基于分块主色的图像检索方法研究

提出了一种基于分块主色的图像检索算法,并结合基于内容的图像检索的系统结构、颜色特征提取方法及其相似匹配方法,得出了实验结果.从实验结果来看,采用把图像分块再提取各分块主色的方法,获得了良好的检索效果.     

基于DWT和nova-form聚类法的医学图像颜色特征提取

提出一种基于小波变换的医学图像颜色特征提取新方案。根据小波变换后各子带所含的图像信息量调整主色提取种数。对低频子带,首次提出了一种适用于主色提取的无监督聚类分析方法——nova-form;而对高频子带则采用k-medoids算法。实验证明,nova-form聚类算法较经典算法有更好的聚类效果,新方案在检索速度和检索精度上能较好地兼顾。     

图像智能检索初探

在分析了常见的颜色特征提取方法的基础上,提出了一种新的基于主色相似度矩(DCSM)的方法,实现了一个基于该方法的图像检索原型系统,试验效果比较满意.     

一种基于局部颜色特征的图像检索算法

提出一种基于局部颜色特征的图像检索算法.该算法首先对图像进行分块,提取各分块的主色作为颜色特征,然后根据图像中心的重要性,对图像各个分块的颜色特征采用不同的加权系数,使局部图像的特征矢量被增强,从而提高了图像的检索精度.与基于全局颜色直方图方法相比,基于局部颜色特征的图像检索算法具有更好的检索结果.     

加密域图像检索技术综述

公共云存储服务为企业或个人海量多媒体数据提供了廉价的存储空间和多种多样的访问方法.为了保护数据的安全,多媒体数据上传到云端之前的加密处理是一种最简单也最直接的手段.因此,在当前的各种应用服务下,如何有效地管理和检索密文数据成为一个具有挑战性的问题.针对该问题,文中首先给出了加密域图像检索的系统架构,总结分析了加密域图像检索算法的几种关键技术,包括加密技术、图像特征提取技术、安全索引技术等,然后分析、比较了几种具有代表性的加密域图像检索算法及其发展方向,最后对加密域图像检索技术进行了展望.     

一种基于颜色布局的压缩图像检索方法

图像检索技术是多媒体应用中的关键技术。现有的基于内容图像检索技术大都是基于非压缩域的。对于目前普遍存在的压缩格式图像,采用这种技术必须先解压再检索,不但计算量大,而且需占用较多的存储空间,严重影响了检索系统的实时性和灵活性。各种压缩标准的推出与普及促使人们寻求可以直接在压缩域操作的检索技术。本文针对JPEG压缩图像,结合国际标准MPEG-7中建议的颜色布局描述符,提出一种快速的基于DCT域的图像检索方法;实验结果说明,此方法具有检索效率高、检索效果好的特点。     

基于Contourlet变换的医学图像检索

针对医学图像特点,提出了一种基于纹理的医学图像检索算法.Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本算法充分利用图像Contourlet变换系数的统计特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为检索的特征向量.采用上述算法对CT图像数据库进行了检索实验,并与基于小波变换纹理分析方法进行了比较.结果表明,在Contourlet变换域上检索查准率高于在小波域上的查准率,从而验证了该算法具有良好的检索性能.     

基于颜色布局的压缩图像检索研究

图像检索技术是多媒体应用中的关键技术.文章针对JPEG压缩图像,结合MPEG-7中建议的颜色布局描述符,提出一种带相关反馈的基于DCT域的快速图像检索方法;该方法只需要熵解码(部分解码),可提高图像特征提取的速度、节省存储空间;实验结果表明,此方法具有检索效率高、检索效果好的特点.     

利用图像特性的模糊聚类图像检索方法

在图像的检索方法中,大多数均根据图像的变换域的特征进行检索,其缺点是没有抓住图像的现实属性,从而检索效率低下,检索精度较低。针对此问题,该文根据内容(形状、颜色、纹理等)的视觉特性的不同,结合局部和全局特征,提出一种基于聚类形状的图像检索方法。首先将对象形状包含图像通过Fourier变换的方法进行描述,其次应用双向经验模式分解检测图像边缘,最后应用模糊聚类检索方式进行图像语义类别检索。其中所采用的模糊聚类算法采用机构监督机制,从而使形状识别类别用一组标记形状代表。根据导出的形状原型检索类似形状。相比于现有的检索方法,对比结果显示该方法在检索精度方面有了显著的改善。     

压缩域DCT系数对图像视频检索影响的研究

通过对图像在原始数据域和压缩数据域上的表现差异性进行统计分析,进一步研究了基于DCT变换的图像视频压缩域部分解码DCT信息,并运用于MPEG4的编解码的程序实现。随后提出了一种提高压缩域图像视频检索效率的方法,进而针对IntelX86处理器平台改进了DC+2AC的快速算法。     

