一种基于形状的图像检索系统

基于内容的图像检索是当前国内外的一个研究热点.形状是物体的一个重要特征,是刻画物体结构、形态、轮廓的特征量,也是比较难描述的图像特征之一.由于物体形状的自动获取涉及图像中感兴趣目标的分割,所以基于形状检索的图像检索是一项有难度的研究工作.基于形状的检索一般适用于较容易识别的物体.在本文中采用了面积、形状矩等局部或全局特...     

一种利用形状描述子的选择性图像分割方法

针对传统的图像分割算法难以分割出具有语义特征的目标区域的问题,将形状描述子的识别能力引入图像分割过程,利用其提供的较高层的语义信息,生成边界模板来指导图像分割,同时使用遗传算法来处理边界模板的匹配过程,从而智能地选择和分割出目标区域.最后,在形状描述子对全局形状信息的约束下,又根据目标图像的局部特征进行分割边界的优化.试验结果证明,本方法成功地将形状描述子的描述和识别能力引入图像分割过程,实现了对目标图像的选择性分割,达到满意的分割效果.     

基于区域颜色分割的交通标志检测和识别

现在的高端汽车市场上汽车驾驶辅助摄像系统是一大亮点,研究工作致力于提供一个软件算法来实现驾驶辅助系统中实时交通标志检测和识别的功能。算法的每一步设计都尽量不影响其实时性,基于HSI颜色空间,使用了新型的基于区域的快速颜色分割,结合分层技术和简单阈值处理,可以快速地按颜色分层得到采样图像中可能含有标志的感兴趣区域;再在此区域结合数学形态学的膨胀运算以便识别区域形状。最终基于最后输出的感兴趣区域掩模原图像的亮度分量,用边缘方法提取边缘方向的统计特征,进行基于内容的图像检索(CBIR)。初步实验结果,对感兴趣区域的检测准确率在90%以上。并且算法可以扩展到大部分目前标志数据图库中涉及的绝大部分标志使用形状。     

一种基于改进SIFT的图像检索算法

为了实现高准确率要求的数字出版物中引用图片的侵权审查,提出了一种基于改进SIFT算法的图像检索算法。该改进算法首创性地提出了在特征提取过程中加入图像SIFT特征点的邻域颜色特征,并设计了双匹配的特征点匹配策略,增强了特征点匹配的可靠性,提升了图像检索的性能。该改进算法被分为3个步骤来实现：基于灰度和HSV彩色空间的双尺度空间的生成,结合传统SIFT特征点描述子和特征点颜色特征向量的新特征点描述子的生成,特征点搜索与双匹配。实验结果表明,与原始的SIFT算法相比,本文改进算法的检索精度更高,并且检索速度没有明显下降。     

一种基于形状的近岸舰船检测

高分辨率光学遥感图像上近岸舰船的灰度、纹理特征往往和码头比较接近,其自动检测比较困难,但是舰船独特的形状特征却能将其很好地区分开;不变性广义霍夫变换是一种可以在未知位置、大小和朝向的条件下定位形状的非常有效的方法,但是它对局部形状变形的适应性比较差。改进了不变性广义霍夫变换,提出了一种基于鲁棒不变性广义霍夫变换的近岸舰船检测方法。实验结果表明该方法能有效地进行高分辨光学遥感图像中各类近岸舰船的自动检测。     

一种雨景视频图像的复原方法

提出一种基于改进的模糊C均值聚类的方法来检测与去除视频图像的雨滴.分析了雨滴的时域特性和形状特征,然后根据雨滴的特性采用了改进的模糊C均值聚类的方法来分类检测雨滴.运动的物体会造成相应像素的亮度值发生很大变化,可以根据雨的形状特征建立一个尺寸选择规则来消除运动物体对雨滴检测与去除的影响.实验结果表明,该方法与传统的模糊C均值聚类方法相比,能有较好的雨景图像的复原效果.     

