基于多特征融合的海洋生物图像检索方法的研究

基于内容的图像检索技术主要是通过提取图像的颜色、形状、纹理等可视特征作为图像检索依据,对图像库进行近似检索.针对海洋生物图像的特点,将离散余弦变换技术应用到图像检索中,计算基于圆环分割的图像块的DCT能量矩得到图像的纹理信息.在此基础上,提出了一种综合DCT能量矩和不变矩的多特征融合的图像检索方法,并将其应用到海洋生物图像检索中.实验结果表明,使用该方法可以提高海洋生物图像检索的准确率,且对图像的旋转、缩放和平移具有不变性.     

一种基于Zernike分布矩与Contourlet变换相融合的彩色图像检索算法

基于内容的图像检索技术可以从庞大的网络图像库中较快速地找到用户所要查询的图像,但单一视觉特征不能充分地刻画图像内容信息等问题降低了检索结果的精度.针对于此,该文提出了一种基于Zernike分布矩与Contourlet变换相融合的彩色图像检索算法,首先算法对彩色图像进行Zernike分布矩提取,然后进行Contourlet变换,计算图像转化后的方差和熵,将结果作为图像的纹理特征,归一化处理并计算彩色图像纹理特征的权值.最后将计算后的纹理特征作为图像检索的依据,以此进行彩色图像的检索.仿真实验证明,这种基于Zernike分布矩与Contourlet变换相融合的彩色图像检索算法能够较全面地描述图像的语义信息,更具层次地依据彩色图像的本质特征进行彩色图像检索,一定程度上提高了图像检索的查准率和查全率.     

矩变换与概率神经网络结合的水声图像快速识别方法

本文提出了一种使用Hu不变矩进行图像特征提取,并结合概率神经网络分类器实现较强增量学习能力的水声图像快速识别方法。首先对接收到的水声图像进行预处理,在此基础上,利用Hu矩变换得到对应的六个特征分量,将特征分量输入训练成熟的概率神经网络完成识别。最后通过实验验证该方法与模糊C均值聚类、BP神经网络相比具有更高的识别成功率,识别率略低于支持向量机,四类识别方法中,该方法具有更高的增量学习效率,从而更具有实用性。     

基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法研究

针对单一算法检索效率不高的问题,提出一种新的基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法,采用改进的目标颜色矩进行服装图像特征筛选,对目标进行预定位,进而采用Surf算法进行特征点匹配检索出目标图像,仿真结果表明,该算法图像检索时间比单一算法缩短了62.5％,效率提高了166％,比基于单一Surf或者颜色矩的检索算法更具准确性和检索效率,增强了算法的便捷性及实用性.     

不变伪线矩算法在运动船只目标识别中的应用

为准确得到港口运动船只的特征、且在节约系统资源的同时快速高效地跟踪目标,结合传统不变矩和不变线矩的特点,提出了一种基于不变伪线矩的目标识别算法.进行计算复杂性分析,验证了算法的快速性;同时分析了不变伪线矩的稳定性.使用新算法得到图像中各目标的计算区域,并对计算区域进行边缘检测预处理,通过二值图像计算得到不变伪线矩.评估了新算法的不变伪线矩性能,并进行了仿真测试与分析.结果表明,该算法在准确得到运动目标所在区域特征的同时提高了运算速度,并成功应用于运动船只智能监测系统.     

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...     

基于分块颜色矩和纹理特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术是当今研究的热点领域之一.为了克服全局直方图检索方法不包含颜色的空间分布信息的不足,提出了一种采用固定块图像分割方法提取图像局部颜色矩的图像检索算法.在此基础之上,对检索结果进行基于纹理特征的二次检索.实验表明,圆环形分割块颜色矩算法不仅记录了颜色的空间信息,而且具有旋转、平移不变性的特点.综合利用图像颜色、纹理的检索方法能够大大提高检索结果的准确性.     

一种基于IFFT的小波矩的快速算法

该文提出了一种基于快速傅立叶逆变换 (IFFT)的小波矩的快速算法。小波矩除本身具有矩特征的旋转、平移、缩放不变性外 ,还具有对图像细节特征的描述。该文在小波矩和快速傅立叶逆变换方法的基础上提出了一种基于IFFT的小波矩的快速算法。实验结果证明 ,这种方法大大简化了小波矩的计算     

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.     

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.     

