基于DCT域特征和Bayes语义分类的教学图像资源库检索技术

提出了一种根据DCT域特征提取和Bayes语义分类结合的图像检索技术。针对图像库数据结构的语义需求,采用朴素Bayes算法对图像库进行分类;其中视觉特征提取部分,采用改进的DCT域的边缘空间分布概率特征提取方法,获取目标对象边缘信息,建立20个特征值;通过Bayes分类器的分类,获取每类的索引特征向量,用于初次语义类别过滤,提高了检索效率。通过实验,建立教学需要的图像资源库,与其它检索算法进行查准率对比试验,证明了本算法的优越性。     

一种不受光照和阴影影响的图像边缘检测方法

对于灰度图像和使用越来越多的彩色图像,已有的算法中存在着边缘检测效果不理想、计算复杂以及对光照或阴影的敏感等问题.针对于此,提出用主成分分析算法对灰度图像进行边缘提取;对于彩色图像,提出先用独立成分分析算法得出一幅具有全局特性的灰度图,再利用主要成分分析算法进行边缘特征提取.检测实验结果显示边缘特征清晰,计算简单,且不受光照和阴影的影响.     

基于机器学习的边缘检测方法研究

传统的边缘检测方法具有一定的局限性,且自适应能力差,提出一种基于机器学习的边缘检测方法来解决上述问题.实验图像从伯克利图像数据库中选取,以Harr和梯度直方图(HoG)构成特征空间,将AdaBoost算法和决策树算法相结合进行分类器训练.实验结果表明,机器学习的边缘检测算法有更高的分类准确率.     

结合纹理特征和深度学习的行人检测算法

针对行人检测算法中存在特征鲁棒性差及分类器拟合非线性数据能力弱等问题,提出一种基于纹理特征和深度学习分类算法的行人检测方法.提出一种改进的GSRLBP纹理特征提取算法,提取行人图像的局部纹理特征,通过获取像素点的梯度信息结合GSRLBP算法消除微小扰动对行人特征提取的影响,进一步增强特征提取的鲁棒性.搭建基于深信度网络的深度学习行人样本分类器,利用多层受限波兹曼机搭建分类器输入端和中间层,将行人纹理特征信息逐层转化和传递,实现特征数据的自学习,利用BP神经网络搭建分类器的输出端,实现分类器结构的自优化.研究结果表明,该算法可行、有效,且性能优于经典浅层机器学习行人检测算法.     

基于改进粒子群算法的医学图像分类研究

针对医学图像具有很高的特征维度和非常大的交叉性及相似性、极其容易造成类别归属混乱、导致医学图像多类别分类精度普遍较低的问题,首先提出了一种惯性权重自适应的粒子群算法,并以此为基础引入交叉算子提出一种混合优化算法.然后,采用中值滤波法、直方图均衡化方法对医学图像进行去噪、图像增强等预处理.最后运用改进后的混合粒子群算法集成SVM、KNN、Ada Boost分类器对医学图像进行特征分类研究.试验表明,本文算法的分类结果无论是直接特征提取,还是SIFT特征提取,相对于传统的分类器多类别分类准确率都有所提升;针对MIAS数据集,多类别分类相比于现有的分类算法有明显的精度提升.     

一种改进的基于小波变换的图像边缘检测算法

本文研究了利用小波变换对图像进行边缘特征提取的算法.传统的小波边缘检测算法检测到的边缘均有边缘定位不准确、边缘不连续等缺点.为了解决这些问题,本文对小波边缘检测算法作了一些改进.主要改进了以下两个方面:在图像边缘检测方面,检测小波系数模的相角方向上小波系数的局部模极大值点;在阈值选取方面,不再应用全局的单一阈值,而是选择动态双阈值.实验表明,本文方法在图像边缘的连续性比较好,边缘定位上比较准确,而且能很好地保留图像的细节信息.     

一种细胞边缘信息提取的结合型算法

目的 本文较详细介绍了一种提取细胞边缘信息的、基于Canny算子和数学形态学的结合型算法. 该结合型算法的建立为后续细胞图像的目标识别、特征提取、图像匹配等的实现提供一定的理论依据. 方法先采用Canny算子进行细胞边缘的粗提取, 接着运用数学形态学对图像进行一系列操作, 直至检测出细胞边缘. 结果与结论该方法优于传统的微分算子和经中值滤波后再进行Canny算子检测后的边缘效果.     

基于分类器学习算法的图像智能分类技术研究

针对海量图像中获取其分类信息速度慢、精准度低的问题,提出基于分类器学习算法的图像智能分类技术,首先进行图像分割与特征提取,其次再进行关键点精确定位,最后进行实验论证.实验结果说明,在分类速度上,两种算法下的图像分类速度差别较大,文章基于分类器学习算法的图像智能分类技术比较具有优势.在图像精确度上,文章设计的基于分类器学习算法的图像智能分类技术相比于传统算法的分类技术,精确度更高.     

