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H颜色通道的图像检索技术

通过对图像颜色的低级物理特征、HSV色彩空间的分析,根据H颜色通道量化区域分界处附近颜色存在的渐变性和混杂性,提出了基于H颜色通道的模糊量化算法.在H颜色通道加入符合人类视觉模型的模糊信息,很好地解决了量化过程中的色彩边界处理问题.对比试验证明该方法能够提高图像的检索效率,方法有效.     

一种色调变化模糊量化方法

分析了MPEG-7中可伸缩颜色描述符将HSV颜色空间均匀量化到256个子区间的不足,给出了一种非均匀量化方法。就人眼的视觉特征来说,色调的过渡是一种色调影响的减弱和另一种色调影响的加强,文中线性地模拟色调的变化,提出了一种模糊量化策略;使用精确度、检索率和MPEG-7推荐的ANMRR指标评价实验结果的优劣。实验的结果表明,对HSV进行非均匀量化的效果要优于均匀量化,而模糊策略可以改善非均匀量化的效果。     

一种模糊核聚类的彩色图像量化算法

提出了一种基于模糊核聚类的彩色图像量化算法。首先用中位切割算法对图像进行初始量化,然后依据NBS距离与人类视觉对颜色差别的定量关系确定初始聚类中心,最后结合模糊核聚类方法对Munsell空间的每个像素进行聚类以实现对颜色的修改,从而完成图像的量化。仿真结果表明:所提算法在量化数目相同的情况下,量化效果明显优于中位切割算法和模糊C均值算法。     

基于相容粒的彩色图像检索算法

图像特征的提取与表达是图像检索技术的基础,而图像边缘是重要的视觉感知信息,由此提出一种基于相容粒度空间模型的图像检索方法.首先利用Canny边缘检测算子提取原始图像的彩色边缘信息,然后使用相容粒的合并计算方法对图像边缘颜色进行动态量化,根据得到的信息粒计算图像之间的相似度并进行图像检索.仿真实验表明,本文算法与传统颜色...     

基于颜色、形状的情感图像检索

图像所含的内容丰富多彩,是用物理特征无法完整表达的.目前常用的图像检索技术是基于内容的图像检索,检索出的图像在某些程度上无法满足用户的需求.提出了一种基于颜色和形状的情感图像检索方法,讨论了图像的物理特征--颜色和形状的提取与表达.分析不同颜色、特征所激起人的不同情感的反应,建立情感库,用模糊神经网络建立底层物理特征到高层语义特征的联系,实现基于情感语义的图像检索,实现真正的以人为主导的信息检索,提高人机交互的和谐性和检索效率.     

基于内容的自适应量化数字音频盲水印算法

现有量化调制音频水印技术普遍采纳了均匀量化策略，其不仅需要结合大量实验确定量化步长。而且难以保证不可感知性与鲁棒性的良好平衡．以模糊聚类分析理论为基础．提出了一种自适应量化小波域数字音频盲水印算法．该算法能够结合数字音频局部特征．利用模糊聚类分析自适应确定量化步长，并在小波域内将水印信号嵌入到音频数据段的低频分量中．仿真实验表明，所提出的算法不仅具有较好的不可感知性．而且对于叠加噪声、重新采样、重新量化、低通滤波、MP3压缩等音频处理与攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于FVQ和HMM模糊训练的语音识别方法

本文提出了一种基于模糊矢量量化（ＦＶＱ）和隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）模糊训练的语音识别新方法．利用模糊矢量量化替代了传统方法中的矢量量化，语音特征参数序列经过模糊矢量量化后得到模糊观察符号序列．在此基础上提取出一个反映训练样本总体随机变化特性的模糊观察符号序列，然后用它对该音节的ＨＭＭ进行一次性全局训练，训练算法经传统的Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法改进得到．经十个汉语数字的对比实验表明，该训练算法大大提高了系统的训练速度，模糊矢量量化与传统的矢量量化相比，不仅提高了隐马尔柯夫模型的鲁棒性，进而提高了系统的识别率，而且在语音训练数据不充足的情况下，也能得到很好的识别性能．     

基于视觉感知的LCDs运动图像边缘模糊的评价方法

基于LCD运动图像锐度的视觉感知实验,采用线性回归的方法,得到人眼感知到的运动图像边缘锐度参量Zscore的计算表达式,提出了利用与边界斜率和过驱动相关的2个参数来描述运动图像边缘模糊程度的量化公式.并将计算预测值和视觉感知的实验值进行比较.结果表明,二者具有较高的相关性(R2≥0.8892),该量化公式可以很好地用于...     