基于联合不变矩形状特征的商标图像检索

针对商标图像结构越来越复杂的特点,提出了一种基于联合不变矩形状特征的商标图像检索方法。首先利用最佳阈值分割和形态学腐蚀运算的轮廓提取进行精确边缘检测;然后计算16个联合不变矩组成图像的特征向量;最后对特征向量高斯归一化,用欧氏距离度量图像间的相似性,构建了一个基于形状特征的自动图像检索系统。实验结果表明,该方法具有一定的可行性和有效性,所构建的系统具有实用意义。     

基于多特征的旋转不变纹理图像检索

为了消除图像旋转对图像检索的影响,提出了一个基于非下采样轮廓波变换、灰度共生矩阵和新相似性度量的旋转不变纹理图像检索算法。非下采样轮廓波变换具有各向异性和平移不变性。灰度共生矩阵描述了图像的方向性、邻近空间关系和方差的变化范围。通过计算每个非下采样轮廓波变换尺度下的所有子带的平均能量和平均标准差,灰度共生矩阵的二阶矩角、惯性熵、惯性矩、反差分矩,惯性相关系数的均值、标准差,得到具有旋转不变性的纹理多特征。提出一种新的相似性度量以改进纹理图像检索性能。实验结果表明,对于1个含640幅图像的旋转纹理图像库,与基于双树复小波变换的方法相比,该文图像检索算法将旋转纹理图像检索准确率由73.28%提高至80.71%。     

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.     

GFO和不变矩实现基于形状的图像检索新方法

提出了一种新的基于形状的图像检索方法。首先利用广义模糊算子对图像进行边缘检测，以检测出的边缘映射图计算不变矩阵来代表边缘图像的形状信息，从而完成对图像的自动索引；其次，重新定义了相似度测度，提高了匹配速度；最后，设定纵横比辅助搜索，以提高检索精度。实验结果表明，此方法在一定程度上排除了与形状无关信息的影响，不但简单有效，而且搜索速度快，具有一定的实用意义。     

区域相关融合纹理特征FDPC图书馆文档图像检索

为实现数字图书馆馆藏资源的检索效率和检测精度的提升,提出基于快速纹理密度极值的聚类算法(FDPC)的图像检索策略.首先,对图书馆图像资源检索问题进行基于内容的检索框架构建,然后采用直方均衡以及中值滤波策略实现图像资源的背景处理和噪声过滤,并通过二值化对图书馆馆藏图像资源进行处理,获得检索框架图像输入的预处理操作;其次,利用极值密度聚类算法(DPC)对图像的分类问题进行研究,同时为了增强算法的聚类效果,基于动态距离截断策略对其进行改进,获得DPC算法性能的有效提高;最后,基于图书馆标准测试库(Corel)对所提算法的性能进行实验验证,试验结果表明所提方法具有更高的检索效率和检索精度.     

正交Gaussian-Krawtchouk不变矩的构建及在图像匹配中的应用研究

针对基于几何矩及不变矩的图像特征描述存在信息冗余,计算复杂,图像表征能力不强等问题,本文深入研究了正交的Gaussian-Krawtchouk矩及其不变矩的表达形式。依据不同的尺度因子特点,提出了基于多尺度Gaussian-Krawtchouk不变矩的图像局部特征描述方法,并用于五种不同类型图像的特征匹配。实验结果表明,这种不变矩较其他传统的特征描述方法具有更好的图像表征能力,更强的数字稳健性。该不变矩用于图像匹配是有效可行的,具有良好的实用价值。     

基于紧凑局部描述符聚类矢量签名的Web规模图像检索研究

当前图像检索技术普遍是从图像中提取一组局部视觉描述符来完成图像搜索,导致时耗严重以及所需的索引存储容量巨大,难以用于Web规模(1-millions)图像检索。对此,提出了基于紧凑局部描述符聚类矢量签名的Web规模图像检索机制。引入k-means聚类,计算每个聚类对应的描述符的均值μc与协方差矩阵Tc,得到每个聚类中的图像签名Tic;嵌入主成分分析,减小聚类协方差与图像描述符协方差之间的误差,优化图像签名Tic,增强表达能力;再基于Gram矩阵的低秩逼近,耦合子空间线性投影,设计紧凑局部张量聚类矢量签名机制,减小签名容量和增加识别能力;最后,对该紧凑矢量签名进行二值化处理,获取超小型签名,完成图像检索,减少索引存储容量。研究了不同参数对本文二值化紧凑矢量签名的影响。并在1-million图像数据中测试了本文图像检索机制性能。仿真结果表明:与当前检索技术相比,本文机制拥有更高的检索精度和效率;且索引存储容量更小,具备更好的可扩展性。     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库； 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索； 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库; 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索; 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.