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淺究基于云計算的圖像分類算法
圖像分類，根據各自在圖像信息中所反映的不同特征，把不同類別的目標區分開來的圖像處理方法。它利用計算機對圖像進行定量分析，把圖像或圖像中的每個像元或區域劃歸為若干個類別中的某一種，以代替人的視覺判讀。
摘要：針對單一單板機的圖像分類效率低的缺陷，提出一種基于云計算的圖像分類算法。首先通過特征提取算法提取圖像的多種特征，然后采用Map/Reduce模型對圖像進行匹配和分類，根據匹配結果得到圖像的最優分類結果，最后采用Matlab軟件實現圖像分類的仿真實驗。結果表明，相比于其他圖像分類算法，該算法減少了圖像的分類時間，提高了圖像的分類速度，尤其對大規模圖像分類優勢更加明顯。
關鍵詞：云計算;圖像分類;特征匹配;特征提取
引 言
圖像分類可以實現圖像目標識別、機械故障診斷、狀態監測以及模式識別等，其在工業生產和軍事打擊等領域具有重要的應用價值[1]。
圖像分類通過提取反應目標圖像屬性的特征信息，結合分類器實現圖像分類[2]。傳統圖像分類方法主要有支持向量機算法、BP神經網絡算法等，它們通過特征提取實現圖像分類和識別，但計算機復雜度大[3?4];文獻[5]提出基于自相關匹配檢測的圖像分類識別算法，并應用于機械故障檢測，通過提取機械故障狀態下的CT掃描圖像，對BP神經網絡分類，實現對圖像的故障屬性分類識別，提高故障診斷性能，但該算法采用單特征的圖像分類方法，不能對大規模圖像進行集成處理和分類，圖像批處理的效能不佳，效率較低。
針對上述問題，本文提出基于云計算的圖像分類算法。首先提取圖像的多種特征，然后采用Map/Reduce模型對圖像進行匹配和分類，根據匹配結果得到圖像最優分類結果，最后采用Matlab軟件進行仿真實驗，實現圖像分類。實驗結果驗證了本文方法的有效性，展示了本文設計的圖像分類算法在實現圖像云計算分類中的優越性能，實現框圖如圖1所示。
一、圖像預處理及特征提取
1.1 圖像采集及預處理
二、圖像分類算法改進實現
2.1 算法設計
采用快速迭代收縮閾值算法，通過云計算實現對圖像分類過程的快速搜索處理，提高圖像的分類效率。
2.2 算法的演現流程
(1) 設輸入圖像為，采用云計算批處理基礎進行網格計算，得到圖像輸出的像素序列。
(2) 采用小波降噪算法對圖像進行降噪，并采用自相關檢測器進行自適應濾波，得到輸出圖像為：。
(3) 對圖像的屬性特征進行分析和提取，得到能描述待分類圖像內容的仿射不變矩和高階矩。
(4) 計算目標與候選區域像素的權重，進行圖像偏差補償加權，得到圖像的紋理信息和高階矩特征。
(5) 運用Map/Reduce模型估計圖像沿滑動平均窗口經過特征點匹配得到圖像分類的Map/Reduce模型，實現圖像分類。
三、實驗與結果分析
實驗數據集為Corel標準圖像庫，圖像庫中含有大量各種屬性的圖像，在進行Corel標準圖像庫的檢索過程中，需要進行圖像分類處理，以圖像庫中的花朵、動物作為研究對象，得到原始的測試圖像如圖2所示。
首先進行圖像的降噪處理和特征提取，通過特征提取算法提取圖像的高階矩特征和仿射不變矩特征，然后采用Map/Reduce模型對圖像進行匹配和分類，得到的分類結果如圖3和圖4所示。
從圖3和圖4可知，本文方法可以實現對整個Corel標準圖像庫中圖像的快速分類檢索，準確輸出圖像的類別屬性，為了定量測試分類算法在效率和準確度方面的性能，采用1 000次蒙特卡洛實驗進行多特征融合并用傳統方法進行圖像分類，得到圖像分類的指標對比結果如圖5，圖6所示。
從圖5，圖6可見，采用本文算法通過對圖像的多特征提取和融合，在Map/Reduce模型中實現圖像分類，其準確度較高，執行效率較高，有效減少分類時間，總體性能優于傳統方法。
四、結 語
針對大規模圖像庫中圖像的分類識別問題，提出一種基于云計算的圖像分類算法，進行采集圖像和降噪預處理，為圖像分類模型提供數據信息輸入，采用小波降噪進行圖像提純，提取圖像的高階矩和仿射不變矩等多種特征，在Map/Reduce模型中實現特征融合和特征匹配，實現分類優化，研究結果表明，本文方法的圖像分類準確度高，執行效率較好。
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