基于空间金字塔的BoW模型图像分类方法

针对不同场景图像下词袋(bag of words,BoW)模型的图像分类准确率较低的问题,提出了一种基于空间金字塔BoW模型的图像分类方法。该方法通过尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法提取原始图像像素特征点作为视觉特征,对相似视觉特征进行聚类形成视觉词袋,并采用空间金字塔方法对视觉词袋进行划分,构建空间金字塔的BoW模型,通过支持向量机分类器对分层后的视觉词袋进行图像分类。分别使用BoW模型和空间金字塔的BoW模型分类方法对网络图像数据库进行分类实验对比,结果表明,空间金字塔BoW模型能有效提高BoW模型的图像分类准确率。     

基于金字塔和模糊聚类的路面图像拼接方法

公路图像具有特征复杂,特征点分布不均匀,噪声较多等特点,这对图像拼接带来了很多困难.针对以上特点,本文提出了一种基于图像金字塔、Harris角点检测和模糊聚类相结合的公路图像拼接方法.通过对原始路面图像进行多尺度、多分辨率的金字塔变换,形成几组尺度空间的分层结构,以该分层结构为基础,对每层结构进行Harris角点检测,并将得到的角点进行聚类和匹配,实现了相邻公路图像的精确拼接.     

一种基于颜色特征的图像分类、检索与约简方法

避开图像相似度大小的定义,通过决策表理论解决图像的分类与检索问题.颜色的特征提取主要依据颜色的面积排序,同时考虑了颜色的空间分布关系.然后基于关系理论,得到一种图像的约简方法.     

一种基于模糊分类的模板匹配眼睛定位方法

针对眼睛定位问题，提出了一种基于模糊分类的模板匹配方法。在用一种合成的眼睛模板对人脸图像进行匹配得到眼睛定位点的备选集合的基础上，通过模糊分类技术引入双眼相对位置关系等知识信息，从备选集合中找出相似度最高的一组作为双眼的定位点。实验证明与传统模板匹配方法相比，该方法能够同时定位双眼，并能够显著提高定位准确率和定位速度，对戴眼镜、头部变化、焦距变化和光照变化具有一定的鲁棒性。     

基于视觉单词共生矩阵的图像分类方法

针对传统的视觉词袋（bagofvisualwords,BoVW）模型忽略了视觉单词的空间位置信息的问题,文章提出一种基于视觉单词共生矩阵的图像分类方法。首先对整幅图像进行空间金字塔分解,得到一系列图像块;然后针对每一图像块中的SIFT点,在其空间邻域范围内构建视觉单词共生矩阵（visual words co—oeeurrenee matrix,VWCM）单元,并得到该图像块对应的视觉单词共生矩阵;最后设计出一种新的空间金字塔共生矩阵核（spatial pyramideo—occurrence matrixkernel,SPCMK）,并将其用于图像分类。该方法能够有效地刻画视觉单词的绝对和相对位置信息,极大地增强了图像表达的完整度与准确度。实验结果表明,文章方法确实能够大幅度提高图像分类的准确率。     

基于主成分协同表示的高维数据分类方法

基因表达数据集维度高、样本量少的问题导致分类任务的计算成本和计算复杂度高,重要的特征和合适的分类算法的选择是解决这一问题的重要方法。由于不同环境下影响油菜花期长短的重要基因位点不同,为了对多个环境下的油菜花期进行分类,在初步降维后的油菜基因数据的基础上提出了一个基于主成分协同表示的分类(principal component and collaboration representation-based classification,PC＿CRC)方法。第1步,通过距离相关性(distance correlation, DC)方法从全基因位点中筛选重要的基因位点,再从这些基因位点中筛选显著的交互效应,基于选取的数据集T划分训练集T₁和测试集T₂;第2步,通过对T₁的简单随机抽样获得样本均衡的新训练集T₃,并通过协同表示分类(CRC)方法在T₃上训练T₁,选出对油菜花期做分类的最优主成分个数N;最后,对T选取N个主成分,通过第2步的分类方法得出最终分类结果。P...     

