【摘 要】
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梯度特征对线性光照变化保持不变性,而稀疏编码方法能从图像数据点中得到数据的统计特性.多视图聚类算法是把同一聚类中的不同属性集合视为不同视图,考虑不同视图的重要性进
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61373060;61073112);江苏自然科学基金项目(No.BK2012793)资助~~
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梯度特征对线性光照变化保持不变性,而稀疏编码方法能从图像数据点中得到数据的统计特性.多视图聚类算法是把同一聚类中的不同属性集合视为不同视图,考虑不同视图的重要性进行协同聚类.文中提出基于多视图聚类的图像边缘检测算法,将两种特征结合在一个统一的多视图聚类框架中,从而有效提高边缘检测的鲁棒性.该算法使用图像局部特征与稀疏编码结合的方式训练模型,并增加图像像素的空间信息和曲率信息的约束获得图像全局特征,保证检测边缘的准确性和区域一致性.在两个公开的数据库上的实验表明文中算法的可行性和有效性.
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