面向制造过程的海量数字图像高效检索算法研究

结合图像的形状特征、纹理特征和颜色特征,提出一种面向制造过程的海量图像高效检索算法.算法利用傅立叶描述子法和二维形状分布法描述图像的形状特征,利用灰度共生矩阵描述图像的纹理特征,利用颜色直方图表达图像的颜色特征.在得到图像的形状特征、纹理特征和颜色特征后,分别采用欧式距离、马氏距离和夹角余弦距离计算这三种特征的相似度,最后对三种特征的相似度进行综合,得到图像的整体相似度,实现多特征的联合检索.仿真结果表明,本算法应用于不同类型和格式的海量数字图像,具有较高的检索精度和较快的检索速度.     

基于对立色与显著区域的紧凑图像哈希算法

为了有效利用图像的颜色与局部信息提高算法识别能力,提出了一种基于颜色信息与显著区域的紧凑图像哈希算法.首先对输入图像进行预处理,然后提取图像的颜色对立色与亮度分量,并从颜色对立色中获取颜色特征,进而对亮度分量按照视觉注意力权重矩阵提取图像显著区域的稳健特征,最后将所有特征联合起来并扰乱得到最终的哈希序列.实验结果表明,所提算法与已有的哈希算法对比具有更好的图像分类性能、较短的哈希长度和较少的运算时间.同时,在篡改检测上具有较好的识别能力.     

混合蛙跳优化决策面的LSB±k隐写算法

针对现有智能优化改进隐写不能对高维特征同时进行优化的问题,提出了一种混合蛙跳优化决策面的改进LSB±k隐写算法(记为SFLA-LSB±k).不同于其他优化改进隐写中尽可能减少图像载密前后某种特征变化的策略,在SFLA-LSB±k中,通过优化载密图像的特征变化,使载密图像特征变化方向随机化,导致分类器无法训练出一个能对载体与载密图像进行分类的决策面,从而达到抵抗分析的目的.实验结果表明,与标准的LSB±k隐写和相关PSO优化改进LSB±k隐写相比,SFLA-LSB±k有效提高了LSB±k的安全性,特别是当k取1时,该算法针对78维特征隐写分析的AUC值可下降到0.5637.     

一种RGB分块压缩感知的图像水印算法

根据压缩感知理论的计算保密特性,提出一种基于内容特征与压缩测量值的图像水印新算法.首先,对图像进行分块处理,获取分块RGB三个颜色层上的DCT变换系数.然后,对DCT中低频系数采用压缩感知测量提取图像内容特征,生成基于内容的数字水印.最后,利用精细化稀疏自适应匹配追踪信号重构算法,分多次把数字水印嵌入到分块颜色层的高频DCT系数的压缩测量值中,增强了水印鲁棒性.通过对提取的水印进行比对及差错控制,实现图像篡改检测.仿真实验表明,算法对图像篡改具有精确的检测能力.     

核最近特征分类器及人脸识别应用

将最近特征线(NFL)、特征面(NFP)和特征子空间(NFS)分类方法推广为基于核的NFL、NFP和NFS,其优点是可直接对高维的人脸图像样本进行识别,而无需先抽取人脸图像特征,使在训练样本数较多、特征抽取在计算上难以实现的情况下也能直接识别.其中对KNFS得出了两种计算方法,一是KNFP的直接推广,二是利用核主分量分析构造非线性特征子空间.基于ORL和YALE数据库的实验验证了此方法直接识别高维人脸图像的有效性.     

具有距离保持特性的高光谱彩色可视化模型

提出一种将高维的高光谱图像非线性优化到三维彩色空间的可视化方法. 以距离保持特性作为主要设计标准,同时保证生成的图像具有尽可能大的类间可分性,使生成图像的各像元间的距离差与高光谱数据各光谱间距离差高度相关. 该方法由以下四部分组成：1)将高光谱图像中各端元光谱降维到二维空间作为色品坐标;2)由第3维亮度值的优化使相关性达到最优,进而确定各端元的颜色标签;3)根据像素所含各类别的丰度值进行颜色的线性混合;4)利用局部优化方法对彩色图像进行优化校正,最终实现整幅图像的彩色可视化. 实验表明,该方法合理可行,生成的图像具有较好的视觉效果,并能获得较好的距离保持特性及可分性,适用于高光谱数据的可视化显示.     

一种边界梯度组合的图像识别技术与分割方法

提出了一种基于边界和梯度特征的图像识别与分割方法.图像识别就是在相差仿射变化的过程中,将图像边界和梯度特征进行组合,提高图像识别效率.图像分割就是利用高斯平滑对图像进行预处理,然后通过Krisch算法得出图像梯度信息,随后利用二维最大类空间方差法进行图像分割,最后采取依据目标和背景的空间关系来消除个别误提边缘.严格的数学推导和实验都表明了算法的有效性和算法的应用性.     

