局部阴影条件下按梯度直方图的模糊相关图像检索

在局部阴影条件下对图像进行检索会受到多种因素的干扰,影响检索结果的可靠性。针对局部阴影条件,提出一种基于梯度直方图的模糊相关图像检索方法,采用ICA降噪方法对局部阴影条件下的图像进行降噪处理,依据频域对图像进行增强处理。通过Sobel算子提取图像边缘,求出水平方向与垂直方向的亮度差分相近值,确定出每个方向关键边缘像素的数量,建立图像边缘梯度直方图。依据梯度直方图,通过斯皮尔曼等级相关系数求出检索图像与图像库内模糊相关图像的相关系数,确定出图像间的相近度,将相近度最高的图像看作模糊相关图像检索结果。经实验验证,所提方法检索效果好,检索性能高。     

基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法

图像的边缘检测中,非优化梯度阈值选择的不当会造成某些边缘点的丢失;而模糊阈值方法,需占用大量存储空间来搜索参数的最优组合.针对以上问题,本文在模糊理论的基础上,并结合红外梯度图像的特点,提出了一种基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法.本文首先通过改进的Sobel算子构造出红外图像的梯度图,在对其进行模糊划分的基础上计算区域模糊度,最后通过对区域联合误差的比较,确定模糊区域中像素点的隶属,实现边缘提取.与传统的基于梯度的边缘检测算法及最大模糊熵算法进行了对比实验.结果表明,该方法用于红外图像边缘检测时,能够在更短的处理时间内,保留更多的边缘信息.     

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.     

基于CAGH检测和投影法的车牌定位算法

提出了一种基于CAGH算法和投影法进行车牌定位的方法。CAGH基于梯度幅度直方图和类内方差进行边缘提取,先分析经“非最大梯度抑制”后的梯度幅度直方图的特征,确定边缘集中区域,再通过类内方差确定梯度阈值,并利用该阈值确定边缘。然后利用投影算法在其所得边缘图像中寻找车牌的左右边界和上下边界,结合图像灰度序列与单位矩形的互相关函数定出车牌的位置,为进一步精确车牌定位以及字符识别打下基础。     

基于边缘梯度的散焦图像深度恢复

在散焦图像中,点的模糊程度随物体的深度而变化,因此可以利用散焦图像中点的散焦程度来估计物体的深度信息。本文提出了一种基于散焦图像中物体的边缘梯度关系来恢复图像深度图的新算法,用一个已知参数的高斯函数对图像进行再模糊,然后求出模糊后的物体边缘梯度,再与原图像中物体边缘梯度相比,再将该比值与图像的深度关联,求出图像中物体边缘处的深度,再利用后续深度插值方法和深度图优化恢复出整幅图的深度信息。这种算法仅需要一幅图像即可进行深度信息恢复,有较好的有效性。     

基于双树复小波的直方图路面裂缝检测算法

分割算法广泛用于公路路面裂缝的检测,然而低抗噪性是这类算法存在的主要问题.将双树复小波变换和直方图方向梯度相结合,提出一种基于双树复小波变换的路面裂缝检测算法.该算法用双树复小波变换对路面裂缝图像进行子带分解,对各子带图像进行直方图方向梯度矩阵计算,阈值化后确定裂缝边缘.实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法目标识别度高、抗干扰能力强及准确率高.     

基于边缘角度二阶差分直方图的城市遥感图像检索方法

针对目前存在的遥感图像检索方法中,图像区域分割困难,不易准确提取局部形状特征的问题,提出一种无需进行区域分割的全局形状特征,即基于Freeman差分码思想的边缘角度二阶差分直方图特征;通过检索特征和传统的基于边缘角度直方图特征的遥感图像检索对比实验,揭示了该遥感图像检索方法具有更好的检索性能,检索精度提高了约32%。     

基于全自动泊车与对数变换法的轨迹图像边缘信息细节化检测

为解决传统边缘检测方法中阈值设置过高或过低,致使关键信息被遗漏或干扰信息被误看作重要信息,造成边缘检测结果不可靠的问题。通过引入自适应阈值思想,研究了基于全自动泊车的轨迹图像边缘检测方法。对采集的全自动泊车的轨迹图像进行直方图均衡化和自适应二值化处理,以及先腐蚀后膨胀的操作,对小对象物体及平滑较大物体边界进行消除。通过一阶微分算子求解经预处理后图像不同点的梯度幅值与梯度方向,细化梯度幅值图像中的屋脊带,仅保留幅值的局部极大值。采用对数变换法对梯度范围进行扩展。通过新的局部自适应阈值化方法确定阈值,实现全自动泊车轨迹图像边缘的初检测。针对轨迹图像边缘直线线段,选用Hough变换法提取其中的直线特征,获取直线轨迹。结果表明,所提方法边缘检测细节化好,可见整体性能优。     

基于模糊颜色量化的彩色显微医学图像检索

模糊量化方法能很好地表达人的视觉感知,是颜色量化的一个重要方法.根据彩色显微医学图像的颜色特征,提出一种适合其图像检索的模糊量化算法:将整个HSV空间划分成78个模糊子集,由模糊子集的隶属函数计算每种颜色的隶属度,并统计图像的模糊量化直方图,图像间的相似性用模糊量化直方图间的距离进行评判.实验结果表明,该算法在基于内容的彩色显微医学图像检索中,具有较好的检索效果.     