形象、教师形象与教师形象学

提出了教师形象及教师形象学的基本概念,论述了建立都教师学的基本框架以及教师形象学的学科性质。     

基于被动太赫兹波图像的图像分割技术

研究被动太赫兹波图像的图像分割算法. 针对被动太赫兹波图像水平和竖直方向平滑程度不同的特点,提出了一种改进的高斯-拉普拉斯算子,不同于传统高斯-拉普拉斯算子各向同性的特点,改进的算子在水平和垂直方向上对边缘具有不同的检测尺度. 实验表明,利用该算子可以将被动太赫兹波图像中的人和隐匿物品自动分割,能够准确、快速地对可疑的隐匿物品进行定位,使被动太赫兹波成像技术满足实际应用的需求.      

一种基于图像集的复杂场景分类方法

保持局部图嵌入的流形鉴别分析方法将图像集所属子空间看作流形上的点,并使流形变换前后局部结构关系不变.然而在构造局部区域相似图矩阵时,用于描述节点局部区域范围的近邻节点个数会极大地影响算法的准确率,并会出现变换后流形的可分辨性相比变换前提升很小甚至更低的情况.针对该问题,提出了一种低秩描述下的Grassmannian流形鉴别分析方法.通过对图像集的低秩描述,流形变换中局部嵌入时仅保持同类别节点的最近邻局部结构以及所有节点间的相异类别信息,从而避免了对近邻节点个数的选择,并增强了变换后流形的可分辨性.由15类复杂自然场景和Caltech101图像数据集的实验结果表明,该方法是可行的,并且极大地提高了图像集分类的准确率.     

基于图像信息熵的四叉树检索算法

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解文提出了一种基于图像信息熵的四叉树索引结构及检索算法,可以利用较低维数的特征实现高速有效的图像检索.该方法适用于查准率要求不高情况下的相关图像检索或大型图像库的预检索.     

基于图像形态学对光弹性图像的预处理

在讨论和分析图像形态学原理和几种基本运算的效果基础上,提出了将图像形态学技术应用到光弹应力分析中。利用VisualC 实现了必需的形态学算法,对采集到的光弹性图像进行去噪、骨架化等形态学预处理,较好地反映原光弹条纹图特征,得到了优质的条纹骨骼线,对干涉条纹的中心有较好的识别效果。确保光弹分析后续工作的进行。     

一种静止图像质量评价指标

介绍一种新的静止图像质量评价算法，其数学模型的建立依据为：图像总的失真主要由相关损失、对比度失真和亮度损失3方面造成。该方法性能高于常用的均方误差和峰值信噪比图像质量评价方法，且简单有效。用此法对静止图像压缩中解压图像的质量进行评价，其结果与人眼的感知评价保持较好的一致。     

一种基于图像块分割的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像，提出了一种基于图像块分割的图像融合方法，采用块区域局部对比度将多聚焦图像分割成三部分：聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者之间的边界区域，对于清晰区域和模糊区域，直接选取清晰块区域作为融合后相应块区域；对于边界区域，建立了基于对比度的像素选取方法进行融合处理，实验对比结果表明，该方法明显优于拉普拉斯金字塔融合算法和离散小波变换融合算法。     

图像处理技术中的图象硬拷贝输出

本文探讨了计算机图象处理过程中图象的打印机硬拷贝输出方法,通过C语言编制的软件,实现了实时输入图象在点阵式打印机上以3比特灰度级、多种不同尺寸、正反两个方向输出,获得了较好的打印效果。     

面向基于内容图像检索的图像感知Hash

提出一种建立在HSV空间颜色分类和形态特征基础上的图像Hash方法,用于图像检索.将图像尺寸规格化,并根据HSV空间中各分量的取值范围,将像素归为11类,在各类颜色成分中提取亮度、大小、形态等特征,加权得到Hash值以构成图像库的索引表,从而实现基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR).与其他方法相比,用该方法提取的图像特征除颜色外还包含形态特征,能较好地体现图像内容.实验结果表明,该方法具有良好的性能.     

基于图像拼接的可信图像修补方法

为了尽可能地恢复被损坏图像的原始场景,获得最真实的复原效果,针对大区域破损图像的修复,提出了一个基于移位参考图像的可信图像修补与基于图像本身的自修复算法相结合的图像修复方法。首先,受启于图像拼接技术,若存在可以利用的参考图像,便利用SIFT(scale invariant feature transform)算法和RANSAC(random sample consensus)算法将参考图像与目标图像进行配准并投影拼接至目标图像,完成目标图像的可信修补。然后对仍未修复的破损区域进行图像自修复,其中自修复部分采用Criminisi算法。所得到的图像修复结果真实性与可信度较高,与实际景象偏差较小,说明该方法合理可行。