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相似文献
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1.
目的 随着现代通信和传感技术的快速发展,互联网上多媒体数据日益增长,既为人们生活提供了便利,又给信息有效利用提出了挑战。为充分挖掘网络图像中蕴含的丰富信息,同时考虑到网络中图像类型的多样性,以及不同类型的图像需要不同的处理方法,本文针对当今互联网中两种主要的图像类型:自然场景图像与合成图像,设计层次化的快速分类算法。方法 该算法包括两层,第1层利用两类图像在颜色,饱和度以及边缘对比度上表现出来的差异性提取全局特征,并结合支持向量机(SVM)进行初步分类,第1层分类结果中低置信度的图像会被送到第2层中。在第2层中,系统基于词袋模型(bag-of-words)对图像不同类型的局部区域的纹理信息进行编码得到局部特征并结合第2个SVM分类器完成最终分类。针对层次化分类框架,文中还提出两种策略对两个分类器进行融合,分别为分类器结果融合与全局+局部特征融合。为测试算法的实用性,同时收集并发布了一个包含超过30 000幅图像的数据库。结果 本文设计的全局与局部特征对两类图像具有较强的判别性。在单核Intel Xeon(R)(2.50 GHz)CPU上,分类精度可达到98.26%,分类速度超过40帧/s。另外通过与基于卷积神经网络的方法进行对比实验可发现,本文提出的算法在性能上与浅层网络相当,但消耗更少的计算资源。结论 本文基于自然场景图像与合成图像在颜色、饱和度、边缘对比度以及局部纹理上的差异,设计并提取快速有效的全局与局部特征,并结合层次化的分类框架,完成对两类图像的快速分类任务,该算法兼顾分类精度与分类速度,可应用于对实时性要求较高的图像检索与数据信息挖掘等实际项目中。  相似文献   

2.
针对乳腺X光医学图像多类分类精度普遍较低的问题,提出了一种基于边缘检测的医学图像多类分类新方法。首先对乳腺X光医学图像进行预处理包括图像去噪和图像增强,再通过边缘检测方法,获取乳腺X光医学图像中的肿块区域,对检测到的肿块区域使用灰度共生矩阵提取特征,对于提取到的特征,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)的方法进行分类;对于检测不到肿块区域的乳腺X光医学图像可直接分类为无乳腺癌(即正常)类。实验结果表明,与传统的支持向量机多类分类算法相比,基于边缘检测的医学图像多类分类新方法在乳腺X光医学图像上具有更高的分类精度。  相似文献   

3.
基于Tsallis熵差的遥感图像边缘检测方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于Tsallis熵差和百分位形态变换,提出了一种改进的遥感图像边缘检测方法。该方法通过构造基于百分位形态变换的边缘检测算子和选择不同方向结构元素进行变换来增加图像的边缘信息,并且该方法在百分位形态变换的基础上还改进了百分位变换的评价准则。它利用图像Tsallis熵差来选择边缘检测算子的百位变换值,将选择Tsallis熵差最大的百分位变换作为变换结果。实验结果表明,与传统的基于数学形态学的边缘检测方法相比,该方法可以最大程度上抑制噪声,有效地提高图像的边缘检测效果。  相似文献   

4.
基于边缘颜色分布的图像检索方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种新的基于边缘颜色分布的图像检索算法。该算法将不同类型边缘附近的颜色分布作为刻画图像内容的主要特征,设计了一种紧凑的2D边缘颜色直方图来对图像的边缘颜色分布特征进行描述,既利用了局部颜色特征,又考虑了不同类型边缘的空间分布信息,克服了传统颜色直方图不能反映空间信息的缺陷。实验结果表明,该算法与其他同类方法相比,有效地提高了检索性能。  相似文献   

5.
杨昊  陈雷霆  邱航 《计算机应用》2016,36(10):2826-2831
针对排序统计类降噪算法在随机脉冲噪声(RVIN)图像降噪过程中,对图像边缘和细节部分噪声识别不够准确以及恢复比较模糊的问题,提出了基于加权空间离群点度量(SLOM)的脉冲噪声降噪算法WSLOM-EPR。该算法以优化的空间距离差为基础,引入图像邻域均值和标准差,建立反映局部边缘细节特征的噪声检测方法,提高边缘细节处噪声的识别精度;然后以精确检测结果为基础,优化保边正则(EPR)函数,提高算法的执行效率,并增强算法保留边缘细节的能力。仿真结果显示,WSLOM-EPR算法在40%到60%噪声密度下对噪声点的误检和漏检综合表现优于对比算法,且能在两者之间保持一个较好的平衡;降噪后的峰值信噪比(PSNR)好于对比算法中的大多数情况,且边缘细节在视觉上更加清晰连续。结果表明WSLOM-EPR算法提高了噪声检测精度,有效地保持了恢复图像的边缘细节信息。  相似文献   

