基于感兴趣区域的图像自动标注算法研究

提出一种基于感兴趣区域(ROI)的图像自动标注算法.首先利用JPEG 2000中的Maxshift算法提取出图像的感兴趣区域,建立感兴趣图像库;之后对图像库中的图像利用SIFT算法提取图像的特征向量;并利用支持向量机对图像进行标注;最后应用Corel图像数据库进行自动标注仿真试验,结果表明,所设计算法有较好的效果.     

一种提取MRI图像感兴趣区域的分割方法

以国际标准脑肿瘤MRI图像库为背景进行分割实验,提出一种结合模糊C均值聚类、区域生长和数学形态学的FCM_Region分割方法对MRI脑肿瘤感兴趣区域进行提取.先利用模糊C均值聚类算法对原图进行聚类粗分割,对分割的结果采用形态学双结构算子和区域生长法去除颅骨等非脑组织来获取脑部组织,并平滑图像,最后采用比对法获得肿瘤感兴趣区域.实验结果证明了该方法对MRI脑肿瘤图像分割的有效性.     

基于聚类的建筑物直线特征提取算法

建筑物图像中提取直线是视觉导航、特征识别等很多应用中的关键步骤。针对建筑物图像。提出了一种新的基于聚类的直线提取算法。该算法在Canny边缘的基础上,使用一个聚类算法将边缘分类,减少了因噪声形成的小短线对直线检测的误检或漏检现象;对于每一个分类使用直线识别准则,进一步剔除图像聚类中的伪直线;最后使用改进的Hough变换（standardHoughtransform）将直线提取出来。克服了传统Hough变换执行速度慢的缺陷。实验结果表明,文章提出的算法具有较快的运算速度,较高的直线提取准确性．较低的漏检和误检情况。其性能优于传统的Hough．变换和相位编组法。     

基于特征提取的虚拟现实中全景图像生成算法研究

当前全景图像生成算法通常依据计算机图形实现,建模时间较长,且生成的全景图像效果不佳,无法满足人们的需求。为此,提出一种新的基于特征提取的虚拟现实中全景图像生成算法,对图像中各像素点的Hessian矩阵行列式进行计算,获取SURF特征点值,通过特征点之间的欧氏距离对图像间的相似性进行衡量,实现特征匹配。通过正投影把所有待合成图像投影至圆柱面上,相邻图像将重合部分融合,获取投影图像后,通过特征匹配实现无缝拼接,将正投影过程生成的立体图像从某一位置剖开,并投影至某一平面上,获取视觉一致的全景图像。实验结果表明,采用所提算法生成的全景图像重叠区域之间几乎没有缝隙,亮度差异不大,可消除“鬼影”现象,且占用内存与消耗时间少。     

图像分维数特征提取的算法及分析

研究了分维数理理论在图像特征提取上的应用，在分析图像分维数计算原理的基础上，提出了一种计算分维数及其辅助特征的方法，并进而研究噪声，遮挡及图像灰度对比度对分维数值的影响。实验结果表明，分维数反映了图像的纹理性质，加入图像噪声，云层遮挡或提高图像对比度都会使分维数不同程度的增大。     

基于纹理分析的图像形貌特征提取

讨论了纹理分析的统计法、结构法、模型法以及空间／频率域联合分析法等四种主要方法的优缺点及各自的适用性，对近年来这些方法在图像形貌特征提取方面的应用进行了归类和初步的总结，重点介绍了一些新的发展，探讨了存在的问题和发展方向。     

图像数据库中基于颜色的特征提取和度量算法

介绍了颜色的特征提取和度量。先定义颜色直方图和二值向量两种特征描述方式,然后介绍多种特征度量算法,例如Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ－ｆｏｒｍ距,欧几里得距,二进值集的海明距,二次距、Ｍａｈａ－ｌａｎｏｂｉｓ算法等,并结合西北大学可视化研究所与西安第四军医大学合作开发的医学影像数据库信息系统,将这些算法进行改进和比较,最后给出结果。     

图像分维数特征提取的算法及分析

研究了分维数理论在图像特征提取上的应用，在分析图像分维数计算原理的基础上，提出了一种计算分维数及其辅助特征的方法，并进而研究噪声、遮挡及图像灰度对比度对分维数值的影响。实验结果表明，分维数反映了图像的纹理性质，加入图像噪声、云层遮挡或提高图像对比度都会使分维数不同程度的增大。     

基于ISODATA算法的图像分割

文章首先介绍图像分割,其次对ISODATA算法进行了介绍,最后利用Matlab实现了基于ISODATA算法的图像分割程序,并得出了结果.     

基于区域生长算法的彩色遥感图像分割

与普通彩色图像相比,遥感图像一般具有模糊、不均匀性等特点.提出了一种针对遥感图像的多区域彩色图像分割方法,该方法首先对彩色遥感图像进行预处理,然后结合K-mean聚类算法和区域生长算法分割目标区域,并利用数学形态学方法对分割结果进行后处理.实验结果表明,本文所提出的方法对彩色遥感图像能获得较好的分割效果.     

