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公开(公告)号：CN107205154B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710423587.0
申请日：2017-06-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵补全的无线多媒体传感网图像压缩采集方法，系统初始化之后，相机节点获得原始图像数据A，将原始图像A分为大小相等的块状图像，设定采样率r，根据r选择采样矩阵编号，分发给各个普通节点进行处理。普通节点从随机采样矩阵库M中提取随机采样矩阵Wij，获得块状图像ak的压缩数据，普通节点将压缩数据及随机矩阵编号i、j发送至簇头节点，经过汇总后传输至基站节点进行重构。基站生成不完整的块状图像Xk，通过矩阵补全重构算法得到块状矩阵ak；经过拼接，得到完整的重构图像B，此时重构图像B可以近似地表示原始图像A。本发明可以有效减少传感器节点的能耗，提高采样端工作效率，延长整个网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN107205154A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710423587.0
申请日：2017-06-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵补全的无线多媒体传感网图像压缩采集方法，系统初始化之后，相机节点获得原始图像数据A，将原始图像A分为大小相等的块状图像，设定采样率r，根据r选择采样矩阵编号，分发给各个普通节点进行处理。普通节点从随机采样矩阵库M中提取随机采样矩阵Wij，获得块状图像ak的压缩数据，普通节点将压缩数据及随机矩阵编号i、j发送至簇头节点，经过汇总后传输至基站节点进行重构。基站生成不完整的块状图像Xk，通过矩阵补全重构算法得到块状矩阵ak；经过拼接，得到完整的重构图像B，此时重构图像B可以近似地表示原始图像A。本发明可以有效减少传感器节点的能耗，提高采样端工作效率，延长整个网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN105976379A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610308585.2
申请日：2016-05-11
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/6221 , G06T2207/20112
Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟优化的模糊聚类彩色图像分割方法。首先输入待分割的图像，提取该图像的色彩特征；利用布谷鸟算法对模糊聚类算法的聚类中心进行优化；应用改进的模糊聚类算法，在图像的色彩空间中对像素点进行聚类；上述输出的聚类中心，计算隶属度矩阵；根据前述输出的聚类中心和隶属度矩阵对图像的像素进行划分，最终实现图像的分割。本发明选取合适人眼感知的色彩空间HSV，这样有利于提高分割的效果，然后针对传统模糊聚类算法容易陷入局部最优值的缺陷，提出利用布谷鸟算法优化模糊聚类中心的迭代过程，因此提高了聚类算法的运算速度和收敛速度，有效地解决了聚类中心的初始值对聚类算法影响过大的问题，具有良好的聚类效果。
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公开(公告)号：CN106022342A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610293834.5
申请日：2016-05-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/4604
Abstract: 本发明公开了一种基于KAZE算法的图像特征提取方法，以解决现有图像特征提取技术中存在的执行效率偏低的问题。首先构造非线性偏微分方程，利用AOS算法求解方程得到非线性尺度空间的所有图像，然后进行特征点检测和亚像素精确定位，随后根据特征点的局部图像结构来确定其主方向，根据选取的窗口计算出子区域的描述向量，将得到的描述向量用主成分分析方法进行降维处理，最后再进行特征匹配。本方法采用主成分分析方法对描述子进行降维，加快计算速度，对于图像特征提取与匹配具有很好的承接作用，在提高算法的实时性和匹配率方面有较好的效果。
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