基于形状特征的图像特征提取方法及其在医学图像分析中的应用

分析了常用的图像形状特征及其特点,全面综述了基于形状特征的图像特征提取方法,评述了基于形状特征的图像特征提取方法在医学图像分析中的应用.     

岩石表面图像的特征提取和处理方法

在对比多种岩石表面图像特征提取的基础上,提出了岩石表面图像中节理特征的提取方法,包括图像的增强、二值化、边缘提取、Hough变换等,提出了3个限制条件,以剔除提取的节理特征冗余线段,并给出了处理依据和流程.同时,编写相应的软件以对所提方法的可行性进行验证.结果表明,经所提线段分类与合并方法处理后,冗余线段的重复率大幅降低,其结果能够准确反映岩石表面裂隙特征的分布情况.     

人眼特征提取技术研究综述

基于语义的图像检索是目前人脸图像检索领域研究发展的新趋势,所谓语义化人脸图像检索,通常是指根据待检索人脸图像的特征,去语义数据库中搜索最为匹配的人脸图像的过程,眼睛是人脸部特征的重要组成部分,眼睛的检测对于人脸信息的处理具有重要的意义;当前学术领域关于眼部特征提取的研究有很多,目前还没有一种眼部特征提取技术是公认快速有效的,主要讨论了人眼特征提取技术的一些主要方法,对现有的人眼定位,人眼区域分割,人眼特征提取的方法进行分析和讨论;最后对基于眼部特征语义化图像检索的发展和应用做一个简单的展望。     

医学图像数据挖掘与特征提取方法研究

在医学图像特性分析基础上,对医学图像的特征提取及数据挖掘热点进行了研究.根据CT、MRI图像的边缘提取、组织分割、立体重建和检索等方面的应用需求,重点分析了基于定性与定量的特征表示,及有效的灰度直方图和灰度共生矩阵的特征选取方法;通过对医学图像数据挖掘的相似性搜索、特征关联规则挖掘、多维分析及分类聚类方法的研究,提取了一种医学图像数据挖掘实施步骤,希望在医学与数据挖掘方法结合方面,对医学诊断、数据分析有一定的贡献或帮助.     

融合全局和局部特征的图像特征提取方法

针对图像特征提取无法同时利用样本的全局和局部特征的问题,提出融合全局和局部特征的特征提取方法.该方法充分利用线性判别分析和保局投影算法分别在特征提取中保持样本全局特征和局部特征方面的优势,进一步提高图像特征提取效率.首先,引入全局散度矩阵和局部散度矩阵分别表征样本的全局特征和局部特征.然后,基于同类样本尽可能紧密,异类样本尽可能远离的思想,构造最优化问题.比较实验表明:与传统的主成分分析、线性判别分析、保局投影算法相比,文中方法的工作效率有一定提高.     

图像特征提取研究

图像特征提取是图像识别的关键步骤,图像特征提取的效果如何直接决定着图像识别的效果.如何从原始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是智能图像处理的一个研究热点.本文旨在介绍各种图像特征提取方法的基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注.     

碎片图像字符特征提取方法研究

字符特征提取是含文字碎片图像拼接的关键环节,直接影响拼接效果。提出了一种包含文字信息的碎片图像特征提取方法,首先,对原始碎片图像进行预处理,分别得到字符和碎片背景的二值图像;然后,利用边缘检测算子提取字符和碎片背景的单像素边缘;最后,利用结构算子检测碎片图像中字符与碎片背景边缘的交叉点,并根据交叉点的信息提取字体边缘方向特征。仿真实验结果表明本文提出的碎片图像字符特征提取方法思路合理,能够快速、准确地提取出碎片图像中的字符特征,为后续的匹配拼接奠定基础。     

高光谱图像的特征提取与特征选择研究

特征提取和特征选择是模式识别的关键问题之一,它影响到分类器的设计及其性能.高光谱图像数据是超高维多特征数据集,如何实现高维特征空间的特征压缩和特征提取是一个重要课题.基于高光谱图像谱图合一、数据维度高的数据结构特点,该文从光谱和图像两个层面分别综述了主成分分析、最小噪声分离、独立成分分析等光谱特征提取方法以及基于颜色、纹理、形状等图像特征提取方法.还详细介绍了核主成分分析和投影寻踪方法这两种高光谱特征提取新方法,并给出了以上方法的应用实例.特征提取和特征选择的研究将为后续的高光谱图像分类奠定良好的基础.     

红外图像特征提取方法研究

红外图像特征提取是红外目标检测与识别的关键步骤,红外图像特征提取的效果如何直接决定着目标识别的结果。本文介绍了多种图像特征提取方法的基本思想、特点和研究发展现状,并对其在红外领域内的使用做了分析总结。     

图像匹配中点特征提取方法的研究

图像特征提取是图像匹配和三维信息提取的基础,是影像分析与单像处理技术领域中最重要的任务之一．有效的特征提取算法是影像分析与处理的关键．基于特征的图像配准中,特征主要针对点特征．基于点特征的图像配准,特征点的提取是图像配准的关键步骤,本文从点特征定义出发,分析和研究了几种常用的点特征提取方法,如：Moravec算子、Harris算子、SUSAN算子、Forsmer算子等,最后得出一些有益的结论．     