基于低概率检测的高光谱异常目标检测算法研究

在深入分析高光谱数据特点的基础上,系统研究了基于低概率检测的高光谱图像异常检测方法。首先针对高光谱图像数据维数高的特点研究高光谱图像降维方法,重点研究自适应子空间分解(ASD)算法对高光谱图像进行降维;然后研究高光谱图像异常目标检测算法,异常检测算法能够在没有先验光谱信息的情况下检测到与周围环境存在光谱差异的目标,具有较强的实用性,成为一个重要的研究热点,重点研究低概率检测(LPD)算法,并用此算法对高光谱图像进行异常检测。此外,还研究了其它算法如RX算法,并与LPD算法进行比较,在此基础上对LPD算法进行改进,寻求以较高的鲁棒性进行高光谱异常目标检测,最终用基于特征融合的低概率检测算法对LPD算法进行改进。     

基于代表色特征的图像检索

基于内容的图像检索（CBIR，Content-based Image Retrieval)在多媒体检索中得到越来越多的重视，本文提出了一种基于图像颜色特征的图像检索方法，在经过变形的HSL颜色模型空间，通过适当的聚类分析算法提取出能够代表图像颜色特征的代表色集，并引入代表色的分布特征和纹理特征，作为图像的特征矢量进行匹配检索，在试验中本方法取得了较好的试验结果。     

一种大规模高维数据集的高效聚类算法

大规模高维数据集的聚类算法已成为当前聚类研究的热点,由于高维的原因,聚类往往隐藏在数据空间的某些子空间中,传统的聚类算法无法获得有意义的聚类结果.此外,高维数据中含有的大量的随机噪声也会带来额外的效率问题.为了解决以上问题,该文在CLIQUE算法的基础上提出了一种基于最优区间分割和数据集划分的聚类算法—OpCluster,并使用仿真数据对该算法加以验证,实验结果表明,OpCluster对大规模高维数据集具有很好的聚类效果.     

一种边缘增强的光谱响应曲线分形维计算方法

提出了一种用于高光谱影像边缘增强的光谱响应曲线差分步长分形维特征值计算方法. 该方法首先对高光谱响应曲线进行差分处理,并利用步长分形维算法计算差分光谱曲线分形维值,最后根据差分分形维值计算高光谱特征影像. 实验结果表明,本文提出的差分步长分形维算法较原始步长法更能保持光谱影像细节并增强边缘,同时减弱噪声影响,可用于高光谱影像特征提取、分析和解译.     

多粒度颜色特征在图像检索中的应用

将商空间粒度计算理论引入到了图像检索领域,提出了一种新的图像检索方法.首先针对彩色图像在不同粒度下的表现得到不同粒度下的颜色特征,获得不同的商空间,然后根据商空间粒度合成原理对已得到的商空间进行合成,进而以合成后的属性函数来完成图像检索.与采用单一颜色特征的图像检索方法相比,采用多粒度颜色特征的图像检索方法能够在更大程度上利用图像自身所提供的信息,实验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

精简颜色描述子研究

在基于内容的检索多媒体技术中颜色是多种图像特征中最常用，也是最容易计算的一个特征．但是我们更需要一个更加精简的能够表达定性特征的描述子．这里，提出了基于颜色直方图的精简描述子．它通过获取颜色直方图，然后对直方图进行Haar小波变换并进行二值量化后得到的．实验表明，精简颜色描述子在相同的尺度下能够比其它的描述子提供更好的性能．     

基于图像内容和特征融合的隐写盲检测

随着特征选择和分类技术研究的不断深入,盲检测的精度越来越高,但现有方法大多不考虑图像自身的内容特性对检测的影响. 该文提出一种基于图像内容和特征融合的盲检测方法,根据图像复杂度将待检测图像划分为不同的子图像库,以巴氏距离度量各局部特征的分类能力并确定权值,在特征融合基础上对各子库提取不同特征,用支持向量机进行分类. 在混合图像库上进行的实验表明,该方法具有更好的检测性能,并降低了运算复杂度.     

分形在钻头磨损切削力特征提取中的应用

针对钻削过程切削力的变化特点,提出一种用分维数描述信号复杂性的新方法.从工程应用角度介绍了离散时间序列盒维数和信息维数的计算方法,通过对三种仿真信号分维数的计算,揭示出分维数与信号复杂程度之间的内在联系,并通过实验研究了刀具在整个磨损历程中切削力信号分维数的变化规律.结果表明:随着钻头磨损的增加,切削力信号分维数呈下降趋势,运用切削力信号的分维数特征可有效实现钻头磨损状态的监测.     

图象自相似性测度算法的研究比较

图象的自相似性测度可作为图象识别和图象压缩的重要特征参量.分形几何图形具有自相似性和递归性,分形维数自然成为有效的自相似性测度.基于目前常用的有效的计算图象分形维数算法,其中包括"毯子"法、"盒子"法、"分数布朗随机场模型"法和各种改进算法,对各种方法的计算量、适用范围进行了研究比较.     

视觉机制模拟中的局部参数自组织映射方法

为模拟视觉系统对彩色场景进行初步处理的机制,提出一种局部参数自组织映射方法. 以局部颜色均值、局部颜色对比度以及位置作为特征,用自组织映射进行分类,实现图像分割、边缘检测和轮廓分离等功能. 对仿真及自然彩色图像的实验结果表明,该方法能并行实现上述功能,将具有不同类型特征的部分映射到输出空间的不同位置,符合视觉系统的特征映射和并行处理的特性. 该方法为研究和模拟视觉系统的机制提供了参考,也可用于图像处理中的多任务并行处理.     

Curvelet变换用于人脸特征提取与识别

针对小波变换用于人脸识别时难以充分描述人脸曲线特征的问题,提出用Curvelet变换进行人脸特征提取与识别的新方法. 将人脸图像进行Curvelet变换,提取进一步压缩的低频系数和高频各子带的Curvelet能量特征为人脸特征向量,并采用支持向量机进行特征分类与识别. 以Orl和Yale人脸库进行测试,结果表明,该方法相比小波变换法识别效果更佳,且对光照、姿态和表情变化具有良好的鲁棒性.     

基于图像几何特征的预检索技术研究

图像特征的有效提取及表征是基于内容图像检索中的关键问题,将图像的几何特征引入图像的抽象描述中,利用四叉树结构进行特征索引,实现了动态检索基于图像空间几何特征的检索方法,与传统单特征的检索方法相比,减少了特征数据量,缩短了检索时间.