基于SVM混凝土电镜图像类型识别

目的为了准确、快速地对混凝土电镜图像进行自动识别分类,选取合理的特征提取方法以及分类算法,解决预判混凝土耐久性问题.方法利用一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的组合模式,对混凝土在电镜下的图像进行特征提取和类别判定,并对SVM分类器选取合理的核函数以及核函数参数.结果采用笔者方法最终图像识别准确率可达79.7%,LBP基本特征算子较好地满足了纹理特征图像的特征提取要求;通过SVM分类器对图像进行分类可以将含有纹理特征的图像成功分类.结论该方法成功有效地识别混凝土的内部多层次结构辅助辨别混凝土的耐久性问题;LBP基本算子和SVM分类算法的组合算法在特征提取与识别分类具有很好的实用性及高效性.     

基于Gabor小波和模糊支持向量机的嘴巴识别方法

提出了一种结合gabor滤波和模糊支持向量机进行嘴巴状态检测的方案.首先用gabor小波对人脸图像进行特征提取,从而得到嘴巴特征图像,然后在特征空间中,用FSVM设计嘴巴状态分类器.实验结果表明,该算法能够取得较好的分类效果.     

一种高分辨率遥感卫星帧间图像配准的方法

针对某高分辨率遥感卫星高精度图像配准要求,提出了一种采用边缘特征的提取和特征点提取相结合的方法,解决了卫星云图存在云层遮挡导致图像边缘信息无法准确提取的问题。该方法基于改进的Canny算法和Harris检测算子对图像的边缘特征和特征点进行提取,并采用Hu氏不变矩实现图像特征点的匹配,通过仿真试验验证了该方法对提高图像配准精度的有效性。     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

低倍率镜检图像无标记红白细胞识别方法研究

针对低倍率镜检图像无标记红白细胞对比度低、边缘模糊、结构不清晰、内部纹理特征不明显等特点,提出一种改进的低维特征向量识别算法。该算法通过彩色图像空间分离、逻辑或运算和形态学处理完成初步分割,针对粘连细胞,采用基于迭代腐蚀的标记分水岭方法再次分割,通过多种方法互补完成红白细胞的分割。根据红白细胞在形态、快速傅里叶变化(fast Fourier transform,FFT)以及Canny边缘检测图像的差别,提取周长、面积、FFT后的圆形度、连通域数、像素和和闭合比值6个相关特征组成特征向量用于训练支持向量机分类器。实验结果表明,在低倍率镜检图像无标记红白细胞准确分割前提下,基于6个相关特征的低维特征向量识别可以显著提高识别率,而且识别效果相对稳定,不易受红白细胞异型情况影响。     

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。     

基于小波变换的人脸图象特征的边缘提取算法

人脸图象识别是模式识别、计算机视觉和人工智能领域的一个热点,而人脸图象的特征提取又是人脸图象识别的关键步骤.小波变换以其多分辨率分析和多通道分解的独特分析方法在图象处理领域中有着广泛的应用.文章利用二进小波变换多尺度的特性,结合一些常规的边缘提取算法,在人脸图象特征的边缘提取方面取得了令人满意的结果,实验表明是一种有效的人脸图象特征边缘提取算法.     

基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法

为提高医学超声图像在临床诊断的效果,需先对图像进行优化检测和识别,提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法.首先,通过对原始医学超声图像进行自动标注,构建医学超声图像灰度分布矩阵,利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割;其次,构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型,提取多尺度图像边缘特征;再次,构建深度...     

一种网络入侵检测特征提取方法

为了去除冗余特征,降低系统存储和运算负担,提高网络入侵检测分类器的性能,文中提出了一种基于Fisher分和支持向量机的网络入侵检测特征提取方法.针对KDD′99网络入侵检测数据集,应用该方法得到了混合攻击和4种单一攻击模式下的特征重要度排序,选取重要特征建立支持向量机入侵检测分类器.结果表明,该分类器精度与使用全部特征构建的支持向量机分类器相当,训练和测试时间则显著降低.     

基于Alpha稳定分布模型的彩色图像边缘检测新算法

 在彩色图像的边缘检测中,如何去掉噪声的干扰及怎样更精确的检测出边缘是图像处理中一个非常重要的问题。本文提出了一种去除脉冲噪声干扰的彩色图像的边缘检测算法。首先,提出一种基于Alpha稳定分布模型的图像去噪算法。其次,利用改进的各向同性边缘检测器和快速熵阈值技术自动确定图像边界,并考虑了像素与其邻域像素的颜色距离进一步精确定位图像的边缘。实验证明,该算法能够克服脉冲噪声的影响,较精确的检测出彩色图像的边缘。     

用遗传算法的阈值选取法检测铝合金MIG焊熔池边缘

针对铝合金MIG焊熔池边缘提取问题,建立视觉传感和采集的实验系统,提出基于最大类间方差阀值的遗传算法来提取铝合金MIG焊熔池边缘.介绍系统与算法的结构,同时与基于Sobel算子、Canny算子的熔池边缘提取结果进行对比.结果表明,遗传算法阀值图像分割在熔池图像边缘提取是可行的,通过该算法提取的铝合金MIG焊接熔池边缘清晰,可以有效地克服熔池图像信号中的噪声及阴极雾化区的影响,该方法提供了一种新的焊接熔池边缘实时检测与控制的方法.