基于图像降阶的纹理特征挖掘方法在医学上的应用

借助数据挖掘方法在图像中的应用,提出一种利用图像降阶结合Apriori算法对医学图像纹理特征进行挖掘的模型.将医院信息系统(HIS)中病患特征与病患的医学图像纹理特征相融合,通过剪枝技术建立关联规则库,采用规则库中的规则对医学图像进行信息挖掘.实验结果表明,依靠该方法挖掘的关联规则能够很好地表达纹理,并对医疗辅助诊断起到一定的帮助.     

一种基于本体的图像检索方法

在图像数据库中,针对图像的检索方法很多,但以传统的基于内容的图像检索方法效率低,而且误差较大。文章提出一种基于OBFM(ontology based feedback model)方法首先得到基本相似图像库,从中提取相应的特征元素,并在此基础上进行关联规则挖掘。该算法采用本体论和相关反馈技术相结合的方法。实验证明,该方法比单纯的相关反馈技术准确率高。     

基于人脸与虹膜的多生物特征融合识别算法研究

在研究传统人脸特征提取算法的基础上,提出基于LDA-LLE的人脸识别算法。该算法同时具有线性方法和非线性方法的优点,对人脸图像的常见变化,如光照、姿态等具有一定的鲁棒性;研究了基于Hough变换的虹膜特征定位算法,该定位算法通过检测两个圆和两条直线来实现虹膜图像的精确定位;然后分别利用SVM和KCCA在匹配层和特征层实现了的人脸图像和虹膜图像的融合;并利用ORL人脸库和IITD虹膜库组成的多模特征库上进行仿真实验。实验结果证明了这两种融合算法的有效性,尤其在小样本的情况下,该融合方法也能取得较高的识别率。     

基于小波变换和灰色理论的多聚焦图像融合算法

在小波变换图像融合的基础上,针对融合规则的选择,本文设计实现了一种基于小波变换和灰色关联分析的多聚焦图像融合方法。该算法的基本思想是对待融合图像进行小波分解,然后低频系数采用取平均的方法,高频系数采用灰色关联度进行融合。实验结果显示,该融合算法得到的融合图像远景效果和近景效果均比较清晰,优于常见的融合方法。     

基于自适应模型的数据库入侵检测方法

提出了一种基于自适应模型数据库入侵检测方法(ASIDS).该方法基于矩阵和最小支持度函数的AprioriZ关联算法,依据在训练和自适应入侵检测阶段产生数据库的操作特征,用户根据实际需求动态调整最小支持度函数的值,更高效挖掘操作特征.结合层次聚类算法产生动态规则库,通过计算待检测数据操作特征与规则库中聚类的距离是否超过聚类间最大距离来判断异常,以避免已有检测系统中判断"边界尖锐"问题,并实时把正常操作特征归入动态规则库,通过对报警信息的关联分析降低误警率.实验结果表明,ASIDS能够实时地进行入侵检测,具有很高的检测率和较低的误警率.     

基于对比度金字塔图像融合的自发笑脸识别

自发笑脸识别是表情识别研究领域的重要部分,在诸多领域均有着广泛应用。本文提出一种基于对比度金字塔(contrast pyramid decomposition,CPD)图像融合的自发笑脸识别方法。首先将2种光源的图像分别进行4层Gauss塔式分解,建立对应的对比度金字塔,并对每层对应的对比度金字塔采用像素灰度平均法融合规则进行融合,得到融合图像,最后分别提取融合图像的LBP(local binary pattern)特征和LDP(local directional pattern)特征,使用SVM分类器进行分类识别。实验结果表明:使用本文方法融合图像作为识别对象,提取LBP特征和LDP特征的笑脸识别率分别达到96.69%和97.19%,总识别率分别达到96.51%和96.78%,明显优于其他算法,表明本文融合算法提升了自发笑脸识别的识别性能。     

