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.     

基于视频区域特征及HMM的体育视频分类研究

提出了一种基于视频区域特征的体育视频分类方法.首先将帧分块,对块亮度均值大小进行比较得到块亮度比较编码信息BICC,以及对视频帧各块的颜色分量进行统计得到块颜色直方图;再利用这些特征通过SVM对体育视频进行分类;最后利用一阶HMM对SVM的输出结果进行后处理,得到视频的最终分类结果.实验结果表明,方法对于体育视频分类的效果较好.     

基于C4.5算法的敏感图像检测方法

提出一种基于2次C4.5分类的敏感图像检测方法.该方法利用Daubechies小波和灰度共生矩阵提取图片的纹理信息,在HSI空间和YCbCr空间提取颜色特征,进行第1次基于C4.5算法的训练和分类;对分类生成的0,1二值空间进行特征提取,将所有特征分量融合进行基于C4.5算法和2次训练和分类.基于2次训练生成的规则进行敏感图片的检测.实验结果表明,该方法对于敏感图片分类正确率达93.3%以上,与基于颜色和纹理特征的直接检测方法相比,进一步提高了正确识别率.     

基于颜色纹理和形状特征相结合的图像检索系统

灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法,为了更有效地进行图像检索,定义了一种新型的灰度共生矩阵描述子,该矩阵描述子能够有效结合颜色、纹理和形状特征,通过描述像素的空间相关性来进行基于内容的图像检索. 利用该矩阵描述子进行图像检索时,先在RGB颜色空间中计算彩色梯度,然后利用灰度共生矩阵来描述图像特征. 实验结果表明其检索性能优于传统的普通灰度共生矩阵.     

融合多尺度纹理特征森林资源信息提取

基于SPOT-5多光谱和全色影像进行图像融合,构造NDVI植被指数,提取多尺度纹理特征并参与分类;基于SVM方法进行森林资源植被分类.结果表明:高通滤波(HPF)为最佳的图像融合方法,与单尺度纹理与光谱信息融合的分类相比,多尺度纹理与光谱信息融合的分类方法总精度提高了3%,验证了新方法的可行性.     

无人驾驶车野外环境水体障碍物检测

野外环境下水体障碍物会对陷入其中的无人驾驶车造成损害。针对静态水面特征呈现出的较高亮度、较低饱和度以及平滑的纹理特征,提出将饱和度亮度比值颜色特征和从灰度共生矩阵中提取的纹理特征融合的野外水体障碍物检测方法。对图像进行HSV颜色空间转换提取颜色特征,计算灰度共生矩阵提取纹理特征,构成特征矩阵并训练SVM分类器用于实际检测。仿真和试验结果表明该水体障碍物检测方法有效,并能够有效地减弱光照变化对单纯基于颜色特征检测水体的负影响。     

基于纹理基元与颜色的室外自然场景分类

为解决算法生成纹理地图时时间耗费量大的问题,提出采用KD-tree算法对数据结构进行划分、减小KNN算法搜索复杂度、提高搜索速度的方法.针对基于纹理基元的分类算法无法准确检测室外某些纹理相似性较高的自然场景,提出加入颜色特征、设置相应权值构建混合模型的方法.实验结果表明,基于KD-tree的KNN算法可缩短分类时间、满足实时性的要求,基于纹理基元与颜色的分类算法在室外自然场景中能够获得较高的分类精确度.     

基于综合特征的Bp_adaboost工业仪表图像分类方法

针对工业场景图像背景复杂,受多种因素影响、利用单个特征完成工业仪表图像分类不能达到满意效果的问题,提出了一种综合利用图像的颜色和纹理特征,通过Bp_adaboost的方法对工业仪表图像进行分类的方法。首先基于HSV空间进行低阶颜色矩特征提取;然后基于灰度共生矩阵进行纹理特征提取;最后用17维综合特征向量对工业仪表图像进行Bp_adaboost分类学习和测试。实验结果表明,该方法对液位控制系统工业仪表与液位容器设备图像能取得较好的分类结果。     

综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法

提出了一种综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法.该方法利用粒子滤波能有效处理非线性非高斯过程和融合目标人脸多种测量信息的特性,针对人脸特征对环境变化的不同鲁棒性,综合加权颜色直方图和旋转复合小波进行人脸特征描述,将颜色和纹理特征融合到粒子滤波跟踪框架中.实验结果表明了该算法的鲁棒性、精确性和灵活性,与基于单一特征的粒子滤波跟踪方法相比,该算法稳健而有效,且对现实场景下人脸的跟踪效果准确.     