基于分块直方图和共生矩阵的图像检索方法

提出了一种基于分块直方图和共生矩阵相结合的图像检索方法。传统的基于颜色直方图特征的图像检索方法简单且易于实现,但是失去了颜色的空间分布信息。分块直方图法根据图像目标和背景的不同,将图像分成意义不同的8个子块,充分利用了图像分块的特点,改善了颜色特征缺乏空间信息的缺点。共生矩阵法根据不同图像间共生矩阵的差别来实现图像检索。最后,综合利用上述两个特征对图像进行共同检索。实验表明：综合2种特征检索图像比单一特征检索效果更好。     

基于小波分析的图像检索技术

随着大量数字图像数据库的出现,基于内容的图像检索技术成为研究热点。本文针对小波的多尺度分析特性,描述了一种基于小波分析的图像检索算法,在小波变换域内提取出图像的显著特征点,然后提取显著特征点的颜色和纹理特征,颜色选取HSV空间,纹理特征用Gabor小波幅值的均值与方差表示,通过相似性匹配实现图像的检索。最后,本文通过实验证实了这种方法具有较高的检索精度,与基于角点检测方法的图像检索相比,检索效果与人的视觉更加相符。     

一种多特征融合的图像检索新方法

如何提高基于内容的图像检索的准确率是图像检索领域中的一大难题,其关键在于特征提取方法。针对单一特征检索效果的不足,从图像的多特征入手,先使用颜色和边缘的方向性描述符提取图像的颜色和纹理特征,再使用分层梯度方向直方图提取图像的形状特征,最后采用图像底层特征串行关联的方法将3种特征结合进行检索。使用Corel标准图像集进行测试,结果表明本文方法的查准率和AvgP值比两种原算法均有提高,是一种有效的多特征融合的图像检索方法。     

商品图像局部兴趣点检索系统的研究与实现

随着互联网的普及和电子商务日益发展,商品图像检索技术已经越来越受瞩目,为了能够在众多的商品图像中高效、快捷的搜索出购买者感兴趣的商品,利用 MATLAB语言开发了基于商品局部兴趣点的图像检索系统,并对该系统进行了测试,测试结果表明该系统不但运行速度快、稳定性好,而且通过对不同情况下各商品兴趣点的测试结果进行比较、分析,发现该商品图像局部兴趣点检测系统具有很好的鲁棒性。因此该系统具有一定推广价值和实用价值。     

基于语义矩阵反馈的多特征融合三维模型检索方法

为解决相关反馈三维模型检索方法存在用户不能确定模型是否相似的问题,提出了一种基于语义矩阵反馈的多特征融合三维模型检索方法。首先,采用形状分布和球面调和两种特征提取算法进行多特征提取。然后,对每种特征进行检索计算,将得到的相似度进行基于语义的反馈,根据反馈结果对不同特征分配不同的权值。最后,对迭代反馈结果的权求和得到检索模型的相似度。实验结果表明,本方法的检索结果比用单一的特征提取方法得到的结果准确。     

视听资料中的目标人物重识别方法

视频监控系统实时采集视频数据,可以作为有效的第三方目击者,为案件侦破提供有利线索与信息。但由于数据量巨大,检索工作量很高,给案件取证带来了不便。针对这一问题,本文以视听资料中的目标人物检索为目标,对现有的跨摄像头人体重识别方法进行改进,实现目标人物的快速重识别。首先对目标人物图像进行切分,获得分块特征图;其次引入局部融合模块,充分保留局部特征信息及局部关联信息;然后引入全局融合模块,在去除背景噪声的同时,全面表征图像全局特征;最后,综合交叉熵损失与三元组损失函数,加速模型收敛并有效防止过拟合。仿真实验结果表明,与现有人体重识别方法相比,本文方法的准确度更高;应用软件结果表明,本文方法可以实现跨摄像头目标人物快速定位,满足视听资料目标人物的快速检索需求。     

基于人脸比例特征提取与匹配的身份鉴别

针对人脸识别身份鉴别中的小样本问题,提出基于人脸比例特征提取与匹配的身份鉴别方法。首先基于图像灰度分布统计特征方差分析为阈值对图像进行二值化处理,然后基于主动形状模型算法实现人脸检测与特征点定位,构建脸型、鼻型、眼型共7项人脸比例特征并作为身份鉴别特征向量,最后利用基于层次分析法的相似度匹配模型实现身份鉴别。在Yale和MD图像集上的测试表明,所提方法适用于复杂背景下人脸面部特征的提取和身份鉴别应用。