小波变换在彩色图像检索中的应用

传统的直方图检索技术计算量大,检索时间长,而小波变换在图像检索率并不能满足真颜色图像的直观效果的要求,因此,提出逐步缩小检索范围的方法,结合颜色特征和纹理特征,先截取图像中心位置的矩形区域,利用各个等级颜色的使用率,把图像进行分类,找到与查询图像最接近的子图像库,然后在子库中的各个图像进行小波变换,提取特征,进行检索,实验表明,该方法能有效缩短检索时间,提高了检索率。     

基于多尺度视觉特征组合的高分遥感影像目标检测

针对高空间分辨率(高分)遥感影像中目标空间结构明显、颜色丰富的特点,提出一种基于多尺度视觉特征组合的目标检测方法.首先采用两组特征描述子来表达目标的颜色与空间结构特征,其中,一组是彩色变换后的密集空间金字塔尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)描述子,另一组是多尺度方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)与色度、饱和度、明度(hue,saturation and value,HSV)颜色模型组合的特征描述子,然后用支持向量机(support vector machine,SVM)对两组特征分别进行模型训练与目标检测,对于彩色变换密集空间金字塔SIFT描述子,采用视觉词袋空间金字塔匹配核(spatial pyramid matching kernel,SPMK)构建SVM的输入,对于HOG与HSV特征,直接将特征向量按顺序合成作为SVM的输入,最后取两组检测结果的交集作为最终检测结果.为验证方法的有效性,分别以航空影像中的建筑物和鱼排,以及高分卫星影像中的游艇为目标进行检测.结果表明,该方法的目标检测精度可达到90%以上.     

基于颜色特征的同源视频复制-粘贴篡改检测

本文针对同源视频的复制-粘贴篡改方式,提出了一种基于颜色特征的视频篡改检测方法,能够定位篡改位置并修复原视频.首先,计算各帧的颜色直方图,提取颜色特征并字典排序,计算邻近帧的帧间相似度获得匹配帧对;其次,针对全局颜色直方图不能表示颜色的空间分布信息,提取匹配帧对的彩色边缘特征进行复检;最后利用SIFT特征点的匹配精确定位篡改位置,并恢复原视频.实验表明,本文提供的方法在SULFA数据库视频检测上具有100%的准确率和召回率.     

基于单幅雾天图像的改进迭代白平衡算法

针对雾天环境下户外系统拍摄的图像呈现颜色失真、饱和度低、整体偏雾色表现等问题，在几种白平衡算法基础上，提出一种改进的迭代白平衡算法．对图像进行直方图拉伸变换扩展动态范围，将图像从RGB空间转化到YCbCr空间，根据亮度值特征筛选白色参考点进行颜色校正，以输入图像和输出图像直方图的余弦相似度作为终止条件，完成对白平衡迭代处理．实验结果表明，该算法可以有效地改善雾天图像色偏现象和颜色视觉效果．     

面向制造过程的海量数字图像高效检索算法研究

结合图像的形状特征、纹理特征和颜色特征,提出一种面向制造过程的海量图像高效检索算法.算法利用傅立叶描述子法和二维形状分布法描述图像的形状特征,利用灰度共生矩阵描述图像的纹理特征,利用颜色直方图表达图像的颜色特征.在得到图像的形状特征、纹理特征和颜色特征后,分别采用欧式距离、马氏距离和夹角余弦距离计算这三种特征的相似度,最后对三种特征的相似度进行综合,得到图像的整体相似度,实现多特征的联合检索.仿真结果表明,本算法应用于不同类型和格式的海量数字图像,具有较高的检索精度和较快的检索速度.     

基于颜色和纹理特征融合的图像检索

随着多媒体技术的发展,图片数据库迅速膨胀.为使用户能够在海量的图片数据库中快速准确的查找所需图片,基于内容的图像检索技术逐渐成为研究的热点.每种图像的低层视觉特征都有其自身的特点,只能表达图像的部分属性.为了更好地描述图像,提高图像检索的准确率,本文,笔者在分别讨论颜色特征和纹理特征的基础上,对基于颜色和纹理特征融合的图像检索方法进行了研究,并将其检索结果与单独利用颜色特征或纹理特征检索得到的结果进行了比较.结果表明,该方法可以弥补由单一特征描述图像导致的片面性问题,能够取得较好的检索效果.     

基于代表色特征的图像检索

基于内容的图像检索（CBIR，Content-based Image Retrieval)在多媒体检索中得到越来越多的重视，本文提出了一种基于图像颜色特征的图像检索方法，在经过变形的HSL颜色模型空间，通过适当的聚类分析算法提取出能够代表图像颜色特征的代表色集，并引入代表色的分布特征和纹理特征，作为图像的特征矢量进行匹配检索，在试验中本方法取得了较好的试验结果。     

基于凸包特征象棋棋子识别系统设计

针对象棋棋子识别系统复杂度高且效率低的问题,提出了一种基于凸包特征象棋文字识别系统的设计方法。该方法根据背景减法提取运动目标,霍夫圆检测判定是否为棋子;利用颜色直方图区分棋子颜色,接着对文字形态学骨架化等预处理;根据凸包特征模型识别象棋文字。结果表明:此系统能够实现象棋棋子的识别任务,避免了棋子识别中文字倾斜和相机畸变等问题,识别正确性及效率明显提高,为特殊领域文字识别提供了新思路。     

基于颜色直方图的图像检索

在当前图像检索研究的现状上,提出了基于颜色特征的CBIR系统.采用综合特征（图像的平均值、能量、熵和方差）检索,采用直方图相交算法和曼哈顿距离公式计算图像的相似性,获得较精确的、效率较高的检索结果.     

