基于复杂网络的图像建模与特征提取方法

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.

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

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金资助项目61073116,61003038;安徽省教育厅自然科学基金资助重点项目KJ2010A006;安徽大学"211工程"创新团队基金

在线出版日期：2013-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：243-247,252