【摘 要】
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文中提出了一种基于复杂网络的图像特征描述方法。将图像的关键点作为复杂网络节点,利用最小生成树分解法完成初始网络的动态演化过程,由不同演化阶段下的复杂网络特征实现对
【基金项目】
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天津市重点基金(17JC20J32500)资助
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文中提出了一种基于复杂网络的图像特征描述方法。将图像的关键点作为复杂网络节点,利用最小生成树分解法完成初始网络的动态演化过程,由不同演化阶段下的复杂网络特征实现对图像的形状描述;根据图像像素和周围邻域的距离与灰度的相似度,由不同的阈值生成度矩阵,统计不同阈值下网络节点的度分布,完成图像的纹理描述。实验证明,该算法具有较强的鲁棒性和旋转不变性,并且在分类实验中也有较好的表现。
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