基于颜色特征的图象索引和检索方法

通过对图象的颜色和空间内容进行自动提取和索引方法的研究，给出了颜色集表示和索引，及其于颜色集的查询策略，该策略克服了颜色直方图方法的问题，诸如高维特征矢量，空间位置，。索引和距离计算等。     

基于核熵成分分析的高光谱遥感图像分类算法

根据核熵成分分析(KECA)的特点提出了基于凸面几何学概念的样本集选取方法和以特征空间光谱角为相似性度量的C-均值分类算法,并将其用于高光谱遥感图像分类。在HYDICE高光谱数据上的试验表明,本文提出的算法可以有效地提高分类精度。     

一种基于变精度粗糙集的图像分类方法

基于变精度粗糙集,引入近似区分矩阵的概念,提出一种基于颜色特征的图像分类模型及其分类算法.变精度粗糙集理论在数据分类应用中主要是将集合间精确的包含关系改为多数包含关系,既允许一定程度的错误分辨率存在.用该方法进行图像资源的分类,克服了经典粗糙集不宜处理带有噪声的数据和决策表不协调的分类问题的缺陷,同时又大大简化分类规则,且形成的规则集便于用户理解.完善近似空间的概念.实验结果表明：在处理决策表不协调的图像分类问题,变精度粗糙集方法性能良好,分类准确、高效.     

物流匹配分类与公用工程关系

物流的匹配是换热器网络合成中极为重要的内容。合理地划分物流匹配可以简化换热器网络的设计,易于形成最优的换热方案。全部物流匹配问题概括为３种类型,即单纯窄点之下物流匹配、单纯窄点之上物流匹配、存在窄点的物流匹配。３种不同类型的物流匹配对冷、热公用工程要求不同。采用解题表方法可以判定物流匹配所属类型。     

一种基于模板匹配的船铭牌字符分割方法

字符分割是船舶身份识别系统中的关键步骤,提出了一种船铭牌字符分割方法.该方法首先进行图像增强、灰度化和二值化等图像预处理操作,采用了一种基于Hough变换和K均值聚类直线拟合算法校正倾斜变形的牌照图像,然后在分析船铭牌字符特点的基础上,采用一种快速的模版匹配结合垂直与水平投影法对船铭牌上的单个字符进行分割,提高了字符分割的速度和精度.实验结果表明,该方法能够对船铭牌字符进行准确分割,具有良好的鲁棒性和实用性.     

基于服务规约匹配的业务构件获取

针对目前构件模型缺乏行为语义和脆弱接口的问题,提出了一个面向服务的业务构件模型,该模型采用有限状态机来描述业务构件的行为语义,采用基于XML的标记数据类型来表示业务数据类型,基于此模型,提出了动作、动作序列和业务构件3个层次的语义匹配关系,借鉴数据库查询语言,提出业务构件检索语言以支持业务构件的自动获取.结果表明:所提出的方法为大规模的业务构件复用提供了有利的技术支持.开发了业务构件库管理工具验证了该法方法的可行性和有效性.     

形态金字塔图像分割算法

提出了一种数学形态金字塔图像分割算法，使用形态金字塔算法将图像逐级分解，在不同分辨率空间中对细节信息进一步处理，分割出不同特征区域．SAR图像实验结果表明该算法可以作为一类带通滤波器，提取不同特征区域，实现图像的多分辨率分割．     

基于投影特征的快速图像匹配方法

为了减少现有投影法模板中的冗余像素和匹配过程中无效的投影计算,提出了一种基于投影特征的快速图像匹配方法。基于投影法匹配原理和目标物体最小纵横比矩形特性,构造出平行四边形模板,并应用四方向链码实现该模板的投影变换;在图像匹配过程中,基于模板投影数据的取值范围和动态阈值序贯相似性检测原理,实现投影变换过程中灰度值的实时判定。实验结果表明,本文提出的方法与其他图像匹配算法相比在运算速度上优势显著。     