汉字识别中图特征提取方法

为解决图像像素表示汉字特征方法不能有效表示汉字本质特征、空间复杂度较高的问题,提出了一种汉字图特征提取方法。方法主要包含汉字图像二值化,汉字图像骨架提取,汉字图特征提取3个部分;二值化消除图像中的噪声,提高图特征提取的准确度;骨架提取保留图像中重要的像素点,剔除无关的像素点;图特征提取将汉字关键点与图数据结构结合来表示汉字形状特征。在3 908个常用汉字的5种字体上进行实验。结果表明,该方法能够正确提取笔画复杂汉字的图特征,有效表示汉字本质特征;不同字体汉字图特征相同的汉字数量最高为3 195个,方法表现较稳定;平均每个汉字可以用22.6个图节点、19.1个边表示,相较于用单通道图像表示汉字特征,可大幅降低空间复杂度。     

基于改进Wigner-Hough变换的多分量LFM信号特征提取

为了解决Wigner-Hough变换对多分量线性调频(LFM)信号特征提取受噪声困扰的问题,提出采用数字图像处理中改进的Sobel算子对含噪声信号的WVD时频图进行边缘特征检测,利用Hough变换对信号特征进行提取.通过对WHT,SPWD-Hough变换以及改进WHT 3种方法进行计算机仿真比较结果表明,改进的WHT对多分量LFM信号的特征提取效果最好.     

基于LTCP特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法在对图像纹理特征进行鉴别时精度较差的问题, 提出一种基于长期控制计划(LTCP)特征的计算机生成图像鉴别算法. 首先将彩色图像变换到颜色模型中, 对图像进行下采样, 获得较高尺度的纹理信息; 然后采用基于LTCP特征和共生矩阵的计算机生成图像盲鉴别算法, 对不同尺度的纹理图像LTCP特征及相邻像素一致性共生矩阵特征进行采集; 最后通过判别分类器对LTCP特征及相邻像素一致性共生矩阵特征实施分类预测, 根据分类预测结果实现计算机生成图像的鉴别. 实验结果证明, 该算法在计算机上生成的图像特征维度较低, 鉴别率和精度较高, 能实现计算机生成图像的准确鉴别.     

基于二维离散小波的生成图像鉴别方法

针对传统基于神经网络的计算机生成图像鉴别方法中存在鉴别难度大和准确率低的问题, 提出一种采用基于小波变换的计算机生成图像鉴别方法. 首先在进行图像多维小波特征提取时, 通过一次分解二维离散小波变换提取图像小波特征, 根据图像小波特征进行n级小波分解提取图像多维小波特征向量; 然后通过三维变换域波去噪算法（BM3D）提取计算机生成图像噪声特征; 最后采用支持向量机(SVM)分类器对计算机生成图像进行鉴别, 通过SVM分类器对图像多维小波特征和噪声特征进行分类, 以解决两种特征融合形成线性不可分的高维特征问题, 从而实现计算机生成图像的准确鉴别. 实验结果表明, 该方法在鉴别计算机生成图像时具有更高的准确性和稳定性.     

基于图像特征的铜粗选过程病态工况识别

泡沫图像特征是指泡沫图像中与浮选性能相关的局部黑色水化区域大小,即局部光谱特征.针对这一局部光谱特征形状、大小无规则性,提出了一种基于多维主元分析的特征提取方法,并将提取的特征应用于铜浮选粗选过程病态工况识别.首先,描述了铜浮选粗选过程,分析了影响粗选过程的主要因素和黑色水化区域形成机理;然后,提出一种基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取方法;最后,将基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取算法应用于铜浮选粗选泡沫图像,并将所提取的图像特征用于铜粗选病态工况识别.工业现场数据验证了所提方法的有效性.     

基于特征融合的图像情感语义识别研究

针对图像情感语义识别中特征提取的问题,提出了一种加权值的图像特征融合算法,并应用于图像情感语义识别。该方法根据不同特征对情感语义的影响不同,在提取出颜色、纹理和形状特征后通过加权融合为新的特征输入量,并用SVM来实现情感语义的识别。实验结果表明,这种算法比单独使用某种图像特征有更高的准确率。     

超分辨率数字图像特征提取及重构方法研究

当前超分辨率数字图像特征提取及重构方法容易受到外界环境的干扰,导致重构结果不可靠,重构图像质量较低。为此,提出一种新的超分辨率数字图像特征提取方法,通过BRISK描述子对超分辨率数字图像特征进行提取,以提高重构图像质量。详细分析了重构约束的构建过程;在此基础上,通过低分辨率数字图像与平滑性求解获取高分辨率数字图像,从而实现超分辨率数字图像的重构。实验结果表明,采用所提的新的超分辨率数字图像特征提取及重构方法对图像进行重构,不仅匹配性能高,而且重构图像质量优、效果佳。     

基于复数矩的商标图像检索方法

提出用图像复数矩与其它特征结合进行商标图像检索的方法,并给出了检索算法。实验结果证明,这是一种较好的方法,基本不会出现漏检索。     

一种基于2DPCA和DLDA的人脸识别方法

一维方法特征提取时运算量大，图像较大时很不方便．二维的方法特征提取直接，速度快，但提取出的特征是矩阵，特征数量大，影响分类速度．结合2者的优点，提出二维与一维相结合的特征提取方法来识别人脸．先用二维PCA（2DPCA）处理原始图像，降维后进行DLDA处理．在ORL人脸库中验证了这种算法的可行性，结果表明识别率和分类速度均有提高．