典型地物实测光谱的相似性测度与实验分析

对于高光谱向量非线性空间,提出了基于Hausdorff距离的地物光谱相似性测度模型,并对模型的适用性进行讨论.此外通过对试验区域由高分辨率光谱仪实地测得的地物光谱数据进行实验分析,得到各种相似性测度模型的匹配聚类结果,并对其有效性和精度进行评估.     

曲线形态相似性的定义与度量

提出了曲线形态相似性的定义与度量问题.介绍了一种曲线的划分方法,得到一个曲线的比值样本,基于统计学原理,给出了曲线相似性的定义与度量方法.并通过算例验证了该相似性度量方法的可行性.     

基于语义路径覆盖的Gene Ontology术语间语义相似性度量方法

进行GO(gene ontology)语义相似性度量是解决生物学数据集成中语义异构问题的重要方法. 传统方法主要是基于距离的度量和基于信息量的度量.文中提出了一种基于语义路径覆盖的度量方法，并实现了其中Combine算法.该算法首先计算出每个节点的信息量，然后分别计算两个节点的语义路径的交的节点信息量之和以及这两个节点语义路径的并的节点信息量之和，将这两者之间的比率作为相似性度量值.实验结果表明该算法具有较高的相关系数.     

建立于边缘信息的运动图象信源模型

本文在图象边缘信息的基础上，建立了一种新的运动图象信源模型，与经典方法相比，该信源模型不同于离散随机场，建立该信源模型的方法比较简单可靠，也不需要任何图象的先验知识，它参成功地用于运动图象编码，编码方法也突破了传统的波形编码范畴，从广义上说，它属于模型基编码方法。     

向量量化图象中的信息搭载

让信息承载者增载另一种信息的方式称为信息搭载，它是为实现信息隐蔽而提出的。基于相似性的搭载模型是实现信息隐蔽的一般框架。由于图象通常以压缩格式存储和传输，因此把数据压缩与信息搭载结合是使其实用化的关键技术。针对向量量化这种常用的图象压缩方法，设计了两类信息搭载方案，并对参数取值的不同情况进行了实验比较。说明了信息搭载的可行性。     

基于WEB使用挖掘的个性化推荐系统的研究

通过网络学习的web日志的使用挖掘,获取学习兴趣,建立兴趣模型.采用相似性度量方法对具有相似兴趣的学生用户进行聚类,实现了学习内容的个性化推荐系统.实验结果表明,基于用户兴趣模型的个性化推荐系统具有较高的准确率、新颖率和非预期率.     

商标图象库检索的多层次结构方法

基于商标图象库应用背景和具体特征,提出一种商标图象检索的多层次方法．图象预处理阶段采用人机交互方式下３种半自动方法提取商标图象各区域对象．检索首先采用字符串匹配方法和传统数据库查询技术,动态减少图象搜索范围;在图象区域规格化下,相继用最小约束矩和基于Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离的相似性函数度量商标相似性程度,具有平移、旋转和尺度变换下的不变性和一定的抗噪声能力．实验结果表明,该方法有效和实用．     

一种模拟自然纹理图象的神经网络模型

讨论了随机神经网络模型－吉布斯随机场模型的势能函数和分布规律，用该模型对自然纹理图象进行模拟，建立了神经网络模型，并在微机上进行了实验，结果表明，当设量不同参数时，可以得到不同的纹理图象。     

基于面积的模糊集相似性度量方法

在分析经典集合相似性度量问题的基础上,对于模糊集合的相似性度量问题,提出了一种基于面积的相似性度量方法.不仅适用于论域是离散的情形,而且也适用于论域是连续的情形.     

图象数据模型研究

数据模型研究是设计按内容检索的图象数据库系统的基础．本文根据图象信息系统的特点，将面向对象模型与超语义模型有机结合，提出了一种新的图象数据模型及相应的说明语言．该模型以紧耦合方式融合了语义数据模型和知识模型的特点，并增加了表示图象对象间空间关系的机制，使得该模型可以更好地描述图象信息系统中的图象数据、领域知识以及空间关系语义．     

图像相似性计算的级联小波变换

研究图像不同幅度局部(子图像)小波变换之间的关系,分析这种关系下的图像相似性.首先用小波矩阵表示推导子图像小波变换之间的级联关系,在此基础上研究基于级联小波变换的线性相似性.最后以特定类型的医学图像为对象,研究子图像之间和k 规格小波相似性测度,并讨论相应的相似性测度算法.数值实验结果表明,CT、MRI图像中相邻子图像之间具有很高的线性相似性.     

