基于復雜網(wǎng)絡的圖像建模與特征提取方法研究.pdf

1、計算機和信息技術(shù)的快速發(fā)展，使得圖像識別技術(shù)的應用也愈來愈普遍。而圖像表示作為圖像處理的基礎，在計算機視覺和圖像識別中發(fā)揮著越來越重要的作用。近年來，復雜網(wǎng)絡理論引起了眾多研究者們的興趣，相關(guān)的概念和方法都是當前的研究熱點。論文主要研究復雜網(wǎng)絡下的圖像建模與特征提取方法，針對其中存在的問題提出了相應的改進。
　　論文研究的主要問題概括為以下三個方面：
　　1.融合復雜網(wǎng)絡與輪廓識別方法。利用復雜網(wǎng)絡方法抽取目標的輪廓拓撲信息

2、，形成識別參數(shù)，將復雜網(wǎng)絡方法的優(yōu)點融入到基于輪廓的目標識別方法中，簡化目標網(wǎng)絡模型的復雜程度，增強識別方法的容噪性，形成一種有效的目標識別方法。將現(xiàn)實中的各種輪廓以圖的形式表示，利用復雜網(wǎng)絡理論建立相應的網(wǎng)絡模型，并計算與復雜網(wǎng)絡相關(guān)的參數(shù)，最后通過對所有網(wǎng)絡模型提取特征參數(shù)，匯集形成識別參數(shù)，產(chǎn)生圖像目標識別算法用于對象目標的識別和分類。
　　2.基于復雜網(wǎng)絡圖像建模下所提取的特征參數(shù)大都是統(tǒng)計特征，而這種特征不僅具有很好的穩(wěn)

3、定性，而且具備較強的抗噪聲能力。鑒于這一點，本章提出一種有向復雜網(wǎng)絡表示模型，利用K近鄰(K-Nearest Neighbor，KNN)方法給出了一種有向復雜網(wǎng)絡的演化方式，最終通過提取不同演化時刻下的有向復雜網(wǎng)絡特征完成對圖像的特征描述，實現(xiàn)圖像的識別。
　　3.全局直方圖失去了特征的空間分布信息，鑒于這一點，本文將直方圖信息與傳統(tǒng)的圖結(jié)構(gòu)信息加以融合，這里提出一種基于節(jié)點屬性（節(jié)點灰度值）的演化方式，生成一系列子網(wǎng)絡，稱這些子