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2D测距图像的特征提取及类别划分研究
引用本文:于金霞,蔡自兴,段琢华.2D测距图像的特征提取及类别划分研究[J].系统仿真学报,2008,20(1):76-80.
作者姓名:于金霞  蔡自兴  段琢华
作者单位:1. 河南理工大学计算机科学与技术学院,河南,焦作,454003;中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
2. 中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
3. 中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;韶关学院计算机科学系,广东,韶关,512003
基金项目:国家自然科学基金(60234030),河南省教育厅自然科学基金(2007520019),苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放基金(KJ50715),河南理工大学博士基金(B050901)
摘    要:测距图像的特征提取和类别划分是计算机视觉的热点问题之一。以2D测距图像为研究对象,提出了一种加权的模糊聚类算法-wFCA算法来进行特征提取。为了自主确定准确的聚类数目,利用多种有效性索引函数对不同聚类算法的有效性进行计算评估,选取一种适合于测距图像有效性分析的索引函数。同时,为了解决聚类算法中局部最优问题,提出一种改进的IVGA遗传算法。通过相关算法的性能比较,所提方法的有效性均得以验证。

关 键 词:2D测距图像  特征提取  加权模糊聚类  有效性索引  遗传算法
文章编号:1004-731X(2008)01-0076-05
收稿时间:2006-10-24
修稿时间:2007-04-26

Research on Feature Extraction and Classification Division of 2D Ranging Images
YU Jin-xia,CAI Zi-xing,DUAN Zhuo-hua.Research on Feature Extraction and Classification Division of 2D Ranging Images[J].Journal of System Simulation,2008,20(1):76-80.
Authors:YU Jin-xia  CAI Zi-xing  DUAN Zhuo-hua
Abstract:Feature extraction and classification division of ranging images is a key problem in computer vision. Considering 2D ranging images as research object, a weighted fuzzy clustering algorithm (wFCA) was proposed. To determine the accurate clustering number automatically, many validation index functions were used to estimate the validity of different clustering algorithms so as to select the most appropriate one for ranging images. At the same time, an improved genetic algorithm IVGA was proposed to solve the local optimum of clustering algorithm. By the comparison with other algorithms, the effectiveness of the algorithms is demonstrated.
Keywords:2D ranging images  feature extraction  weighted fuzzy clustering  validation index  genetic algorithm
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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