陈作平
- 作品数：12 被引量：69H指数：7
- 供职机构：香港理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金西北工业大学研究生创业种子基金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 基于K均值聚类的快速分形编码方法被引量：10
- 2007年
- 针对目前分形图像压缩存在的编码时间过长问题,提出了使用K均值聚类对编码过程进行加速的方法,其中聚类向量采用图像块的正规化特征向量以保证聚类的精度,并通过用部分失真搜索来完成传统K均值聚类中最耗时的最近邻搜索过程以提高聚类速度。进一步,通过结合均值图像建库、去平坦块等技巧,得到了一种快速、可调的分形编码方法。实验结果表明,相对于全局搜索,所提方法大幅地提高了编码速度和压缩比,而解码质量只略有下降。
- 陈作平叶正麟郑红婵赵红星
- 关键词：K均值聚类最近邻搜索分形图像压缩
- 一种基于矩不变量的快速分形编码方法被引量：11
- 2004年
- 目前分形图像压缩的最主要问题是其编码时间太长,这主要是因为在分形编码时,对每一个待编码值域块都需要比较数量巨大的定义域块才能找到它的最优匹配块。通过深入分析分形编码过程,文章首先提出了一种图像的矩不变量,它在灰度仿射变换下保持不变,并以此作为图像块的特征来为分形编码中的图像块进行分类,从而得到了一种基于矩不变量的快速分形编码方法:将定义域块按其矩不变量进行分类,在编码时对每一个待编码值域块,其最优匹配块只在其同类或相邻类的定义域块中寻找,从而大大地减少了定义域块的比较数目,缩短了编码时间。实验证明,与已有的分类方法相比,该文方法在解码图像质量基本满意的基础上,极大地提高了分形编码的速度。
- 陈作平叶正麟高雪峰孟帆
- 关键词：分形图像压缩
- 结合K均值聚类和KD-Tree搜索的快速分形编码方法被引量：10
- 2006年
- 利用部分失真搜索求解传统K均值聚类算法中的最近邻搜索问题,显著地减少了传统算法的乘法次数,从而提高了聚类速度;然后用改进后的聚类算法来加速分形编码:首先将定义域块聚类并为每个类建立一棵KD-Tree,编码时对每个值域块先后用部分失真搜索与近似最近邻搜索得到与其距离最近的若干KD-Tree及其上的若干最近邻,而其最优匹配块即由后者产生.实验结果表明,相对于全局搜索,该方法能大幅度地提高编码速度和较大地提高压缩比,而解码质量只有很小的下降;相对于同类方法,在相同压缩比下有更好的加速效果和解码质量.
- 陈作平叶正麟赵红星郑红婵
- 关键词：分形图像压缩K均值聚类KD-TREE
- 基于部分失真搜索的自组织映射学习算法
- 2006年
- 针对传统的自组织映射网络在大数据量或高维情形下训练过程较慢的问题,提出了分别使用部分失真搜索和扩展的部分失真搜索来完成传统算法中最耗时的最近邻搜索过程,减少了完成训练所需乘法次数。实验表明,相对于传统的自组织映射学习算法,所提两种方法分别可以节约近1/3和1/2以上的计算量。
- 陈作平叶正麟赵红星郑红婵
- 关键词：自组织映射最近邻搜索
- 分形编码时间的线性控制和预测被引量：1
- 2005年
- 以图像的布朗维数为纹理特征对编码中的图像块进行聚类和排序,实现了对每个值域块所需比较定义域块数目的精确控制。进一步,通过排除平坦块、使用均值图像建立定义域块库等技巧,得到了一种可以通过定义域块比较数目对编码时间进行线性控制和预测的快速分形编码方法。实验表明,与已有分类和聚类方法相比,在相同的压缩比下,本文方法可取得更好的加速效果和解码质量。
- 陈作平叶正麟郑圣超
- 关键词：分形图像压缩迭代函数系统
- 基于二维特征向量的快速分形编码方法被引量：8
- 2007年
- 编码时间过长是目前分形图像压缩存在的主要问题,对图像块进行分类是解决这一问题的一类重要方法,然而在诸多分类方法中,编码时间的减少通常是以牺牲图像解码质量为代价的。为此,提出了一种基于二维特征向量的自适应分类方法。并把图像的1、2阶矩不变量作为图像的主副特征得到了一种能够较好地保证图像解码质量的快速分形编码方法。
- 刘明叶正麟陈作平
- 关键词：分形图像压缩特征向量自适应分类
- 基于自适应分类的快速分形编码方法被引量：10
- 2006年
- 编码时间过长是目前分形图像压缩存在的主要问题,尽管对图像块进行分类是解决这一问题的一类重要方法,然而诸多分类方法中仍普遍存在着编码速度与解码质量之间的矛盾。针对这一问题,在给出衡量分类方法性能指标体系的基础上,首先提出了一种自适应分类方法,从而较好地解决了这一矛盾,然后将该方法运用于质心分类上,并结合满意匹配得到了一种快速的分形编码方法。实验表明,与原来的均匀分类方法相比,在取得相同压缩比的前提下,该方法可进一步提高分形编码的速度和改善解码图像质量。
- 刘明叶正麟陈作平
- 关键词：分形图像压缩迭代函数系统自适应分类
- 基于局部自相似性的图像质量度量被引量：3
- 2006年
- 使用图像所包含的一种更本质和深层的特征———局部自相似性,并结合人眼观察图像时注意力由中央向周围递减这一特性,提出了一种基于局部自相似性的图像质量度量方法。通过与已有方法的对比实验表明,该方法能对不同类型的失真图像进行更有效的评判,评价结果能够更好地符合人眼主观视觉特性。
- 郑圣超叶正麟陈作平
- 一种基于EPDS的快速K均值聚类算法被引量：3
- 2006年
- K-均值聚类是经常使用的一种数据聚类方法,但对大数据量情形,其聚类过程较慢,主要原因在于聚类过程中每个待聚类向量要反复进行一个最近邻搜索过程,以寻找与其距离最近的聚类中心;据此,文章提出使用扩展的部分失真搜索(Extended Partial Distortion Search,EPDS)来完成该最近邻搜索,极大地减少了完成聚类所需乘法次数。实验表明,相对于基本的K均值聚类算法,该方法可以节约1/3以上的计算量。
- 陈作平叶正麟刘明
- 关键词：K均值聚类最近邻搜索
- 基于数学形态学的编码标志点识别算法被引量：10
- 2007年
- 特殊编码标志点的使用是摄影测量中经常使用的一种手段,针对由此带来的标志点识别问题,主要以数学形态学为工具,对采集的标志点图像做若干次形态学运算后,提取出每个标志点所在区域的边界,进一步结合所提出的标志点特征向量准确地识别出该标志点.实验表明,该算法对较理想图像,识别率为100%,较坏情形可达94%以上。
- 王曼叶正麟陈作平王树勋
- 关键词：点云数学形态学