一种失真模糊图像的无参考质量评价方法

针对现有的无参考质量评价方法对失真模糊图像不能有效评价这一现象,提出了一种针对失真模糊图像的无参考质量评价方法。该方法将结构相似度(structural Similarity,SSIM)全参考质量评价方法应用到无参考质量评价中,不仅扩宽了SSIM方法的应用范围,也解决了SSIM方法不能合理评价模糊图像质量这一缺陷。首先对失真模糊图像进行低通滤波得到参考图像,计算失真图像与参考图像的结构相似度;然后提取图像的纹理特征,计算失真图像与参考图像的纹理相似度;最后将这两个相似度指标作为输入,LIVE图像数据库提供的主观评价值(different mean objective score,DMOS)作为输出,建立一个[29 1]单隐层BP(back propagation)神经网络预测模型。实验结果表明,方法的预测结果稳定且与人的主观评价分数偏差小,Pearson相关系数(correlation coefficient,CC)和Spearman等级相关系数(rank order correlation coefficient,ROCC)均达到了0.97以上。     

Objective Image Fusion Quality Evaluation Using Structural Similarity

Objective evaluations of fused images are important in comparing the performance of different image fusion algorithms. This paper describes a structural similarity metric that does not use a reference image for image fusion evaluations. The metric is based on the universal image quality index and addresses not only the similarities between the input images and the fused image, but also the similarities among the input images. The evaluation process distinguishes between complementary information and redundant information using similarities among the input images. The metric uses the information classification to estimate how much structural similarity is preserved in the fused image. Tests demonstrate that the metric correlates well with subjective evaluations of the fused images.     

基于相似度滤波算法的视网膜血管分割

在计算机辅助眼底图像视网膜血管分割中,基于匹配滤波算法的应用非常广泛.而传统匹配滤波器算法存在分割细小血管效果较差、噪声多以及视盘干扰等问题.本文提出一种相似度滤波算法的眼底图像视网膜血管分割方法.首先用多层阈值和水平集算法提取视盘干扰区域,利用高斯模糊去除视盘干扰区域.然后采用相似度滤波运算对去除视盘干扰的彩色眼底图像进行处理.最后,将余弦相似度图进行二值化后与余弦相似度加强图进行区域连通性判断,实现眼底图像视网膜血管分割.结果 表明,该算法能较好地分割细小血管以及去除视盘干扰,能更为准确地提取眼底图像视网膜血管.     

小波域结构相似度图像质量评价

针对结构相似度模型在模糊图像以及低位率压缩降质图像评价中存在的不足,提出一种基于小波域结构相似度的图像质量评价(WDSSIM)算法. 该算法将整幅图像划分成具有不同尺度和频率特征的子带图像,比较原始图像和失真图像的子带图像之间的结构相似度,并依据视觉系统对于不同频率特征失真敏感程度进行加权. 实验结果分析表明,WDSSIM算法对于更广泛一类的图像评价与主观感受保持较好的一致性.     

基于互信息与梯度相似性相结合的医学图像配准方法

针对传统互信息配准方法未利用图像空间信息的缺点,提出一种将互信息与梯度相似性结合的医学图像配准方法.待配准图像的每组对应点的梯度相似性包括方向相似性和模值相似性.待配准图像整体梯度相似性系数由各对应点对的梯度相似性之和决定,该系数与传统互信息的乘积作为图像配准的测度.利用2D多模图像分别进行平移、旋转、采样,得到配准函数曲线,并给出具体的配准实例.实验结果表明,该方法比传统互信息有更高的鲁棒性和精度.     

简化的图像三维重建算法

提出了一种简化的图像三维重建算法,该算法利用灰度信息的相似性测度自动寻找两幅图像对应点,再根据双目成像几何模型计算图像的深度信息.给定了相似性测度,两幅图像的匹配可以描述为一个最小化的问题.在实际应用中利用区域对应、唯一性控制等机制以增强算法的精确度和稳定性.     

基于梯度的结构相似度的图像质量评价方法

虽然基于结构信息的图像质量评价方法——结构相似度（SSIM）模型结构简单、评价性能优于峰值信噪比（PSNR）或均方误差（MSE）模型，但SSIM模型不能较好地评价严重模糊的降质图像．文中提出了一种基于梯度的结构相似度（GSSIM）图像质量评价方法，该方法将梯度作为图像的主要结构信息．实验结果表明，GSSIM模型比SSIM和PSNR（MSE）模型更符合人眼视觉系统特性，能较好地评价模糊图像的质量．     

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。     

一种真彩色图像客观质量评价方法

图像质量评价已成为图像科学的重要分支。从真彩色图像的角度分析,利用人眼对于颜色信息较为敏感这一特性,将颜色失真加入到图像质量评价中。分析了适合人眼视觉感知的HSI颜色空间,提出了一种度量颜色相似度的方法,及分别度量颜色的色度和亮度的相似度,使用带有空间距离作参数的指数函数模拟颜色降质。在此基础上,提出了基于结构和颜色相似度的客观质量评价算法CS_SSIM,将颜色相似性融合到结构相似性中,并详细描述了算法实现过程。实验表明,在真彩色图像上,CS_SSIM具有更好的单调性和一致性。