6.
基于数学形态学的边缘检测方法   总被引:6,自引:2,他引:4  
针对图像的边缘检测问题,提出了一种基于顺序形态变换和局部熵相结合的边缘检测方法。该检测方法构造了基于百分位顺序形态变换的边缘检测算子,根据不同结构元素的尺度大小与结构元素的类型,选择不同的形态变换的百分值,从而使变换结果图像的局部熵最小,利用局部熵的特性,有效地锐化了图像边缘。实验结果表明,与传统的边缘检测方法相比,该方法具有很强的抑制噪声能力和良好的边缘检测性能。  相似文献   

7.
顺序形态变换边缘检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于顺序形态变换的边缘检测方法.该方法构造了基于百分位顺序形态变换的边缘检测算子,根据不同结构元素的尺度大小与结构元素的类型,选择不同的形态变换的百分值,从而使变换结果图像的平均值最小.实验结果表明,与固定结构元素的边缘检测方法相比该方法锐化了图像边缘、具有很强的抑制噪声能力和良好的边缘检测性能.  相似文献   

8.
李姗姗  陈莉  张永新  袁娅婷 《计算机科学》2018,45(5):273-279, 290
针对传统边缘检测方法未能在抗噪性能与边缘检测精度之间取得较好的权衡的问题,利用鲁棒主成分分析模型良好的矩阵恢复能力与图像模糊边缘检测算法较佳的边缘检测性能,提出一种基于RPCA的图像模糊边缘检测算法,将图像的边缘检测问题转化为图像主成分的边缘检测问题。该算法对含噪图像进行RPCA分解,得到对应的稀疏图像和低秩图像,再用一种基于阈值的隶属函数将低秩图像转化至等效的模糊特征平面,并在该特征平面上进行模糊增强运算,最后进行空域转化及边缘提取等操作得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法提高了边缘定位的精度,对不同类型、不同强度的噪声均具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的图像处理。  相似文献   

9.
基于图像特征的边缘检测   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
针对传统边缘检测算子在检测效果与抗噪方面的不足,提出基于图像特征的边缘检测方法,综合考虑图像的梯度特征、相位特征以及噪声的影响,以方向能量和由直方图差分算子计算的亮度梯度为图像特征进行边缘检测。对提取的特征值进行训练,得到边缘点与非边缘点的特征均值;依据近邻准则对检测图像的特征值分类,提取边缘;建立评价函数评价边缘的质量。仿真结果表明该算法可以取得很好的检测效果,同时具有一定的抗噪声性。  相似文献   

10.
宋超  徐新  桂容  谢欣芳  徐丰 《计算机应用》2017,37(1):244-250
为了充分利用极化合成孔径雷达(SAR)图像不同极化特征对不同地物目标类型的刻画能力,提出一种基于多层支持向量机(SVM)的极化SAR特征分析与分类方法。该方法首先通过特征分析确定适合不同地物类型的最佳特征子集;然后采用分层分类树的方式,根据每一种地物类型的特征子集逐层进行SVM分类;最终得到整体分类结果。RadarSAT-2极化SAR图像分类实验结果表明所提方法水域、耕地、林地、城区4类地物分类精度为85%左右,总体分类精度达到86%。该算法充分利用了不同地物目标类型的特性,提高了分类精度,也降低了算法时间复杂度。  相似文献   

11.
In this work we propose a framework for incorporating occupant feedback towards temperature control of multi‐occupant spaces, and analyze it using singular perturbation theory. Such a system would typically have to accommodate occupants with different temperature preferences, and incorporate that with thermal correlation among multiple zones to obtain optimal control for minimization of occupant discomfort and energy cost. In current practice, an acceptable temperature set point for the occupancy level of the zone is estimated, and the control law is designed to maintain temperature at the corresponding set point irrespective of the changes in occupancy and the preferences of multiple occupants. Proposed algorithm incorporates active occupant feedback to minimize aggregate user discomfort and total energy cost. Occupant binary feedback in the form of hot/cold or thermal comfort preference input is used by the control algorithm. The control algorithm also takes the energy cost into account, trading it off optimally with the aggregate occupant discomfort. For convergence to the optimal, sufficient separation between the occupant feedback frequency and the temperature dynamics of system is necessary; in absence of which, the occupant feedback provided do not correctly reflect the effect of current control input value on occupant discomfort. Under sufficient time scale separation, using singular perturbation theory, we establish the stability condition of the system and show convergence of the proposed solution to the desired temperature that minimizes energy cost plus occupant discomfort. The occupants are only assumed to be rational in that they choose their own comfort range to minimize individual thermal discomfort. Optimization for a multi‐zone building also takes into account the thermal correlation among different zones. Simulation study with parameters based on our test facility, and experimental study conducted in the same building demonstrates performance of the algorithm under different occupancy and ambient conditions.  相似文献   

