基于多级三角形面积函数的傅里叶形状描述子

提出了一种用于形状检索的基于多级三角形面积函数的傅里叶描述子.对形状轮廓上任一点,多级三角形面积函数通过轮廓的非等弧长分割计算得出,可以很好地描述形状的整体特征和局部细节特征.形状特征向量由多级三角形面积函数的低频傅里叶变换系数构成.在标准的MPEG-7形状图像库上对该方法进行了图像检索实验,并与已有的分别基于中心距离函数、面积函数、最远点距离函数、角度半径复函数、拱高半径复函数的傅里叶描述子以及混合傅里叶描述子进行了检索性能比较.实验结果表明,所提出的方法在相同查全率时具有最高的查准率,且具有较低的计算复杂度,证明该方法的有效性.     

基于傅里叶描述子的图像检索技术研究

物体的形状分析和识别是模式识别的重要研究方向,其中傅立叶描述子是其重要方法之一,归一化傅立叶描述子具有旋转、平移、放缩不变性和对起始点的选取不敏感的特点.利用傅里叶描述子对二值图像轮廓进行处理得到特征向量,在获得特征向量后,对待检索图像的特征向量和数据库中的图像用过使用相关系数的度量方法进行相似性比较.在P100数据库上进行实验,通过对实验结果进行分析,表明傅里叶描述子在图像检索准确率方面与保留傅里叶描述子点个数的多少有很强的相关性.     

基于区域对象的彩色图像检索方法

提出一种基于区域对象的具有鲁棒性的图像检索方法,为进一步研究和实现对象级的基于内容图像检索(content-based image retrieval,CBIR)提供了途径.检索中使用区域对象的特征作为图像的索引,匹配时采用基于对象的非几何相似度度量准则.由于区域对象的特征利用不变矩进行描述,检索方法具有一定的鲁棒性,即具有二维的平移、尺度、旋转不变性.     

一种基于改进Hu矩的图像检索方法

提出了一个在形状轮廓的基础上,进行改进的Hu矩的形状特征提取与检索方法。首先,对图像进行预处理,利用多阈值颜色分割法提取出图像的前景对象,再采用轮廓跟踪法得到该对象的形状轮廓特征;然后,计算7个不变矩,再转化为10个改进的Hu矩,组成图像的特征向量;最后,用欧氏距离度量图像间的相似度。实验结果表明,该方法具有较好的检索效果。     

融合轮廓和区域特征的形状描述子

提出了一种融合轮廓和区域信息的新的形状描述子。首先提取图像的轮廓,并对轮廓进行采样,形成描述形状轮廓的有序点列表。之后对每个采样点分别顺时针和逆时针等距离跟踪获得两个邻点,计算相邻点距离、拱高以及质心距离三个函数的均值、方差和极差。然后获取由拱高和质心距离组成的复函数的傅里叶描述子。组合统计值与傅里叶描述子形成轮廓特征。最后对区域进行采样形成形状矩阵,获得低频傅里叶系数作为区域特征。对MPEG—7标准图形库的检索实验显示,该描述子的检索性能显著优于三角形面积函数、质心距离函数、拱高半径复函数和Hu不变矩等同类描述子。     

一种基于边缘不变矩推广的图像形状检索

目的 解决图像形状信息复杂,特征描述不够准确所导致的检索精度问题.方法 提出了一种基于Canny边缘提取的融合Hu不变矩及其推广的5个新不变矩作为形状的可视特征描述的方法,并通过归一化的特征向量的加权相似距离在图像形状检索过程中进行匹配.结果 实验结果表明:该方法能够充分利用图像的形状信息,比单一提取Hu不变矩特征具有更好的检索性能.结论 新推广的5个不变矩与原有的7个不变矩结合之后能够更为完整地描述图像的形状信息,并且能够提高检索性能.     

基于形状特征的图像检索技术

提出一种新的基于图像形状的检索方法.首先,用Canny算子对图像进行平滑处理,提取图像边界方向直方图特征;其次,用改进的不变矩来描述图像形状的区域特征,改进后的不变矩特征不受图像的缩放、平移和旋转影响;最后,为了克服不变矩只针对对象区域而忽视图像边界的缺点,提出改进的不变矩与边界方向特征相结合的方法,使得检索取得更好的...     

两种形状识别方法及其实验

物体的形状识别是模式识别的重要方向,广泛应用于图像分析、机器视觉和目标识别等领域.目前,对形状识别的主要方法有傅里叶描述子、主分量分析等.对傅里叶描述子、主分量分析方法进行了详细阐述,通过对仿真得到的数据分析比较,验证了主分量分析法和傅里叶描述子方法对形状识别具有比较好的效果.     

基于深度神经网络的多尺度特征提取方法

针对传统特征提取方法不能很好地表示左右不对称和弯曲叶片图像信息的问题,提出一种基于深度神经网络的多尺度特征提取方法。首先借鉴空间金字塔匹配模型思想,提取各个空间子区域的高阶Zernike矩特征,使用滑动圆形窗口提取对象域的极坐标傅里叶变换描述子;其次将Zernike矩和傅里叶特征作为深度神经网络的输入向量获取深度抽象特征。实验结果表明,与多种特征提取方法相比,该方法具有较好的特征表示性能。     

基于颜色和形状的图像检索

提出一种基于颜色和形状特征的图像检索方法,该法采用改进的颜色直方图表示图像的颜色特征,利用小波矩提取图像的形状特征和颜色特片,与候选图像的特征进行相似度计算.为进一步提高图像检索的质量,提出一种基于支持向量机的相关反馈方法.实验结果表明,该方法具有较好的检索性能.