基于SIFT算法的图像匹配方法

依据Brown的理论,并基于SIFT算法提出了一种有效的图像匹配方法。首先对图像进行高斯和Wallis滤波处理,然后采用简化SIFT算法进行特征点提取,最后通过特征点双向匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量多、准确率高、无重复点等优点。将该方法应用于优化线网的自动检测方面得到较好的效果,并为版图的优化打下了基础。     

一种基于图像边缘的快速模板匹配方法

提出了一种基于边缘的快速模板匹配方法,算法首先把模板二值化,根据传统标记目标区域的方法对二值化后的模板图进行标记,利用八临域判别准则提取各个区域的边界,在匹配时只匹配区域边界上的点,同时设定阈值,若前面n个点与模板图的前n个点的绝对差和超过阈值,则跳过该搜索区域。实验结果表明,不仅减少了匹配计算量,而且能够保证匹配的精确性。     

2D registration based on contour matching for partial matching images

The mean Hausdorff distance, though highly applicable in image registration, does not work well on partial matching images. An improvement upon traditional Hausdorff-distance-based image registration method is proposed, which consists of the following two aspects. One is to estimate transformation parameters between two images from the distributions of geometric property differences instead of establishing explicit feature correspondences. This procedure is treated as the pre-registration. The other aspect is that mean Hausdorff distance computation is replaced with the analysis of the second difference of generalized Hausdorff distance so as to eliminate the redundant points. Experimental results show that our registration method outperforms the method based on mean Hausdorff distance. The registration errors are noticeably reduced in the partial matching images.     

基于Sigmoid权函数的分段色彩匹配模型

为兼顾对高低浓度色彩再现精度的要求,解决单一模型进行色彩匹配时出现的“低浓度细节丢失、高浓度色彩饱和度低”的问题,提出一种基于单色样本学习的分段式色彩匹配方法．首先,根据模拟退火技术求解出最佳：分段阈值,将样本数据分成高、低浓度两类,分别对其样本数据进行学习,建立高、低浓度色彩匹配模型,然后,基于sigmoid权函数对两个模型学习得到的曲线进行合成．实验结果表明：与单一色彩匹配模型相比,这种分段式色彩匹配模型可以在不增加测试样本数量的前提下,有效提高色彩匹配尤其是在高、低浓度端的匹配精度;用sigmoid函数作为权函数的曲线合成方法,与一般常用的曲线合成方法相比,不仅可以保证高、低浓度色彩的匹配精度,而且还能有效处理分段式建模中两段曲线的光滑衔接问题,避免曲线衔接点处“颜色反转”现象的发生．     

基于框架的软构件后缀索引构造方法研究

目前现有的软构件检索方法都是将软构件作为孤立的个体对待,而在实际应用当中软构件大多是基于某框架之下的.为了描述和管理软构件所应用的框架和环境,利用基于有色Petri网的框架模型计算构件之间的框架距离,根据距离的远近利用SOM聚类为构件分类形成框架类别.另外,为了提高检索效率为每个刻面的术语空间建立术语树,并为树中节点建立后缀索引.这样减少检索软构件时遍历术语树中节点的个数,而且使同一批检索到的构件更适合应用到同一框架当中.分析表明,该方法不但可以提高软构件的检索效率,而且保证了检索到的软构件经过最小的修改量就能够被应用到软件系统中.     

哼唱检索中一种新的旋律模糊匹配方法

针对哼唱的非精确性,提出一种新的方法,将模糊集合及方法引入旋律近似匹配的过程,在用户查询与数据库目标数据之间构造模糊隶属函数,根据隶属度判断音高差信息的相似度,同时对音长比信息进行相似度计算,用两者加权得分作为动态规划法匹配过程中的转换代价,最终得到两个匹配序列的编辑距离,从而得到查询结果．实验结果显示模糊方法的引入提高了检索命中率,同时考虑音长特征的策略也提高了检索精度．在样本集内,检索结果的前十位命中率较原有的5阶音高差近似匹配方法提高了16%．