工具之家 > 现代电子技术 > 基于云计算的图像分类算法

基于云计算的图像分类算法

发布时间:2019-05-15 02:15:00 文章来源:工具之家    

 推荐工具:金融理财app工具实用工具

孙沫丽

摘 yao: 针对单一单板jidetuxiangfenlei效率低de缺陷ti出一zhong基于云jisuandetuxiangfenleisuanfa首先通过tezheng提qusuanfa提qutuxiangdeduo种te征然houcaiyongMap/Reducemo型对tuxiang进xingpi配和分leigen据匹配jieguo得到图xiangde最优分类结果最后采用Matlab软件实xiantuxiang分类de仿真实yan。结果表明,xiangbi于其他图xiang分类算法,该算法减shao了图像的分类时间,提高了图像的分类su度,you其对大规mo图像分类优势更加明显。

关jian词: 云计算; 图像分类; 特征提取; 特征匹配

中图分类号: TN911.73?34; TP391 文xianbiao识码: A 文zhang编号: 104?373X(201701?0057?04

Abstract: Aiming at the defect of low image classification efficiency of the single board computer, an image classification algorithm based on cloud computing is proposed. The image multiple features are extracted with the feature extraction algorithm, then the Map/Reduce model is used to match and classify the image, and obtain the image optimal classification result according to the matching result. The simulation experiment of the image classification was realized with Matlab software. The results show that, in comparison with other image classification algorithms, the algorithm can reduce the image classification time, improve the image classification speed, and has obvious superiority especially for the large?scale images classification.

Keywords: cloud computing; image classification; feature extraction; feature matching

0 引 言

图像分类keyi实现图像目标识别、机械故障诊断、状态监测以及模式识别等,其在工业生产和军事打击等领域具有zhong要的应用价值[1]。

图像分类通过提取反应目标图像shu性的特征信xi,结合分类器实现图像分类[2]。传统图像分类fang法主要有支持向量机算法、BP神经网络算法等,它们通过特征提取实现图像分类和识别,但计算机复杂度大[3?4];文献[5]提出基于自相关匹配jian测的图像分类识别算法,bing应用于机械故障检测,通过提取机械故障状态下的CT扫描图像,对BP神经网络分类,实现对图像的故障属性分类识别,提高故障诊断性能,但该算法采用单特征的图像分类方法,不能对大规模图像进xing集成处li和分类,图像批处li的效能不佳,效率较低。

针对上述问题,本文提出基于云计算的图像分类算法。首先提取图像的duo种特征,然后采用Map/Reduce模型对图像进行匹配和分类,根据匹配结果得到图像最优分类结果,最后采用Matlab软件进行仿真实验,实现图像分类。实验结果验证了本文方法的有效性,展示了本文设计的图像分类算法在实现图像云计算分类中的优越性能,实现kuang图如图1所示。

1 图像预处理及特征提取

1.1 图像采集及预处理

2 图像分类算法改进实现

2.1 算法设计

采用快速die代收缩阈值算法,通过云计算实现对图像分类过程的快速搜索处理,提高图像的分类效率。

2.2 算法的實现流程

(1) 设shu入图像为,采用云计算批处理基础进行网格计算,得到图像shu出的像素序列。

(2) 采用小波降噪算法对图像进行降噪,并采用自相关检测器进行自适应滤波,得到输出图像为:。

(3) 对图像的属性特征进行分析和提取,得到能描述待分类图像内容的仿射不变矩和高阶矩。

(4) 计算目标与候选区域像素的权重,进行图像偏差补偿加权,得到图像的纹理信息和高阶矩特征。

(5) 运用Map/Reduce模型估计图像沿滑动平均窗口经过特征点匹配得到图像分类的Map/Reduce模型,实现图像分类。

3 实验与结果分xi

实验shu据集为Corel标准图像库,图像库中含有大量各种属性的图像,在进行Corel标准图像库的检索过程中,需要进行图像分类处理,以图像库中的花朵、动物作为yanjiu对象,得到原始的测试图像如图2所示。

首先进行图像的降噪处理和特征提取,通过特征提取算法提取图像的高阶矩特征和仿射不变矩特征,然后采用Map/Reduce模型对图像进行匹配和分类,得到的分类结果如图3和图4所示。

从图3和图4可知,本文方法可以实现对整个Corel标准图像库中图像的快速分类检索,准确输出图像的类别属性,为了定量测试分类算法在效率和准确度方面的性能,采用1 000次蒙特卡洛实验进行多特征融合并用传统方法进行图像分类,得到图像分类的指标对比结果如图5,图6所示。

从图5,图6可见,采用本文算法通过对图像的多特征提取和融合,在Map/Reduce模型中实现图像分类,其准确度较高,执行效率较高,有效减少分类时间,zongti性能优于传统方法。

4 结 语

针对大规模图像库中图像的分类识别问题,提出一种基于云计算的图像分类算法,进行采集图像和降噪预处理,为图像分类模型提供数据信息输入,采用小波降噪进行图像提纯,提取图像的高阶矩和仿射不变矩等多种特征,在Map/Reduce模型中实现特征融合和特征匹配,实现分类优hua,研究结果表明,本文方法的图像分类准确dugao,执行效率较好。

参考文献

[1] 罗会兰,郭敏杰,孔繁胜.一种基于多级空间视觉词典集体的图像分类方法[J].电子xue报,2015,43(4):684?693.

[2] DUAN F, WANG Y, YANG L, et al. Spatio?temporal consistency in stereoscopic video depth map sequence estimation [J]. Journal of information and computational science, 2014, 11(18): 6497?6508.

[3] MAMAHESH S, VISHAL M, RAJ R G. SAR automatic target recognition using discriminative graphical models [J]. IEEE transactions on aerospace and electronic systems, 2014, 50(1): 591?606.

[4] 吴洁璇,陈振杰,张云倩,等.多核CPU下的K?means遥感影像分类并行方法[J].计算机应用,2015,35(5):1296?1301.

[5] 何guo栋,石建平,冯友宏,等.一种新的红外与可见光图像融合算法[J].传感器与微系統,2014,33(4):139?141.

[6] 段feng峰,王永滨,杨丽芳,等.基于主成分分析方向shen度梯度直方图的立体视觉深度图特征提取[J].计算机应用,2016,36(1):222?226.

[7] 丁军,刘宏伟,陈渤,等.相似性约束的深度置信网络在SAR图像目标识别的应用[J].电子与信息学报,2016,38(1):97?103.

[8] 苗启guang,王宝树.基于局部对比度的自适应PCNN图像融合[J].计算机学报,2008,31(5):875?880.

[9] 刘金龙,xiong承义,高志荣,等.结合全变差与自适应低秩正则化的图像压缩感知重构[J].计算机应用,2016,36(1):233?237.

现代电子技术 2017年1期

现代电子技术的其它文章 基于ASD与LBS的移动农资物流配送系统研究 基于传输线方程的多根非平行传输线串扰分析 基于改进半边数据结构的计算机仿真3D建模平台研究 基于信息共享的图书馆空间及服务电子系统模式研究 全日盲紫外成像探ceyi光学系统设计 变电站接地ji电阻建模计算及特征分析
转载请注明来源。原文地址:https://www.5420.com.cn/view/2019/0515/15976/
 与本篇相关的热门内容: