基于分块加权的多特征图像检索算法

颜色是识别图像差异的一个重要特性,颜色特征提取过程简单,同时兼具旋转和平移不变性。但传统颜色特征只是对图像的全局信息进行统计,并没有考虑图像的空间分布特性,因此出现部分内容不同,但却有着相似颜色特征的图像。针对传统颜色直方图算法存在的检索缺陷,提出了一种新的颜色直方图分块加权提取算法。首先对图像作分块处理并根据各分块中显著点数的占比情况为其赋予权值,然后分别提取各个分块的颜色直方图特征,从而得到图像分块加权后的颜色特征;同时对图像提取Tamura纹理特征,将颜色和纹理两种特征融合在一起,并根据图像特征向量间的距离大小反映相似程度。实验结果表明:本文算法能够在提取特征向量时有效增加空间分布特性,实现了较好的检索效果。     

基于HSV颜色空间的运动人体检测

结合帧图像中运动人体目标的颜色特征对视频中运动人体检测技术进行了探讨。采用HSV颜色模型,色调轴上在每个相似色区间内应用局部累加直方图法对图像的色调特征进行提取。而视频中运动人体目标有时为黑色或灰色,就需要利用色饱和度和亮度信息来匹配目标。     

基于色彩空间和深度残差网络ResNet-50的复杂岩性油气藏岩石样本智能分类及识别

岩石样本的分类识别是油气和矿产资源勘探中的重要环节。目前,仍然以人工识别的实验方法作为主要方法,普遍存在主观性强、周期长、成本高等典型问题。机器学习的分类算法在图像分类领域已经得到广泛应用,然而由于岩石样本图像具有明显的差异性特征,甚至同类岩石样本图像也具有一定的色差,直接应用现成智能算法进行分类,验证集的准确度仅为85%左右。所以,基于色彩空间下岩石样本图像的颜色特征曲线,提出了一种基于颜色类别和深度残差网络ResNet-50的智能分类及识别方法。首先,以7种不同岩性的岩石图像为样本,提取样本的RGB颜色特征,应用无监督K-means聚类算法,按颜色分为3个大类,再通过有监督精细K-近邻(K-nearest neighbor, KNN)算法对颜色类别进行验证,平均分类精度为99%。然后,对于不同颜色类别下的岩石样本,利用深度残差网络ResNet-50进行分类识别。结果表明,不同颜色类别的岩石样本平均训练精度为93.15%,验证精度为88.21%,可以作为岩石样本分类的有效方法。     

基于高分辨率SAR的目标识别技术研究

本文以高分辨率SAR在舰船目标识别方面的应用为研究对象,论文首先分析了SAR成像的特点,提出一种基于Radon变换和直方图分析等方法改善舰船目标几何特征提取的性能,在此基础上,结合SAR图像舰船目标分类自身存在的问题和特点,引入稀疏表示理论,提出一种基于特征字典的稀疏表示分类算法,将其应用于Terra SAR-X SAR图像中三类典型舰船目标分类识别,验证了稀疏表示分类对SAR图像舰船目标分类识别的有效性。     

基于累计直方图的视频色彩风格分类

在进行图像模式识别时,经常利用颜色直方图进行目标识别,由于不同色彩风格中的相同目标往往会有不同的颜色特征,有必要对其进行色彩风格分类.由此提出一种利用HSI颜色空间中饱和度(S)的累计直方图进行视频色彩风格分类的方法.通过对大量视频进行训练,得到训练视频的饱和度(S)分量的累计直方图,利用矩分析法得到直方图的均值和方差...     

基于综合特征的彩色图像检索

本文综合利用颜色和形状特征进行基于内容的彩色图像检索.利用边缘方向自相关图表示图像的形状特征.对于颜色特征,计算图像颜色的局部累加直方图,同时提取分块的颜色矩弥补其不包含颜色空间分布关系的缺点.并利用Guassian模型对各特征的距离进行归一化,综合上述三个归一化距离,进行全局相似度量,且用权值调整的相关反馈方法进一步提高检索精度.与局部累加颜色直方图和局部颜色矩的方法相比较,本文提出的方法获得了更好的检索结果.     

空间颜色聚类算法及其在图像特征提取中的应用

针对目前图像基本颜色特征单一、 可提取信息不足的问题, 提出将图像进行HSV颜色空间转换, 先用均衡化直方图增强空间颜色互转后的图像空间 颜色像素, 再用融入rgb2ind的K-means均值聚类算法提亮均衡图像, 以增强图像颜色特征的提取目标和数量. 实验结果表明, 该方法优于普通空间颜色图像进行特征提取的效果, 实现了为颜色特征识别提供更多的检索信息.     