基于区域填充的纤维图像提取算法

对天然纤维显微图像中所有纤维对象的正确分离和提取,是棉麻纤维特征分析的必要前提.针对纤维图像中图像背景、纤维边缘和纤维内腔的灰度分布特性,提出基于区域填充的纤维图像提取算法.该算法以各个"纤维内腔"为图像分离提取的标准,采用膨胀区域填充的方法,并通过距离变换自动确定填充起始点,对经过二值化处理的纤维图像中的背景和纤维进行了区分,从而得到各个纤维对象的正确提取.该算法能够有效处理纤维图像间的黏连问题.     

基于投影直方图提取目标感兴趣区域的新方法

提出了一种基于灰度投影直方图获取单幅检测样品的目标感兴趣区域的方法,并利用鲁棒的图像匹配算法生成参考图像.首先,采用改进的灰度投影直方图法获得单幅图像的检测样品感兴趣区域,建立感兴趣区域提取模型;其次,利用基于形状的特征匹配算法学习样品图像,生成印刷品检测的参考图像,在此基础上,提出基于图像金字塔数据结构的分层匹配方法.实验结果表明,该方法能够在87 ms内获取首张图像样品感兴趣区域,并且图像匹配过程对图像之间存在的明暗程度、旋转变化等干扰具有良好的鲁棒性,匹配精度可达95%,匹配时间为152 ms,可快速准确地生成参考图像.     

基于Bandelets和Wavelet变换的感兴趣区域图像压缩

图像的边缘信息对图像的整体视觉效果起着极其重要的作用.因此,在有损压缩过程中如何有效的保留边缘信息是影响视觉质量的一个重要方面.小波和二代Bandelet可以分别对图像的光滑区域和边缘纹理部分达到理论上的最优逼近.提出一种利用Bandelet和小波互补压缩方法,在低比特情况下能够较好的保留图像的边缘信息和纹理细节,从而使图像的整体视觉质量得到提高.实验结果表明,该方法相对于传统的小波变换压缩方法能够更好地提高图像的整体视觉质量.     

基于感兴趣区域的图像检索方法

提出了一种基于感兴趣区域的图像检索方法。在显著度图和相对位置指示图的基础上结合图像的颜色纹理信息,采用基于子区域的区域生长法提取图像感兴趣区域,对图像的特征描述采用感兴趣区域特征和图像整体特征相结合的方法,加入了对图像背景信息的考虑,同时也削弱了分割不准确带来的影响。实验证明该方法对于前景较为清晰或背景具有较大面积单色的图像具有较好的检索效果。     

基于基因编码算法的图像边缘提取研究

为了提高图像边缘检测的质量,采用基因编码算法.首先确定基因头部和尾部的组成,给出了基因表达式树形式,对图像像素进行基因编码,接着图像背景与图像目标之间的灰度差异作为基因表达式树不同的分支,与分支具有同样灰度的像素合并为一类,最后给出了基因编码适应度函数,其选择基于标准误差方法.实验仿真表明,算法提取的灰度图像边缘没有断点,没有伪边缘信息,数据分析较好.     

基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法

阐述了图像拼接技术的应用领域和各种匹配算法,研究了比值匹配算法的基本原理和优缺点,本文针对该算法易出现误匹配的问题,设计了基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法,传统算法相比,该算法能够更快更准确地找到图像最佳匹配位置,解决了传统算法中误匹配的问题。实验结果证明该算法具有速度快,准确性高等特点。     

基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法

阐述了图像拼接技术的应用领域和各种匹配算法,研究了比值匹配算法的基本原理和优缺点,本文针对该算法易出现误匹配的问题,设计了基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法,传统算法相比,该算法能够更快更准确地找到图像最佳匹配位置,解决了传统算法中误匹配的问题。实验结果证明该算法具有速度快,准确性高等特点。     

基于感兴趣区域和神经网络的图像检索

提出一种感兴趣区域的图像检索方法,该方法首先采用遗传FCM算法对图像进行分割,然后提取分割后的区域特征进行检索;为了缩小低层特征和高层语义之间的语义鸿沟,最后提出一种基于神经网络的相关反馈方法,实验表明,该方法具有较好的检索性能,系统具有较高的查全率和查准率.     

基于混沌特性的情感语音特征提取

根据语音发声过程中的混沌特性,应用非线性动力学模型分析情感语音信号,提取了该模型下情感语音信号的非线性特征以及常用的声学特征(韵律特征和MFCC).设计情感语音识别对比实验,将非线性特征与不同声学特征融合并验证了该组合下的情感识别性能,研究了语音信号混沌特性对情感语音识别性能的影响.实验选用德国柏林语音库4种情感(高兴、愤怒、悲伤和中性)作为语料来源,支持向量机网络用于情感识别.结果表明,非线性特征有效表征了情感语音信号的混沌特性,与传统声学特征结合后,情感语音识别性能得到了显著提高.     

图像过渡区直接提取与分割快速算法

以往的过渡区直接提取与分割算法速度较慢,抗噪性差.提出将一种局部复杂度参数用于图像过渡区提取与分割算法,实验结果表明,算法运算速度快,抗噪性好,且不存在小样本问题,易于硬件实现.