区域可持续发展模糊模式识别评价量化理论

基于可持续发展是一个外延不明确的模糊概念,依据作者建立的以相对隶属度为基础的模糊模式识别识别,首次提出区域可持续发展模糊模式识别评价量化理论,模型与方法。     

局部阴影条件下基于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。     

一种基于MPEG-7颜色特征的图像检索方法

提出一种新的颜色直方图以及相似性度量的表示方法,克服了传统直方图的不足.首先,采用基于MPEG-7视觉内容的颜色作为相似颜色区域内的特征值,对像素颜色值进行非均匀的量化之后,计算每一种颜色出现的概率,并抽取主要颜色特征作为特征向量存储在图像数据库中.最后,根据模糊集合理论的一种距离函数可计算出颜色直方图的相似度.实验结果证实,该方法具有较好的精确性和可行性.     

一种新型图像颜色量化算法及其实现

针对针织纹织提花、印染以及陶瓷印花等图案设计系统的需求 ,提出了一种新型的基于直方图约化方法的自动分割图像颜色的算法 .本算法根据预置的颜色种类 ,计算图像的直方图 ,通过直方图的约化、磨光 ,进行分色处理 ,可自动确定图像的中心色及分割限 ,准确地归并图像颜色 .此算法可适用于黑白或彩色图案的处理     

一种基于彩色图像频率特征的颜色量化算法

基于图像的彩色频率特征对颜色直方图进行排序,依照高频信息采样密度高于低频信息的原则对图像进行了量化．实验结果表明,算法在运行速度与效果上令人满意．     

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.     

基于特征散度的模糊彩色图像分割算法

为提高算法的普适能力,提出了一种新的基于特征散度的模糊彩色图像分割算法(FDCIS).算法引入了特征散度和模糊相异性函数来度量差异性,利用特征散度进行数据聚类,实现图像的区域融合.实验证明,算法较好地降低了彩色图像大样本数据的运算量,简单而有效地解决了过度分割现象,避免了聚类算法对初始条件的依赖性,与人的主观视觉感知具有良好的一致性.     

基于特征点组合聚类的图像检索新方法

由于特征点能对图像局部特征进行合理描述,有效使用特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题.针对该问题,提出一种基于特征点组合聚类的图像检索新方法.该方法包括特征点组合聚类算法,以及基于该算法的局部颜色直方图构建策略.与现有的基于特征点和局部颜色直方图的检索方法相比,该方法能有效解决当前方法对特征点位置信息及特征点中心过度依赖的问题.从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度.     

基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法及其应用

文章从传统的目标函数聚类方法的思想出发,在基于gλ模糊测度的聚类方法基础上,提出基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法,并给出基于统计特性的权值计算方法;分别利用图像的一维灰度特征与一维灰度直方图加权和二维灰度特征与二维灰度直方图加权,将2种加权的模糊聚类方法应用于图像分割;分别给出带有强高斯白噪声灰度图像和强黑白像素点噪声灰度图像的加权前后分割结果比较。     

一种改进的基于颜色直方图的图像检索算法

使用颜色直方图进行图像检索是图像检索的常用方法,但是传统颜色直方图检索容易丢失空间信息,从而影响图像检索的查全率和查准率.针对这一问题,提出一种改进算法,该算法首先进行图像分块,然后通过对各分块颜色直方图加权的方法进行检索.实验证明,该算法可以提高图像检索结果的查全率和查准率.