吴央

作品数：2被引量：12H指数：2
导出分析报告
供职机构：北京航空航天大学电子信息工程学院更多>>
发文主题：模糊C均值聚类图像分割FCM聚类小波变换小波包分解更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《北京航空航天大学学报》更多>>
所获基金：国防科技重点实验室基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-2
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法被引量：10
《北京航空航天大学学报》2008年第5期572-575,共4页吴央 袁运能 
提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分...
关键词：图像分割 小波变换 模糊C均值聚类 最优小波基 
核空间聚类在图像纹理分类中的简化算法被引量：2
《北京航空航天大学学报》2008年第3期267-270,294,共5页袁运能 吴央 成功 
国防重点实验室基金资助项目
模糊c均值聚类已广泛应用于模糊模式识别领域,但对于线性不可分数据并不适用.在核方法中通过将输入数据经过非线性映射投影到高维特征空间来解决非线性分类的问题.将传统的模糊c均值聚类算法应用于核空间中,对线性不可分的样本进行了核...
关键词：图像分割 纹理分类 核方法 模糊C均值聚类 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部