基于特征关联融合的图像检索方法

鉴于单一特征检索效果的不足,提出基于颜色和纹理特征相互关联融合的图像检索新方法。利用非等间隔量化HSV颜色空间,提取图像的颜色特征,利用Gabor小波提取图像的纹理特征;对内容分布简单的检索图像,采用图像底层特征串行关联(FSC)方法,对内容分布复杂的检索图像,采用基于典型相关分析(CCA)的图像底层特征并行关联(FPC)的方法,融合颜色特征和纹理特征进而检索图像。     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机(SVM)是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵(GLCM)是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法.实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高.     

基于D-S证据理论加权的遥感图像组合分类

为了提高了遥感图像识别率,提出一种D-S证据理论加权的遥感图像组合分类模型。首先提取遥感图像的纹理和颜色特征,然后分别对纹理和颜色特征建立分类模型,并得到相应特征的分类率,最后把单一特征分类正确率输入到D-S证据理论对它们进行融合,得到它们的权值,根据权值得到遥感图像最终分类结果。仿真结果表明,本文模型不仅提高了遥感图像分类率,而且加快了遥感图像分类的速度,在地理信息系统具有一定的应用价值。     

视觉辅助的分布式驱动电动汽车路面估计方法

利用分布式驱动电动汽车车轮转矩精确可知可控的特点,设计基于轮胎纵向力估计的路面附着系数扰动估计器。为提高路面估计算法收敛速度,设计基于车载摄像头的路面辅助辨识方法,利用颜色矩法和灰度共生矩阵法提取路面颜色纹理特征,并基于支持向量机实现路面分类。基于增益调度方法设计融合估计策略。实车试验的结果表明,相比单一的动力学估计器,该设计算法具有收敛速度快、精度高的特点。     

"文本为主"的多模态特征融合的新闻视频分类算法

视频分类算法通过融合多模态特征提高分类性能.大多数多模态特征融合算法采用统一模式处理不同模态特征,忽略文本与声音/图像特征在视频分类能力和可靠性方面的差异.该文提出一种新闻视频分类算法,采用文本为主,声音/图像为辅的特征融合模式.该算法充分考虑文本特征在内容分类方面的高可靠性,并在适当情况下,辅以声音/图像信息为补充.对10类新闻视频进行分类实验,并与其他两种分类算法对比,表明在提取相同的底层特征情况下,该文算法的平均分类性能最佳.     

基于颜色特征和相关反馈的图像检索方法

提出了一种改进的基于颜色特征的图像检索方法.该方法通过最大颜色连通区域及其边缘颜色粗糙度来获取区域特征,减少了对颜色的依赖.将图像间的相似度定义为整体相似度与以图像分块为基础的局部相似度的加权和,并通过反馈机制不断调整权值,提高了图像检索的精确度.     

基于非线性尺度空间的航拍场景分类

针对尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法在航拍场景分类中提取特征时,易造成边界模糊和细节丢失且无法描述颜色信息的问题,结合视觉词袋模型,提出了非线性尺度空间下融合颜色特征的新型颜色风式特征检测子(Color-KAZE,C-KAZE).通过KAZE构造非线性尺度空间来检测特征信息;对颜色模型(Hue,Saturation,Value,HSV)非等间隔量化获取颜色量化矩阵,进而生成C-KAZE特征描述子;利用视觉词袋和空间金字塔匹配模型融合多特征.实验表明,该算法相比SIFT算法在场景分类准确率方面提高了约8%.C-KAZE描述子增强了KAZE的特征描述能力,突破了SIFT算法特征描述单一、边缘细节模糊的局限性,显著提升了无人机航拍图像的分类效果.     

利用颜色和纹理特征的图像检索技术研究

提出了融合颜色和纹理特征的图像检索算法.在颜色特征的提取中,提出了一种矩形重叠式分块策略对图像进行分块.在对纹理特征提取中,提出了利用共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果以及Gabor小波变换对图像中的局部区域的频率和方向信息的优异性能.利用归一化理论,融合3种不同特征.并通过实验证明该方法能够提高图像的检索性能.     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机（SVM）是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵（GLCM）是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法。实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高。