10、图像分类与聚类及树相似度计算的高效方法

图像分类与聚类及树相似度计算的高效方法

在当今的信息处理领域，图像分类、聚类以及树相似度计算是非常重要的任务。下面将详细介绍相关的高效算法和实验结果。

图像特征表示与分类

• 原型选择与特征向量生成
  • 对于所有特征类别，其像素原型尺寸便于用户快速从每个特征类别中选择典型的代表性原型。这样容易找到有信息价值的原型，即不同特征类别的原型距离远，同一特征类别的原型距离近，使得算法通常能快速收敛。例如，从卫星图像语料库中，用户可以轻松选择出代表不同特征类别的原型，如城市、海洋、道路和干旱地区。
  • 通过以下算法生成图像的特征向量：

Algorithm 3. Feature-vector generation
1. Input: an image I to be represented on the following feature categories 1 ≤i ≤M,
and given a set PL :=
{
P (i)
k
}Li
k=1
M
i=1
of labeled prototype images (obtained from
Algorithm 2).
2. Initialize the count variables ci := 0, 1 ≤i ≤M
3. Let W be a rectangle of size equal to the maximum prototype size. (See remark
below)
4. Scan a window