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1. 基于局部引力和距离的聚类算法

杜洁, 马燕, 黄慧

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (5): 1472-1479. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021030515

摘要（315）

HTML （13）

PDF （3200KB）（161）

密度峰值聚类（DPC）算法对于密度多样、形状复杂的数据集不能准确选择聚类中心，同时基于局部引力的聚类（LGC）算法参数较多且需要手动调参。针对这些问题，提出了一种基于局部引力和距离的聚类算法（LGDC）。首先，利用局部引力模型计算数据点的集中度（CE），根据集中度确定每个数据点与高集中度的点之间的距离；然后，选取具有高集中度值和高距离值的数据点作为聚类中心；最后，基于簇的内部点集中度远高于边界点的集中度的思想，分配其余数据点，并且利用平衡k近邻实现参数的自动调整。实验结果表明，LGDC在4个合成数据集上取得了更好的聚类效果；且在Wine、SCADI、Soybean等真实数据集上，LGDC的调整兰德系数（ARI）指标相较DPC、LGC等算法平均提高了0.144 7。

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2. 基于机器视觉的不同类型甘蔗茎节识别

石昌友, 王美丽, 刘欣然, 黄慧丽, 周德强, 邓干然

计算机应用 2019, 39 (4): 1208-1213. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018092016

摘要（579）

PDF （917KB）（320）

针对不同种类甘蔗表面多样性和复杂性等因素导致甘蔗图像的茎节难以识别问题，提出一种基于机器视觉且适合各种类型甘蔗的茎节识别方法。首先，通过迭代拟合法从原始图像中提取甘蔗目标区域，并估计甘蔗目标与横轴的倾斜角度，根据倾斜角度参数旋转甘蔗目标成近似平行横轴姿态；然后，利用双密度双树复小波变换（DD-DTCWT）对图像进行分解，使用不同层次的垂直和近似垂直方向的小波系数重构图像；最后，运用图像直线检测算法对重构图像进行检测，得到甘蔗茎节部位的边缘线，对边缘线的密度、长度、相互距离信息进一步验证便可实现甘蔗茎节的识别和定位。实验结果显示甘蔗茎节完整识别率达到92%，约80%的茎节的定位精度小于16个像素，95%的茎节的定位精度小于32个像素，所提方法在不同的图像背景下，都能够成功地对不同类型的甘蔗进行茎节识别，并且定位精度高。

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3. 基于方向场和中止模式的H.264帧内模式选择方法

黄慧娟;李挥

计算机应用

摘要（981）

PDF （572KB）（914）

利用图像边界具有的方向性特征，提出了一种快速的基于方向场和中止模式的H.264的帧内模式选择方法，并将它嵌入到H.264的参考代码JM9.3中。试验结果表明，这种方法在PSNR和比特率改变很少的情况下，可以减少平均46%的计算量。