一个模糊关联规则挖掘系统的设计与实现

将模糊技术和概念分层应用到关联规则挖掘中，给出了多层次模糊关联规则挖掘系统的设计和实现的具体方案．并以Fnodmark2000数据库为基础，建立了客户信息主题数据库．建立起系统基本框架，实现了模糊关联规则挖掘算法，使用该算法成功挖掘出客户消费—特征之间的关联规则，并对得到的模糊关联规则作了分析。     

基于差分进化算法的置信规则库推理的分类方法

现有基于置信规则库参数学习的分类系统存在着一些问题,如分类准确度受模糊子区间划分数量约束,成非严格正相关关系;参数学习方法需人为给定规则数量;推理过程未体现特征与分类结果关联度等.为解决这些问题,提出基于差分进化算法的置信规则库推理的分类方法,该方法包括置信规则库分类系统构建及参数训练.首先引入置信规则库分类系统构建策略确定规则数;然后使用置信推理方法作为分类查询推理机;最后结合差分进化算法建立训练模型.在实验分析中,首先通过与现有分类方法进行对比,验证该方法的有效性;再通过对比不同区间划分数的置信规则库分类系统,说明参数训练的合理性.实验结果表明,该方法合理有效.     

一种基于多尺度分解的多传感器图像融合方法

给出了一种基于多尺度分解(易操纵金字塔分解)的多传感器图像融合算法．该算法把来自不同传感器的图像分解成不同尺度、不同方向(不止3个)的子带系列；使用基于相似性量测的规则融合各相应子带图像；再进行反变换，获得融合后的图像．实验结果表明该方法有较好的融合效果．     

一种基于形态分量的多聚焦图像融合算法

提出一种基于形态分量思想的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像迭代分解,将其分解为低频和高频两个分量,并用curvelet变换表示低频分量,然后,对低频分量采用高斯差分算子定义图像点的特征活跃度和融合规则,对高频分量的细节特征度量采用加权梯度差的方法来衡量和融合。仿真实验在四组多聚焦图像中进行,除了与传统的图像融合算法做比较外,还与系数绝对值最大法的融合算法进行比较。实验结果表明:该方法在平均梯度、空间频率、信息熵等指标上优于传统的图像融合方法,同时也优于基于系数绝对值最大法的融合规则。     

基于交替迭代混沌系统的图像加密算法

基于logistic映射和时空混沌系统,设计了一个密钥长度为256bit的图像分组密码算法,将256bit的明文图像分组加密为等长的密文图像.该算法引入的辅助密钥和设计的迭代次数敏感地依赖于明文分组和密钥,交替迭代混沌系统及Arnold映射实现了像素值的扰乱和位置置乱.计算机仿真和密码分析表明,该算法具有对明文和密钥敏感、密钥空间大和可扩展性强等特点,具有良好的加密效果和较强的抗攻击性能,适用于安全通信领域.     

改进的辅助粒子多Agent系统信息融合滤波算法

为克服多Agent系统的非线性问题,提高多Agent系统对信息的协同合作能力,提出一种改进的辅助粒子信息融合滤波算法。该算法通过分析多Agent系统的结构,根据正交小波多尺度分析理论对系统内Agent的信息进行分解、重构,给出以Agent信息为重要采样密度函数的辅助粒子滤波算法,并对滤波结果进行特征融合,得到多Agent系统融合特征。将此算法应用到机动目标跟踪领域,并与传统的滤波算法进行对比,仿真结果验证了该算法的有效性。     

火车轮对表面缺陷检测

基于CCD图像采集测量和图像处理方法,设计实现了一种利用面阵CCD成像系统检测火车轮对表面剥离的非接触在线测量系统,着重讨论了系统中灯光、摄像机的安装位置对成像的影响,分析了轮对剥离图像的特征;并提出一种利用图像特征的剥离(金属表面脱落现象)检测方法和确定剥离尺寸大小的边界搜索方法．现场实验表明该方法具有较强的抗干扰能力,检测正确率达到90%,精度达到4mm．     

