二维图像强度-几何相关系数的统计研究方法

将Vizilter的图像强度-几何相关系数的研究方法加以推广,对随机马赛克图像,采用均方范数作为量化方法,研究了基于投影算子的中心化形态相关系数和几何相关系数更一般的形式,并以Vizilter的各种相关系数作为其特例,研究结果更符合图像的自然构成.此外,通过引入序化函数,研究了相关系数的一些新形式,使得图像相似度比较指标更加丰富.     

基于全局空间相似性的模糊聚类算法

用传统模糊C均值聚类算法分割图像时,类内数据空间分布离散．针对这一问题,提出一种基于全局空间相似性模糊聚类算法．算法建立全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,分别计算图像中任意一点与聚类中心点的空间相似性和灰度相似性;通过调整参数来控制两种特征在节点间差异计算中所占的比重,增强了分割结果中类内数据样本空间分布...     

基于相似类合并FCM在图像分割中的应用

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,并将其引入到一种新颖的节点间距离度量公式中来计算图像中任意一点与聚类中心点的差异.其次,算法选取彩色直方图作为区域描述算子,采用巴氏距离计算聚类过程中得到的任意两类间的相似性.最后,应用最大相似类合并策略得到最终的分割结果.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法和空间约束核模糊C均值聚类算法相比,该算法获得更加精确的图像分割结果.     

图像形态相关系数一般问题的研究

在将图像视为分片函数及分片向量函数的表示形式下,通过图像强度和几何形状两个因素描述图像特征,研究了图像的相似性度量问题.采用标准空间作为投影空间,探讨了分片函数及分片向量函数图像模式下投影算子及形态相关系数建立的方法,所得到的结果推广了Mosaic图像相关系数的表示形式.对分片向量函数所表示的图像形态相关系数的研究结果则更具一般性.     

基于粒计算的融合性贴近度方法

在粒计算的基础上,将粒进行了形式化表示,详细地讨论了粒如何进行度量,进一步对粒在相似度度量方面加以阐述.对不同的事物相同标准和相同事物不同度量标准这两种情况的相似度度量进行探讨,并提出了一种新的基于粒计算的融合性贴近度方法对不同相似性度量方法进行了统一,减少了中间过程,避免了标准不同不能进行比较的问题.     

多传感器遥感图像配准方法研究

目的对来自多传感器的同质或异质遥感图像进行自动配准。方法对传统的相关系数相似性量度进行深入分析,通过对其推广,提出一种也适用于异质遥感图像相似性度量的基于联合概率的方法,并通过具体的图像进行实验验证。结果利用基于联合概率的相似性度量方法分别实现了同质图像间、异质图像间的配准。结论利用基于联合概率的相似性度量方法可以很好地对多传感器异质图像进行自动配准,并且自动寻找同名点的精度,使其可达到子像素级。     

一种度量图像区域相似性的粒计算方法

为有效度量图像区域的相似性,提高基于区域的图像检索技术,本文结合粒计算理论提出一种新的图像区域相似性度量方法。该方法首先对经过图像分割的图像特征信息进行分析研究,定义图像特征信息系统、序特征矩阵、特征粒及粒库等概念,然后对序特征矩阵中特征粒的粒度进行分析推理,尝试在不改变图像特征信息系统中序关系的条件下,基于粒计算方法寻求有效的图像区域相似性度量方法。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于自适应结构张量的FCM改进算法

针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一,易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题,提出一种基于自适应结构张量的FCM算法,并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制,采用基于各向异性滤波的结构张量;引入图像边缘密度函数,用以衡量图像节点的平滑性,自适应地计算各向异性滤波函数所占比例;定义一种自适应结构张量相似性度量标准,用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性,有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准;采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像,改进算法获得了更加精确的分割结果.     

基于中介真值程度度量处理图像的应用理论研究

中介数学系统是处理模糊现象的一种数学工具.文中首先将中介真值程度的度量方法拓展到对称的数值区域中并结合数字图像的特点,以中介真值程度度量为基础,研究了图像单个像素点灰度的度量、图像集合灰度的度量、图像像素点间的相似性度量以及图像集合问相似性度量.定义了图像中介熵,获得了利用图像中介熵表示的图像离散模糊程度,为处理图像建立了一种新的基于中介逻辑的、自然的数值化方法.     

基于内容的图像检索发展状况及演示

基于内容的图像检索(CBIR)是信息检索领域的研究热点之一,文章在分析了图像检索技术的发展现状及各种图像特征描述方法,论述了图像检索涉及到的图像特征提取和相似性度量等技术,并就各种特征提取方法进行综合分析、比较提出了今后基于内容的图像检索技术的发展方向,对该领域的研究方向有一定指导意义。