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1. 基于核技巧和超图正则的稀疏非负矩阵分解

余江兰, 李向利, 赵朋飞

计算机应用 2019, 39 (3): 742-749. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071617

摘要（418）

PDF （1229KB）（316）

针对传统的非负矩阵分解（NMF）应用于聚类时，没有同时考虑到鲁棒性和稀疏性，导致聚类性能较低的问题，提出了基于核技巧和超图正则的稀疏非负矩阵分解算法（KHGNMF）。首先，在继承核技巧的良好性能的基础上，用 L _2，1范数改进标准非负矩阵分解中的F范数，并添加超图正则项以尽可能多地保留原始数据间的内在几何结构信息；其次，引入 L _2，1/2伪范数和 L _1/2正则项作为稀疏约束合并到NMF模型中；最后，提出新算法并将新算法应用于图像聚类。在6个标准的数据集上进行验证，实验结果表明，相对于非线性正交图正则非负矩阵分解方法，KHGNMF使聚类性能（精度和归一化互信息）成功地提升了39%~54%，有效地改善和提高了算法的稀疏性和鲁棒性，聚类效果更好。

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2. 基于局部直方图的加权均值滤波器

郭红伟余江朱家兴李志勇

计算机应用 2010, 30 (11): 3019-3021.

摘要（1629）

PDF （533KB）（999）

针对受椒盐噪声不同程度污染的灰度图像滤波问题,提出了一种基于局部直方图的加权均值滤波算法。该算法针对椒盐噪声特点,对含噪图像进行噪声检测,建立噪声标记矩阵;对标记为信号的像素不做处理,标记为噪声的像素依据其邻域像素污染程度采取不同窗口尺寸的加权均值滤波,像素权值由噪声点所在区域的局部直方图确定。对不同噪声率污染的测试图像仿真结果表明,该算法在有效抑制噪声的同时能较好地保持图像的细节信息。最后,通过与中值滤波和其他一些改进算法的滤波效果比较,证明了该算法的有效性。