基于熵的图像空间特征提取及检索方法

针对图像颜色的空间分布特征,提出了一种新的基于熵的表示方法。该算法采用空间分布熵来描述颜色的空间特征,具有旋转、平移、尺度等不变特性。结合人类的视觉特征及熵的特性,进一步提出利用加权空间分布熵来优化和改进颜色空间分布特征的提取算法。结合图像颜色直方图,给出了两种图像间的相似性度量方法。仿真实验证明,该算法在进行图像检索时具有更好的检索效果。     

基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法

基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。     

基于多小波分布熵的图像检索

为了提高小波直方图的检索性能,提出基于多小波信息分布熵的图像检索算法。对检索图像进行多小波分解,并用滤波器对各个子图进行非线性滤波,计算多小波各子带的能量熵;对各子图的小波能量矩阵进行0/1量化,然后以各子带相同方向子图计算多小波分布熵;针对特征向量进行高斯归一化,利用欧氏距离计算不同图像间的纹理相似度。基于内容的图像检索试验表明,该方法的检索精度比快速小波直方图方法提高了9.7%。     

一种基于相对熵阈值分割的改进算法

在对基于相对熵的阈值分割算法(relatjve entropy-based thresholding)深入研究的基础上,针对目前相应算法(传统算法及最新的改进算法)抗噪性能不强的缺陷,提出了一种新的改进算法.新方法引入了一种新的自适应中值滤波,采用非线性滤波后的中心点及其邻域象素构建共生矩阵,不仅有效地降低了噪声的干扰,而且对不含噪图像和加噪图像都能取得很好的分割结果,在多幅经典图像的分割中取得了满意的效果,实验效果优于对比算法.     

基于遗传算法的熵算法在人类染色体图像的分割中的应用

染色体图像分割是染色体图像分析与识别的重要内容之一。文中提出了实现染色体的自动分割的熵分割算法,该算法充分考虑了每个视野中分割目标(染色体)的数量大以及人类显带染色体被明暗交迭的带纹分割为若干不连续的片段等特点。文中还对传统的分割方法和熵方法进行了对比。传统的方法容易受噪声的影响从而将染色体分割开来。1维熵方法没有考虑灰度空间在空间的分布。2维熵方法在图像分割时较为费时。为了改善分割的精度和速度,在遗传算法的基础上运用1维和2维的熵方法。运用遗传算法的方法一场景分割不到一分钟并且得到得很好的染色体形态。算法的优越性通过实验来体现。     

最大熵分布算法及其应用

分布估计算法是一种新的基于种群进化的算法,它通过统计当前群体中较优个体的信息构建其概率分布模型,然后对模型进行抽样生成下一代群体。针对分布估计算法在求解搜寻最优网络结构的NP-Hard问题,提出一种新的最大熵分布算法,该算法以Jaynes原理为依据,利用随机变量的最大熵估计随机变量的最小偏见概率分布,并以此作为算法的进化模型,有效地降低了算法的计算复杂度。以旅行商问题和误导问题为例所进行的计算结果证明了该算法具有更高的全局搜索能力与更稳定的收敛性。     

基于量子粒子群的广义模糊熵阈值法参数选取

针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法.该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的三个参数(a,b,d)进行了全局组合寻优,从而建立了一个嵌套的优化搜索过程,实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验表明,该方法对光照不均匀图像有更好的分割效果.     

一种基于最大熵准则的盲解卷积改进算法

独立源信号的卷积混合比线性混合更接近真实情况。利用非参数概率密度估计方法———Parzen窗函数估计法 ,提出了一种具有良好适应性的盲解卷积改进算法。该算法可以在无需知道信号分布形式的情况下 ,较准确地估计出密度函数值 ,且比传统的最大算法中采用固定的概率密度函数估计更接近信号点的真实概率密度。同时 ,此算法还具有无论对规则、单峰分布还是不规则、多峰分布都可以取得较好的估计的优点。因此 ,在理论上 ,改进算法可以获得比传统算法更优越的分离性能且能广泛地应用于具有各种分布的信号。实验结果证实 ,这一算法能有效地从各种分布的信号包括真实语音、图像等构成的卷积混合信号中恢复出原始信号。与最大熵算法相比 ,改进算法具有更好的分离性和更广泛的适用性。     

基于直觉模糊熵的红外图像预处理方法

针对红外图像中的脉冲噪声问题以及传统滤波算法的不足,提出了一种自适应直觉模糊滤波算法.该算法利用直觉模糊集理论在处理不确定性问题中的优势,将图像中各个像素点改由一对隶属度函数和非隶属度函数自适应地标定,然后采用修改后的直觉模糊熵定义自适应地确定各像素点的权值以完成滤波.给出了该算法的具体步骤,仿真结果表明:当脉冲噪声密度较大时,采用该算法可有效地滤除噪声;即使当噪声密度很大时,在数学形态学方法的辅助下,该算法也可出色地完成脉冲噪声滤除工作.     