基于Apriori数据挖掘算法的篮球比赛现场决策系统构建

为优化篮球比赛现场决策效果与效率,将人工智能技术引入篮球比赛决策当中,设计了篮球比赛现场决策人工智能辅助系统。首先,利用摄像机布局了篮球场比赛帧图像采集方案,基于三维空间仿射变换方法标定相机降低帧图像失真程度;构建篮球战术数据库,将现场采集的比赛视频与数据库对战视频案例进行匹配比对;基于Apriori算法找到篮球比赛视频对应的战术方案频繁项集,生成篮球战术布局的关联规则,最终得到本场比赛最佳的篮球战术布局方案。本次对于篮球比赛人工智能辅助决策系统的构思,提高了决策者在战术布局思考中的效率,具有广阔的推广应用前景。     

电磁层析成像系统

为了研制新型电磁层析成像(EMT)系统,提高EMT系统图像重建质量,通过对多种电磁层析成像系统的比较,尤其分析了两种典型电磁层析成像系统:单线圈激励系统和平行场激励系统的结构特点和发展过程,根据传统EMT系统的基本结构和物理原理,给出了典型EMT系统的数学模型;归纳了电磁层析成像技术中常用图像重建算法:线性反投影算法、启发式图像重建算法、ART算法和相关算法的优缺点;总结了EMT系统传感器阵列的设计特点、优于其他电层析成像系统的特点以及当前在开发中遇到的困难,对于电磁层析成像技术的发展具有指导意义,为新型系统的研制提供了理论依据.     

基于混沌系统的RGB彩色图像三重置乱算法

针对传统混沌加密系统密钥空间小,序列复杂度不足以及加密系统单一的问题,提出一种新的基于混沌系统的彩色图像三重置乱加密算法。利用Logistic混沌序列对彩色图像各个像素点的三原色(red green blue,RGB)顺序进行置乱,应用Rabinovich超混沌系统产生的四维混沌序列中的一组序列对图像的像素点位置进行分块置乱,使用余下的3组序列分通道对图像离散小波变换后的低频系数进行置乱与扩散。该算法充分利用混沌序列特征,将传统混沌置乱加密方法改进,使彩色图像像素点在RGB 3个通道内进行置乱,并将扩散过程与离散小波变换紧密结合。通过实验仿真,对该算法的密钥空间、敏感度、抗统计攻击能力和抗差分攻击能力进行分析,结果表明,该算法能够安全有效地加密图像,保护图像信息安全。     

高速公路弯道识别算法

道路检测是汽车智能辅助驾驶系统中的一个子系统，包括道路分割和弯道识别等子任务。对摄像机摄录的图像进行处理，分割提取出分道线，再根据分道线的走向识别出车道的转向(左弯、右弯)，这对报告道路的转向以及粗略定位前方车辆有很重要的意义。考虑到系统的实时性要求，算法必须具有很低的时间复杂度。通过大量的现场实验，提出了一种有效的基于区域生长和曲线拟合的弯道识别算法，实验验证具有良好的识别效果。     

粒子群优化结合相关反馈的花卉图像检索

针对花卉图像特性,为平衡花卉图像检索系统的检索精度与速度,提出一种将粒子群优化结合于花卉检索相关反馈的算法.算法以2RGB为花卉图像的颜色模型,选取计算量较小的图像低层特征描述,按用户的满意度对检索结果进行评价,指导反馈过程中粒子的最优运动方向.实验结果表明,该算法能有效提高系统的检索效率.     

综合利用边缘和颜色特征的图像检索

分别介绍了图像边缘和颜色特征的提取方法,及基于内容的图像检索系统的实现。试验结果表明,在图像检索时合理利用图像的边缘和颜色特征,可有效地提高系统的检索性能。     

雨天图像中目标显著性检测算法设计与效果评价

雨天条件下,图像中目标的许多特征被掩盖,使得户外图像应用系统效能发挥受到严重的影响。为了提高雨天条件下图像中目标检测的质量,通过综合分析雨天图像中的目标特征,发现其亮度颜色信息、色彩差异信息和暗通道先验信息对目标的显著性具有高敏感度,进而提取了雨天图像中目标的显著性特征,构建了基于混合特征的目标显著性检测模型,最后通过多个评价指标的效能评估实验,与经典算法进行对比,验证了本文算法的有效性。