基于复杂网络的图像建模与特征提取方法

• 作者: 江波 汤进 罗斌 陈影
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别 最小生成树 动态演化 特征提取 小世界网络 复杂网络
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 243-247,252
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3534字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.05.053

摘要

针对传统图像结构图表示特征不稳定的问题,提出一种基于复杂网络模型的图像表示与识别方法.以图像的关键点作为网络节点,构建复杂网络初始模型.利用最小生成树分解方法对初始网络模型进行动态演化,提取不同演化阶段下的网络特征,实现对图像结构特征的描述.该方法直接利用图像关键点之间的空间分布信息,结构简单.分类与聚类实验结果表明,与传统基于边权值阈值的演化方法相比,该方法能更准确地描述图像的结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤进		83	407	11.0	15.0
3	罗斌		181	1213	16.0	25.0
9	江波	安徽大学计算机科学与技术学院	11	92	5.0	9.0
10	陈影	安徽大学计算机科学与技术学院	9	20	2.0	4.0