基于DCT系数和颜色直方图的图像检索

为有效描述图像的形状、纹理和颜色特征,提出一种基于DCT系数统计特征和颜色直方图的图像检索.首先,将图像中像素点颜色值在RGB颜色空间中量化到64色颜色空间,构建彩色图像的颜色直方图用于描述图像的颜色特征.然后,将图像划分为8×8子块,分别对各子块进行DCT变换.最后,根据各子块的DCT系数获得其两个统计特征,其一是计算各子块DCT系数的均值和方差,构建均值-方差直方图用于描述图像的纹理特征,另一个是根据各子块的前9个AC系数构建AC系数差值直方图用于描述图像的局部形状特征.结合颜色直方图、均值-方差直方图和AC系数差值直方图构成图像检索的特征向量.实验结果表明,算法有效描述了图像的形状、纹理和颜色特征,查全率和查准率均有提高,检索性能较优.     

基于分块主颜色的图像检索方法研究与实现

颜色直方图法是基于内容的图像检索系统通常采用的方法.提出了一种基于分块主颜色的检索方法,克服了颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的缺陷,将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中,降低了算法复杂度,提高了计算效率和对图像相似度判断的准确率,从而提高了图像检索的效率.据此实现的图像检索系统的运行结果表明,该方法的查准率和查全率比颜色直方图法有明显提高.     

一种融合信息熵和改进SIFT算法的图像检索方法

针对图像检索中基于单一全局颜色特征或局部特征的检索方法存在查准率和查全率低等问题,提出了一种融合信息熵和改进尺度不变特征变换算法的图像检索方法。首先,利用改进的尺度不变特征变换算法提取图像的局部特征;然后,计算图像的全局颜色特征和信息熵;最后,利用信息熵动态分配全局颜色特征和局部特征的权重,计算图像间的相似度进行图像检索。实验结果表明:该方法的检索性能优于颜色直方图法和尺度不变特征变换算法。     

基于投影法的图像检索

全局颜色直方图无法体现图像颜色的空间分布情况,为了克服这一缺陷,提出了利用投影法进行图像检索的算法.利用HSI颜色模型,把图像的色调、饱和度和亮度分量分别在水平和垂直两个方向上投影,得到6个投影直方图.色调和饱和度的投影直方图反映了颜色的空间分布,而亮度的投影直方图则体现了图像的形状.然后,使用这6个投影直方图的前三阶中心矩作为特征,计算图像间的距离.实验结果表明,该算法检索速度快,具有较高的查全率和查准率.     

基于多特征融合的混凝土结构表面病害图像分类算法

为提升混凝土表面开裂、露筋锈蚀和损伤3类病害图像分类效率与准确性,减少人工成本,提出了基于多特征融合的混凝土结构表面病害图像分类算法。该算法通过提取混凝土表面病害图像的纹理特征、灰度直方图特征、颜色特征,以支持向量机(SVM)为分类器,分别训练3类特征的病害图像分类模型,采用特征权重算法估计各个特征的权重系数,借助分类模型与权重系数估计病害图像类别划分的可信度值,根据最小误差原则将病害图像判定为可信度值最大的类别。设计了7组覆盖上述图像特征的特征融合方案,以2 400张病害图片为样本,训练了3种单一特征和4种多特征病害图像分类模型,并测试算法的准确性。结果表明:总体上,多特征融合分类模型对于混凝土表面病害图像分类准确率高于单一特征分类模型;基于多项式核函数,灰度+颜色+纹理特征融合分类模型分类效果最佳,平均分类准确率达到84%,较单一特征分类模型提升了7%;依赖于混凝土病害图像多特征的综合信息,灰度+颜色+纹理特征融合分类模型可将混凝土表面锈蚀和缺损的分类准确率提升至88%,多特征融合分类模型对于病害的分类判别稳定性显著优于单一特征分类模型。该研究可为混凝土表面病害图像分类提供有效方法,提升病害分类效率与准确性。     