基于VSM模型的动态文本分类器的设计

设计了一种基于VSM模型的动态文本分类器，它能针对文本的不同类别建立不同的特征子空间，各特征子空间之间相互独立，同时能将文本分类中常用的2个评估指标召回率和精确率转化为正确分类率和错分率；考察了特征子空间的维数和判定界值对这2个指标的影响．该动态文本分类器能对用户输入的文本流进行动态分类．     

基于色度直方图的颜色聚类算法

提取目标背景的主色是迷彩设计中的重要步骤,通常采用的颜色聚类算法具有监督性的缺陷. 为此,提出一种基于色度直方图的、无监督的颜色聚类算法. 该算法采用CIE 1931色度系统建立色度直方图,根据像素点在该坐标系的分布规律自动生成聚类中心. 逐一计算像素点与各聚类中心的色度的欧氏距离,将像素点与最近的聚类中心归于一类. 实验结果表明,采用该聚类算法能够准确提取主色,自动分割彩色图像,且比普通聚类算法的时间效率更优.     

色彩恒常性在彩色图像增强中的应用

将Retinex算法应用于彩色图像增强中,在分析MSRCR算法构成的基础上,针对灰度假设(GW)带来的问题作出了改进.改进的算法基于图像自身的直方图,对参数进行自适应的选取.实验结果表明,改进后的算法使彩色图像在演色性(Rendering)方面有了较大的提高,更符合人眼视觉系统的感知特性.     

体育比赛终点运动图像数字处理技术的研究

在竞技体育比赛中,运动成绩的确认,靠已往的手工计时无法满足要求,根据国际田联的规定,大型体育赛会都要求采用电动终点计时系统.目前,国内的研制水平仍然停留在黑白图像判定水平上,本文将高速彩色线阵CCD技术应用于径赛终点电动计时系统,对彩色图像采集后期处理中影响图像质量的各种因素进行了深入地分析,详尽描述了在数字图像处理中如何运用灰度、彩色平衡、直方图均衡化等数字图像处理技术,得到清晰的、高质量的彩色图像数据.     

应用二值图像信息隐藏技术实现彩色图像中的安全隐写

该文提出一种以彩色图像为载体的安全隐写方法,应用二值图像信息嵌入技术,将隐蔽信息隐藏在颜色分量的较高层位面中,可实现优良的隐蔽性和较大的嵌入量.所使用的二值图像数据隐藏方案包括一组完备的规则,能够准确判断边缘像素是否可承载嵌入数据,保证嵌入数据的无差错盲提取,并可引入密钥以增强安全性.实验表明,在彩色图像中数据嵌入量达到每像素1.5 bits时视觉不可察觉,峰值信噪比保持在40 dB以上,直方图无异常,并能抵御多种有效的隐写分析算法,兼顾了隐蔽信息容量和安全性.     

基于分步降维HOG-LBP特征的行人头部分类算法

传统的基于PCA-HOG特征的行人头部分类算法存在降维后的子空间鉴别性不足的问题.为此,提出一种基于分步降维HOG-LBP特征的行人头部分类算法.首先,利用样本类别标签构建2类样本的HOG特征集合,在这2类特征集合中分别执行PCA降维,然后将所得的特征与LBP纹理特征进行级联得到最终的头部描述算子,最后通过训练SVM分类器对实际样本集进行分类.实验结果表明,与传统PCA降维方法相比,该方法可有效提高行人头部的分类性能.     

一种用于手势识别的局部均值模式纹理描述子

提出了一种改进的局部二值模式即局部均值模式用于对静态手势进行分类. 计算不同分辨率的原始手势图像、非线性光照变化图像、高斯模糊图像和椒盐噪音图像的局部均值模式、局部二值模式和局部角相模式. 利用gentle_Adaboost 分类算法对这些算子特征进行训练和测试,实现手势分类. 文中提出的局部均值模式能充分利用区域内像素灰度值之间相关性和区别性信息进行编码,恰当地描述不同手势的特征,具有简单快速及良好的区分度等特点. 实验结果表明：与局部二值模式和局部角相模式相比,局部均值模式算子取得了更高的分类准确度.对于原始图像,该描述子的分类准确度达到95%,同时该模式对非线性光照变化和高斯模糊具有较强鲁棒性.     

LLE方法在图像检索中的应用

在基于内容的图像检索中,图像特征的维数往往随着图像特征描述的详尽而剧烈的增加,在建立图像库时高维特征的存储空间度以及度量图像之间相似性的运算复杂度都将非常高.采取一个颜色均匀性谓词对图像进行多层分解来提取图像的颜色特征,在此基础上与LLE算法相结合对图像的高维特征进行降维.实验表明,该相关算法具有较好的性能.     

基于人体关键部位的不良图像过滤

肤色过滤不良图像的方法对于皮肤裸露较多但不含关键部位或类肤色区域较多的图像容易产生误检,为此设计了一种基于人体关键部位的不良图像过滤系统. 首先提取人体关键部位灰度分布的Haar-like特征,采用Adaboost学习算法训练得到人体关键部位分类器;然后通过此分类器得到人体关键部位候选区域,提取其梯度
直方图特征、基于灰度共生矩阵的纹理特征和基于颜色矩的颜色特征,使用支持向量机(support vector machine,SVM)进行训练;最后将训练得到的SVM分类器二次过滤人体关键部位,以提高系统整体的精度. 实验结果表明,该系统能准确地检测出人体关键部位,有效地降低不良图像的误检率.