Web生物数据搜索的数据模型

针对Web上的公共生物学数据资源,提出一种适合于在线搜索生物学数据的数据模型.该模型基于后缀树思想,通过建立生物体的DNA、RNA、蛋白质序列数据的后缀树结构,并将之转化为更加空间有效的后缀数组,然后搜索数组以找到查询序列的近似匹配.结果表明,这种数据模型比常规的线性搜索模型在时间和空间开销上更加高效.     

仿造数码迷彩的设计方法

摘要： 提出一种根据目标背景图像生成仿造数码迷彩的设计方法. 首先将背景图案进行颜色空间转换,采用K均值聚类分析方法提取背景主色. 由侦测距离确定数码单元的最小尺寸,最后生成数码迷彩斑块. 迷彩的伪装效果通过Canny 边缘检测算子进行评估. 实验结果表明,利用该方法生成的仿造数码迷彩可有效改变目标的原有轮廓,使之更好地与周围背景相融合,达到良好的伪装效果. 关键词：     

基于色度直方图的颜色聚类算法

提取目标背景的主色是迷彩设计中的重要步骤,通常采用的颜色聚类算法具有监督性的缺陷. 为此,提出一种基于色度直方图的、无监督的颜色聚类算法. 该算法采用CIE 1931色度系统建立色度直方图,根据像素点在该坐标系的分布规律自动生成聚类中心. 逐一计算像素点与各聚类中心的色度的欧氏距离,将像素点与最近的聚类中心归于一类. 实验结果表明,采用该聚类算法能够准确提取主色,自动分割彩色图像,且比普通聚类算法的时间效率更优.     

迷彩设计中背景图像聚类方法的比较分析

迷彩设计中,通过对目标背景的图像信息进行归类处理,利用图像分割技术获取背景斑点,然后设计出与背景亮度和纹理相协调的迷彩图案. 目前,最常用的图像分割方法是均值聚类法,由于它直接利用灰度信息以致分割的细节不明显,容易导致模拟背景纹理失真. 针对它的不足,提出了采用基于自组织特征映射(self organizing feature map, SOFM)神经网络的分割方法对背景进行聚类分割. 该方法将整幅图像作为神经网络的输入,聚类分割后的颜色作为输 出,按照自组织特征映射网络的学习过程,使用其函数进行迭代运算直至学习停止. 比较实验结果表明,SOFM方法能更好地保留图像的细节纹理,得到较为理想的设计效果.