自适应阈值局部特征融合的人脸识别

针对局部二值模式(local binary pattern,LBP)提取图像纹理特征时阈值不能自适应以及缺少方向信息的问题,文章提出了一种自适应阈值局部特征融合的人脸识别算法。首先对原始人脸图像进行分块处理,提取每个子块自适应阈值均匀模式的局部二值模式(uniform local binary pattern,ULBP)特征和局部梯度编码(local gradient coding,LGC)特征;然后,将2种局部特征串联在一起融合为1种特征,得到每个子块的直方图特征,把每个子块图像的信息熵作为直方图加权系数,将所有子块图像的直方图乘以各自的加权系数,连接得到整幅人脸图像的直方图特征;最后用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行识别分类。在ORL、Yale、FERET(be、bj、bf子库)人脸数据库上进行试验,该人脸识别算法分别得到了99.0%、98.7%、87.5%、93.0%、88.5%的识别率,正确识别率较高,算法对其他纹理分类、目标识别也具有一定的参考价值。     

基于数字特征直方图的图像检索算法

提出一种在压缩域中基于随机变量数字特征累加直方图的图像检索算法,利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT),计算图像块系数的数学期望和方差,通过期望和方差映射到坐标系的概率建立累加直方图并产生图像的特征向量,利用相关系数判定查询图像和数据库图像的差异。实验结果显示,此种方法检索精度高、速度快、计算量较小。     

基于分块主颜色的图像检索方法研究与实现

颜色直方图法是基于内容的图像检索系统通常采用的方法。提出了一种基于分块主颜色的检索方法，克服了颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的缺陷，将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中，降低了算法复杂度，提高了计算效率和对图像相似度判断的准确率，从而提高了图像检索的效率。据此实现的图像检索系统的运行结果表明，该方法的查准率和查全率比颜色直方图法有明显提高。     

一种基于多特征融合的图像检索方法

基于单特征的图像检索系统一般性能较低.提出了一种基于多特征融合的图像检索方法.通过对HSV颜色空间的非等间隔量化,提取一维颜色特征向量及其累加直方图.基于灰度共生矩阵(GLCM)进行纹理特征的提取.将两类特征结合,设计了一种基于多特征融合的图像检索方法.利用相似性度量方法分别对颜色特征和纹理特征以及融合后的特征进行了图像检索实验.结果表明,基于颜色和纹理特征相融合的多特征融合方法具有更好的图像检索性能.     

综合颜色块的直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索算法的效率,本文提出一种寻找图像中最大颜色块、提取其局部直方图,并与原直方图综合的新算法.该算法在保留原算法的同时,添加了色彩的空间分布特征,从而降低检索结果对颜色的绝对依赖.仿真实验结果表明,本文算法具有较好的查准率和查全率,对色块明显的图像检索效果尤其显著.     

一种基于局部颜色特征的图像检索算法

提出一种基于局部颜色特征的图像检索算法.该算法首先对图像进行分块,提取各分块的主色作为颜色特征,然后根据图像中心的重要性,对图像各个分块的颜色特征采用不同的加权系数,使局部图像的特征矢量被增强,从而提高了图像的检索精度.与基于全局颜色直方图方法相比,基于局部颜色特征的图像检索算法具有更好的检索结果.     

基于特征融合的行人重识别算法

为解决实际行人重识别系统中识别率低、识别速度慢的问题,从创新和工程应用出发,提出了一种行人重识别算法。对行人图片进行预处理,采用色调、饱和度、亮度(hue,saturation,value,HSV)空间非线性量化的方法构建颜色命名空间,对人体分区域预识别来提高检测效率;对备选目标的整幅图像提取HSV和方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)作为整体特征并在滑动窗口内提取颜色命名(color naming,CN)特征和2个尺度的尺度不变特征(scale invariant local pattern,SILTP),采用本文融合算法得到新的特征;在3个数据集上进行行人重识别,融合的特征在2种度量学习算法的Rank1平均提高了2.4%和3.3%。实验结果表明该算法能够提高重识别精度。     

采用不变矩图像匹配与直方图的仪表识别算法

为了解决当前仪表识别算法在机床仪表状态信号多变、实时性强的环境下状态识别错误的不足,设计一种基于不变矩图像匹配与直方图的在线仪表识别算法.首先,基于不变矩特征,通过图像的重心坐标获取其中心不变矩,设计图像匹配算子,并根据仪表灯的匹配度量值定位当前状态信号位置.然后,根据定位到的信号中心点坐标,提取出状态信号外接最小矩形.最后,依据信号灯颜色的直方图特性,计算出反投影直方图,实现对状态信号颜色的判断.实验结果表明:与当前机床仪表识别技术相比,面对机床仪表状态信号多变的环境时,文中算法具有更高的识别精度.