基于对齐度和模糊梯度相似性的图像配准

提出一种基于对齐度和模糊梯度相似性的图像配准方法．该方法利用小波多尺度积提取边缘图像和特征点，然后利用角度直方图估计旋转角度，再使用提出的基于对齐度和模糊梯度相似性的配准准则来确定匹配点对．实验结果表明，该方法精确性较高，并具有一定的抗噪性．     

一种基于模糊量化直方图的图像检索方法

颜色直方图是一种重要的基于颜色特征的图像检索方法.本文在颜色量化中引入模糊集合理论以描述与人类视觉认知相关的模糊概念,提出了基于人的主观感知的模糊颜色量化方法,以及相对应的模糊匹配准则.归纳实验结果证明该方法可以减小量化误差和适应人的感知模糊性,该方法具有广泛的适应性和进一步提高检索精度的可能.     

利用颜色向量角直方图进行基于内容的图像检索

分析颜色直方图在基于内容的图像检索（content-based image retrieval,CBIR）中存在的问题,提出一种应用图像边缘空间分布的检索方法.利用颜色向量角对亮度不敏感,对色度和饱和度敏感的特性提取彩色图像边缘.在图像的边缘像素及其近邻提取颜色向量角直方图,同时在图像的平滑像素区提取颜色直方图,将两种直方图结合起来用以描述图像内容.该方法较充分地利用了图像的颜色、边缘、形状信息,具有良好的光照不变性,与颜色直方图法相比,检索效果有明显改善.     

利用PCNN实现商标图像检索新方法

 为了解决商标存在尺度缩放、角度旋转和区域局部变化后的难以检索的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络模型(PCNN,Pulsed Coupled Neural Network)的商标检索新方法.首先通过PCNN图像分割和直方图均衡化技术相结合提出了一种有效的图像预处理算法,以减小颜色对于商标灰度分布差异产生的影响.然后在PCNN模型中提出了边缘时间序列概念,并用于提取商标图像的形状特征,最终实现了商标图像的快速有效检索.在所建立的商标库中进行了计算机仿真,仿真结果表明该方法可有效地检索出待检索商标对应的商标图像,可很好地适应商标颜色变化、角度旋转和局部形状变化,体现了较好的检索性能.     

基于边缘检测的多特征智能图像检索模型

提出一种智能图像二级检索模型.第一级检索利用改进的Canny算子和颜色向量角分别检测图像边缘,再基于db2小波进行图像融合得到二值边缘,并运用图像位错率进行边缘信息比较,将相似度大的图像组成一个新的备选图像库,以缩小图像检索范围.然后利用HSI颜色不变量模型改进颜色相关矩阵,加以边缘直方图进行综合特征第二级检索.实验表明该模型能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的准确率和回想率.     

区间灰数表征与算法改进及其GM (1, 1)模型应用研究

A fast edge detection method basing on the combination of fuzzy subsets is developed, in which the detection of an edge as a classification problem will be considered, partitioning the image into two portions: the edge portion and the non-edge portion. The latter one, as the main constituent of an image, consists of the object and its background. Removing the non-edge portion from an image, the remainder is nothing but the edge of this image. As far as the fuzziness of the edge of an image is concerned, some fuzzy operations can be made. In this paper, the gray level histogram is partitioned into several sub-regions, and some operations are performed with the associated fuzzy subsets corresponding to those sub-edges in the sub-regions on the gray-level-square-difference histogrmn, and the edge of this image is finally obtained. Practical examples in this paper illustrate that, the described method is simple and effective to achieve an ideal edge image.     

基于兴趣点特征的图像检索方法

针对全局图像特征无法刻画图像类别信息的缺陷, 提出一种基于兴趣点特征的图像特征检索方法. 首先对图像进行仿射 尺度不变特征转换, 并利用亮度的概率密度梯度提取兴趣点; 然后将兴趣点映射回原始图像, 采用颜色直方图作为图像特征; 最后采用相似性度量模型, 实现图像检索. 选择Corel图像库中的图像对算法性能进行实验分析. 实验结果表明, 该方法可有效提高图像的检索准确率和检索效率, 快速找到用户需要的图像.     

基于边缘方向直方图的印鉴鉴别方法

提出一种基于边缘方向直方图的印鉴鉴别方法。经过Canny边缘检测算子提取待检的纯印鉴图像的边缘像素点,计算边缘像素点的法向量方向角并量化为边缘方向直方图,采用循环移位最小值计算直方图的相关性进行印鉴图像匹配。实验结果证明,该算法具有旋转不变性和尺度不变性等优点,并具有一定的鉴别能力。