高光谱图像的特征提取与特征选择研究

特征提取和特征选择是模式识别的关键问题之一,它影响到分类器的设计及其性能.高光谱图像数据是超高维多特征数据集,如何实现高维特征空间的特征压缩和特征提取是一个重要课题.基于高光谱图像谱图合一、数据维度高的数据结构特点,该文从光谱和图像两个层面分别综述了主成分分析、最小噪声分离、独立成分分析等光谱特征提取方法以及基于颜色、纹理、形状等图像特征提取方法.还详细介绍了核主成分分析和投影寻踪方法这两种高光谱特征提取新方法,并给出了以上方法的应用实例.特征提取和特征选择的研究将为后续的高光谱图像分类奠定良好的基础.     

基于图像特征的铜粗选过程病态工况识别

泡沫图像特征是指泡沫图像中与浮选性能相关的局部黑色水化区域大小,即局部光谱特征.针对这一局部光谱特征形状、大小无规则性,提出了一种基于多维主元分析的特征提取方法,并将提取的特征应用于铜浮选粗选过程病态工况识别.首先,描述了铜浮选粗选过程,分析了影响粗选过程的主要因素和黑色水化区域形成机理;然后,提出一种基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取方法;最后,将基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取算法应用于铜浮选粗选泡沫图像,并将所提取的图像特征用于铜粗选病态工况识别.工业现场数据验证了所提方法的有效性.     

基于Multi—Agent的图像检索技术的研究

针对当前图像特征提取方法中,算法运行速度较慢以及远程图像的信息交换中带宽的限制,设计了一种基于Multi—agent技术的图像特征提取方法,重点讨论了该方法实现的关键技术,包括纹理特征、颜色特征和形状特征的提取算法。模拟实验表明,该方法所提取的特征内容丰富,占用网络的带宽较少,采用的算法运算速度提高明显,而三种基于内容的图像的特征能满足不同类型图像的识别和检索。     

基于内容的图像检索技术综述

介绍了基于内容图像检索系统的基本组成,以及颜色、纹理、形状、多特征综合等主要的图像特征提取方法,并根据查准率、查全率进行了评价。     

图像纹理特征的提取方法

纹理特征是图像分析的重要线索,纹理特征的提取方法层出不穷,本文重点介绍了几种借助纹理统计特性的提取方法,并对其算法进行了比较.这些方法包括:1、基于图像灰度直方图的特征提取;2、基于图像灰度差值直方图的特征提取;3、基于图像灰度共生矩阵的特征提取.     

图像特征提取方法的综述图像特征提取方法的综述

图像特征提取从计算机视觉和图像处理中分离出来,运用计算机来分析和处理图像信息,然后确定图像中的不变特征,进而将提取的特征对实际问题进行处理.基于图像处理技术的基本原理和理论,阐述了图像特征提取的4种方法,并对其方法进行了比较分析研究.     

基于内容的图像检索技术

综合视觉特性,基于内容的图像检索图像特征提取的关键是图像低层视觉特征的提取技术,内容主要包括图像的颜色特征、形状特征以及颜色的空间分布特征,采用线性组合以及加权颜色空间分布熵四种方法来提高图像信息熵和空间分布熵进行图像检索的性能。     

一种图像检索中语义标注的算法

在图像颜色、纹理、形状特征提取的基础上，利用改进的串行与并行特征融合方法，提出了M融合特征，并且提出了一种基于M特征的改进组合优化的核函数并将之应用于高层语义提取算法中，从而把图像提取由单一特征转换到多融合特征提取，大大提高了图像语义理解的精准度，有助于更加全面地理解图像的语义，本文的方法对图像语义标注，提高图像检索精准度有一定的理论和实用意义.     

边界元在基于形状特征图像检索中的应用

针对目前Freeman链码在描述图像形状特征时边界特征点空间相关性不强、与颜色或纹理等特征相关性不强、抗噪性差的问题,提出了一种新颖的基于边界元的形状特征描述方法.利用定义的4种类型边界元来描述图像的形状信息,结合像素网格单元及图像颜色信息,采用图像边界元直方图和边界元自相关图特征矢量作为图像的形状特征描述,并综合这两个特征矢量进行相似性度量.试验结果表明,相较于已有文献中的形状特征提取方法,该方法有效地提高了检索的精准率,改善了检索结果的排序值,并具有很好的抗噪性和稳定性.     