广义模糊熵的构造及其在图像分割中的应用

针对现有的模糊熵阈值法对噪声干扰、光照不均匀图片的分割不能获得满意分割效果的不足,提出了模糊熵公式的参数化修改并用于图像分割,获得了选取最佳分割阈值的模糊熵新算法。首先将Sugeno广义否定算子替代二次型模糊熵公式的Zadeh标准否定算子,得到了参数型的广义模糊熵表达式;其次,将其应用于构造图像阈值化分割的准则函数;最后,给出了图像阈值化分割新算法中的广义模糊熵参数自动选取方法。实验结果表明,给出的广义模糊熵图像分割方法对光照不均匀图像相比传统模糊熵分割方法更有效。     

基于模糊Renyi熵和区域增长的图像目标分割方法

为了实现快速精确的航空侦察图像目标分割,提出基于模糊Renyi熵和区域增长的分割方法。首先在Renyi最大熵分割的基础上,应用模糊隶属度函数,引入模糊Renyi熵,提高图像分割效果。然后为了获取种子点,提出了基于双金字塔和特征融合的显著性检测方法,并通过形态学重构开运算和区域极大值生成目标核心区域。最后,增长准则设计为将图像分割结果进行二值标记,然后选取与目标核心区域重叠最多的区域块为目标分割结果。实验结果表明,所提方法可实现复杂场景航空侦察图像舰船目标的快速和精确分割。     

基于HPal信息熵融合的三维模型检索方法

为了弥补单种特征提取算法描述模型特征的不足,提出基于HPal信息熵的三维模型多特征动态融合检索算法。针对给定的查询模型,利用各特征集上的检索结果列表动态计算各特征相对应的HPal信息熵,基于HPal信息熵确定融合权值,然后通过距离加权计算模型之间的相似度。与融合中最好单特征集相比,该方法的检索准确率明显提高,并且实验结果也表明该方法比其他3种流行的算法更为有效地提高了检索效果。     

Fast recursive algorithm for two-dimensional Tsallis entropy thresholding method

Recently, a two-dimensional (2-D) Tsallis entropy thresholding method has been proposed as a new method for image segmentation. But the computation complexity of 2-D Tsallis entropy is very large and becomes an obstacle to real time image processing systems. A fast recursive algorithm for 2-D Tsallis entropy thresholding is proposed. The key variables involved in calculating 2-D Tsallis entropy are written in recursive form. Thus, many repeating calculations are avoided and the computation complexity reduces to O(L2) from O(L4). The effectiveness of the proposed algorithm is illustrated by experimental results.     

基于奇异值熵和分形维数的雷达信号识别

针对低信噪比条件下雷达信号脉内调制方式识别算法识别率低的问题,提出了基于奇异值熵和分形维数的雷达信号识别算法。该方法首先通过Choi Williams分布得到信号的时频图像,提取时频图像的奇异值熵;然后再提取信号频谱的盒维数与信息维数,组成三维特征向量;最后使用基于支持向量机的分类器实现雷达信号的分类识别。对8种典型雷达信号的仿真试验结果表明该方法抗噪性强、识别率高,在信噪比大于1 dB时,平均识别率能达到95%以上。     

自适应特征熵权模糊C均值聚类算法的研究

特征权重算法对聚类效果有很大的影响,而传统的特征权重算法忽略了特征项在类间和类内的分布情况.因此,研究聚类后样本特征属性表现的有序性程度对聚类结果的影响,分析聚类后样本特征属性的分布情况,提出了一种自适应特征熵权模糊C均值聚类算法.该算法以聚类后的特征熵和信息增益作为准则调整特征权值,通过聚类与权重更新逐步迭代优化,直至获得最优的特征权值.实验表明,自适应特征熵权模糊C均值聚类算法能够有效地区分各个特征属性对聚类效果的重要程度;较于其它加权模糊C均值聚类算法,该算法能够得到更高的聚类准确率.     

基于动态局部颜色直方图的图像检索

利用了Mean shift聚类方法对图像进行不规则的划分,在此基础上定义了一种动态局部直方图,设计了一个能同时表征图像颜色和位置信息的统计量,并且给出了计算图像相似度的方法.该算法既改进了以往局部直方图利用图像位置信息的检索方法的不足,而且保留了全局直方图方法具有的旋转不变性和缩放不变性.实验结果表明,在准确引入了图像的空间位置信息后,较大的提高了图像检索的精度,检索结果中不再出现和示例图像颜色成分相似而空间分布不同的图像,实验结果较好的验证了算法的有效性和稳健性.     

Image retrieval based on color features integrated with anisotropic directionality

A novel image retrieval approach based on color features and anisotropic directional information is proposed for content based image retrieval systems (CBIR). The color feature is described by the color histogram (CH), which is translation and rotation invariant. However, the CH does not contain spatial information which is very important for the image retrieval. To overcome this shortcoming, the subband energy of the lifting directionlet transform (L-DT) is proposed to describe the directional information,...     

基于信息熵的景象匹配区选取方法

提出一种基于信息熵的景象匹配区选取方法。根据基准图的适配性要求,分别以改进的图像信息熵、Frieden灰度熵和归一化平均互信息作为特征指标,考查基准图的景象信息量、特征稳定性和区域唯一性,并以此为依据,采取分层选取策略选取基准图。仿真和实验结果表明,所选基准图具有较高的自匹配概率和较小的匹配误差,能够满足适配性要求。