基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法研究

随着图像检索系统的发展,现有的各种图像特征提取方法已不能很好的满足用户的需要.另外,合理组织和管理图像数据库已渐渐成为用户检索的关键所在.基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法融合了图像感兴趣区域及非感兴趣区域权重并由提取出的图像的颜色及纹理特征得到对应的特征向量.之后利用SOM聚类分析方法实现图像加权前后特征聚类,实验结果表明,该特征提取算法提取出的图像特征向量作为聚类输入不仅可以提高聚类准确率而且更适合对实际数据的聚类.     

利用DirectShow提取转炉炉口火焰图像特征信息

由人工观测转炉炉口火焰演变情况来控制炼钢的吹炼过程是目前常用的方法,但长期以来存在着经验共享的困难.为了从中提取出炉口火焰潜在的规律并进行数据获取和保存,利用DirectShow技术设计了炉口火焰图像获取系统.该系统采用组件对象模型的构架方法,实现了采集设备的选取和视频流的预览、压缩、采集存储,并结合相关代码实现了图像特征提取,得到了温度和色调两种变化曲线.实际结果表明,该系统运行稳定,为在线动态地控制转炉炼钢过程及预报终点提供了一种相对便捷的方法.     

利用粒子群优化的人脸特征提取识别算法

针对如何提高人脸图像识别率问题,提出了利用粒子群优化(PSO)的人脸特征提取识别算法.采用小波变换和张量主成分分析(PCA)方法对人脸图像进行特征提取,利用PSO对提取的特征进行加权处理,根据特征的每一维元素的聚类正确率进行优化选择,从而达到对人脸提取关键性特征的目的.实验结果表明,所提算法能减小光照、表情和姿态变化的影响,在英国曼彻斯特科技大学人脸数据库上的识别率比张量PCA方法提高了12.75%.     

基于两维WAVELET分解的纹理图像分割方法

提出了一种纹理图像的分割方法，主要利用ＷＡＶＥＬＥＴ变换的多分辨率分析的特性，通过两维分解抽取图像的纹理特征，并对图像小窗口区域的特征进行聚类，该聚类结果可作为多层ＢＰ网权值学习的训练样本，进而利用ＢＰ网对各小窗口的特征进行分类以实现纹理图像的分割，实验证明，该方法对于纹理图像具有较好的分割效果。     

基于蚁群算法的方向特征分割方法

针对翅脉特征的有效提取问题,根据蝶翅图像具有方向性的特点,提出了方向小波变换与蚁群算法相结合的分割方法.该方法首先采用Morlet方向小波变换对不同方向的翅脉边缘进行检测、提取.通过分析这些边缘点的特征参数,确定初始聚类中心.基于所设置的初始聚类中心,再利用蚁群算法对蝶类翅脉图像进行分割.仿真实验表明,该方法可以将各方向翅脉特征检测出来,是一种有效的方向特征分割方法.     

能量矩与颜色聚类相结合的图像检索方法

检索效率和准确率是基于内容的图像检索技术的重要指标.首先采用一种改进的软聚类算法在颜色空间进行聚类预处理.在此基础上,提出一种快速有效的提取基于离散余弦变换的能量矩特征方法,对聚类结果进行基于能量矩特征的二次检索.实验结果表明,聚类预处理能大大地缩小图像的搜索范围,以达到快速、准确检索图像的目的,同时提出的分块能量矩对图像旋转、尺寸变化及噪声有较强的鲁棒性.     

空间颜色聚类算法及其在图像特征提取中的应用

针对目前图像基本颜色特征单一、 可提取信息不足的问题, 提出将图像进行HSV颜色空间转换, 先用均衡化直方图增强空间颜色互转后的图像空间 颜色像素, 再用融入rgb2ind的K-means均值聚类算法提亮均衡图像, 以增强图像颜色特征的提取目标和数量. 实验结果表明, 该方法优于普通空间颜色图像进行特征提取的效果, 实现了为颜色特征识别提供更多的检索信息.     

基于水平集的彩色图像分割方法

实现了一种新的彩色图像融合分割方法。首先,通过对彩色图像进行YCbCr变换,提取其颜色特征。进一步,对亮度图像进行Gabor变换,提取其纹理特征。同时,为了消除特征向量的冗余,引入PCA变换对高维特征向量进行压缩。然后,采取向量C-V模型对提取的特征向量进行分割。最后,对分割图像进一步后处理,消除小的区域。真实彩色图像实验结果证明了方法的有效性。     

利用颜色和纹理特征的图像检索技术研究

提出了融合颜色和纹理特征的图像检索算法.在颜色特征的提取中,提出了一种矩形重叠式分块策略对图像进行分块.在对纹理特征提取中,提出了利用共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果以及Gabor小波变换对图像中的局部区域的频率和方向信息的优异性能.利用归一化理论,融合3种不同特征.并通过实验证明该方法能够提高图像的检索性能.     

基于变尺度DCT和PCA的人脸识别方法

针对实际应用中要对不同尺度的人脸图像进行匹配和识别的需求,提出一种基于变尺度DCT(离散余弦变换)结合PCA(主成分分析法)的人脸识别方法.首先将不同尺度的人脸图像进行DCT变换,然后提取出相同的DCT系数,再将提出的DCT系数进行PCA降维,最后进行匹配识别.通过对ORL人脸库及实验采集的多尺度人脸图像进行实验,证明了所提方法对不同尺度图像的匹配识别有效,并测算了DCT变换后的修剪尺度及PCA特征维数对该方法识别准确率的影响.