多特征融合及SVM相关反馈技术在教育资源图像检索中的应用

首先介绍了教育资源图像检索系统的结构模型和基本模块,然后介绍了图像特征提取技术,在颜色特征提取中主要应用了分块直方图法,在纹理特征提取中应用了Gabor小波变换法,在形状特征提取中主要应用了不变矩法,通过3种特征的权重分配将多特征融合进行图像初次检索,然后采用基于SVM的相关反馈技术进行多次检索。实验证明,多特征融合和相关反馈技术的引入有效提高了教育资源中图像检索的查准率。     

图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤,而医学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域,也是一个经典难题。从应用的特定角度,论述了医学图像处理中图像分割的几种算法,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述,并简要介绍了每种算法的特点及应用。     

一种基于图像分块特性的数字水印嵌入方法

一种基于图像分块和视觉特性的数字水印嵌入技术将水印信息嵌入到静止图像中，该方法应用双重DCT方法实现了较大的嵌入量和良好的隐蔽性。实验表明，这种方法能够抵御噪声干扰、线性滤波和JPEG压缩编码，具有良好的应用价值。     

基于深度学习图像分析的晶体特性反馈控制

针对晶体尺寸期望以及标准偏差特性的在线反馈控制问题，提出一种基于深度学习图像分析的在线反馈控制方法.首先，通过基于深度学习神经网络的晶体图像分析方法在线分析晶体的形状与尺寸；然后，对图像分析的结果进行数学统计分析，得到某一批次晶体的尺寸期望与标准偏差；最后，针对晶体尺寸期望和标准偏差控制的欠输入特性设计了一种路径跟踪算法与PID相结合的反馈控制器，以获得具有目标尺寸期望与标准偏差的晶体.通过明矾冷却结晶实验验证了所提方法的有效性和可行性.     

光照条件变化下的图像生成方法

提出了两种图像生成的方法：(1)由图像分割、三维重建和投影生成构成。该方法考虑了图像中各部分表面发射模型的差异，通过将图像各区域向1分成朗伯表面和镜面反射，分别进行三维重建，然后融合两结果，改变光照方向和强度，投影生成新的图像；(2)将Shape from shading和Shape from texture技术融合起来。采用Gabor滤波器将图像中的纹理成分和阴影成分区分开来，再用两种方法各自生成三维立体图像，依据它们的特性在频域融合两个三维图像，然后再改变视角和光照的强度、方向，生成仿真的二维图像。实验表明，由该两种方法恢复出的形状优于传统的估计方法，生成的图像真实感强。     

面向基于内容图像检索的图像感知Hash

提出一种建立在HSV空间颜色分类和形态特征基础上的图像Hash方法,用于图像检索.将图像尺寸规格化,并根据HSV空间中各分量的取值范围,将像素归为11类,在各类颜色成分中提取亮度、大小、形态等特征,加权得到Hash值以构成图像库的索引表,从而实现基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR).与其他方法相比,用该方法提取的图像特征除颜色外还包含形态特征,能较好地体现图像内容.实验结果表明,该方法具有良好的性能.     

一种快速保边的图像对象分割方法

提出一种快速保边的交互式图像对象分割方法.该方法基于图割优化,建立了从整体分割到局部细化的两步骤优化过程.整体分割采用超像素代替像素表示图像,在保留了绝大部分图像边界特征的同时降低了优化计算的复杂度,且通过结合交互中包含的对象形状、外观和图像梯度信息,保证了分割结果区域和边界的完整性.局部细化针对某段边界局部范围内的像素,通过局部采样更新外观模型来改善分割结果的边界质量.实验结果验证了方法的正确性和有效性.     

曲靖城市形象传播研究

城市形象是城市特色的集中表现,是城市特有的自然要素与人文要素相互影响、相互作用的产物,是一个城市区别于其他城市的根本所在。城市形象传播在城市的发展过程中具有十分重要的意义,不它仅关系到整个城市感知形象的塑造,还关系到城市投射形象的形成,进而通过城市感知形象与投射形象的双重作用打响城市品牌,促进城市发展。     

彩色图象半色调算法的分析与评价

分析了彩色图象的半色调算法,包括加网角度的调整、阈值矩阵的选取及网点形状的设计,并在激光印字机上进行了模拟,说明算法是正确的。在此基础上,引入二维ＦＦＴ技术,对半色调误差图象的质量进行了分析研究。分析评价方法可以适用于其他半色调算法。     

论高校形象建设中CI战略的探索与实践

高等教育的快速发展迫切需要各高校加强形象建设,塑造个性化的大学形象,CI战略的导入就是适应了这种需求。以湖南警察学院为例,从理念识别系统、行为识别系统、视觉识别系统三方面进行了探索,这将为高校形象建设的科学化、规范化提供一个新思路。     

皮肤癌表面图象特征提取

本文介绍一种皮肤癌表面图象处理的方法。采用分段线性函数增强皮肤癌表面图象,并利用二维滑动窗分割,实现自动门限提取皮肤癌表面图象特征。