12.
结合边缘信息的多尺度MRF图像分割   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
针对采用多尺度马尔可夫随机场分割图像后还存在误分类的特点,提出了结合边缘信息进一步减少误分类,并设计了一种基于平稳小波变换、两个相邻尺度相乘的边缘提取算法。分析和实验结果表明,该边缘提取算法达到了既能提取出较完整、真实的边缘,又较好地抑制噪声,计算量少的要求。在分割算法中结合提取出的边缘信息,使图像在均匀区域中的误分类大大减少,得到了更好的分割结果,而增加的计算量只是由边缘提取带来的.该边缘提取算法和结合边缘的图像分割算法更适合于强的噪声图像。  相似文献   

13.
首先提出了一种单幅图像中由边缘检测自动估计铁路沿线柱体到铁轨大致距离的方法,该方法主要通过对铁轨及其沿线柱体的检测、分类识别和距离估计来完成。因为如何在有畸变和复杂背景的图像中准确和有效检测边缘在图像处理和模式识别中一直是一个关键而困难的问题,为此提出了一种基于模糊阈值的直线连接拟合策略,该策略主要包括3个步骤:边缘提取、角点检测和基于模糊阈值的直线递归拟合。该策略可以有效地在有图像畸变和复杂背景的实际拍摄图片中通过参数控制获取感兴趣目标的直线边界。实验结果证明本文的直线拟合策略是精确的和具有鲁棒性的,距离估计方法是有效的。  相似文献   

14.
目前遥感图像分类算法面临的主要问题是分类精度与算法复杂度的矛盾及算法缺乏鲁棒性。为此,提出了一种基于特征空间重采样的非参数化核密度估计聚类与边缘检测相融合的多模型鲁棒性遥感图像分类方法。首先对遥感图像进行边缘检测以获取图像中每个像素的边缘梯度和方向信息;然后利用重采样策略,在联合域中对新的样本集合进行加权均值平移滤波,找到图像各区域的核密度函数局部最大值,通过迭代移动附近的数据点到此局部最大值;最后对各个分割区域进行合并,得到最终的分类图。实验结果表明,算法可获得高精度的遥感图像分类结果,且具有很强的鲁棒性。  相似文献   

15.
目前遥感图像分类算法面临的主要问题是分类精度与算法复杂度的矛盾及算法缺乏鲁棒性。为此,提出了一种基于特征空间重采样的非参数化核密度估计聚类与边缘检测相融合的多模型鲁棒性遥感图像分类方法。首先对遥感图像进行边缘检测以获取图像中每个像素的边缘梯度和方向信息;然后利用重采样策略,在联合域中对新的样本集合进行加权均值平移滤波,找到图像各区域的核密度函数局部最大值,通过迭代移动附近的数据点到此局部最大值;最后对各个分割区域进行合并,得到最终的分类图。实验结果表明,算法可获得高精度的遥感图像分类结果,且具有很强的鲁棒性。  相似文献   

16.
对彩色图像边缘检测算法进行了研究,提出了一种基于立方体相似度的边缘检测算法,同时,对几个相关的问题做了详细的描述,如颜色空间的概念、分类等。这种算法在一定程度上合理地对R、G、B三个颜色分量之间的关联性进行了构造,对相关颜色的向量问题转为标题问题,转入了发展相对完善、人们更为熟悉的领域。经过实验得出,该算法可以很充分的通过图像的颜色信息,使原彩色图像的边缘得到更完整的保留。  相似文献   

17.
本文给出一种基于支持向量机方法的边缘检测算法,用以改善传统边缘检测方法中存在的比如粗糙边缘、不准确边缘等缺点。支持向量机是建立在统计学理论基础上的一种新的机器学习方法。首先提出了边缘检测算法流程,然后使用支持向量机分类方法对图像进行边缘检测。用所得到的边缘检测算法与Prewitt算法的性能进行了比较。仿真结果表明本文给出的算法与Prewitt算法相比,边缘检测性能得到提高。  相似文献   

18.
为研究高速列车座椅间距对乘员碰撞伤害的影响,在欧洲列车乘员伤害仿真、试验和评价标准的基础上,参考我国列车客室设施与布置,采用MADYMO Hybrid Ⅲ 50%假人,建立高速列车碰撞事故乘员二次碰撞仿真模型.通过仿真分析比较不同座椅间距对乘员伤害的影响.研究表明,合适的座椅间距能减小乘员的HIC(Head Injury Criterion)值和碰撞的相对速度,从而减小乘员伤害概率.  相似文献   

19.
传统的图像边缘检测方法由于引入了各种微分运算,因此用于噪声图像边缘检测时对噪声极度敏感。针对这一问题,提出了一种基于独立分量分析技术的噪声图像边缘检测方法,该算法通过计算数据之间的高阶统计信息,提取特征模板,然后将被高斯噪声污染的灰度图像与这些模板逐个匹配,提取出边缘成分。实验结果表明,基于独立分量分析技术的模板匹配方法自适应强,复杂度低,是一种有效的高斯噪声污染灰度图像边缘检测方法。  相似文献   

20.
Image classification is of great importance for digital photograph management. In this paper we propose a general statistical learning method based on boosting algorithm to perform image classification for photograph annotation and management. The proposed method employs both features extracted from image content (i.e., color moment and edge direction histogram) and features from the EXIF metadata recorded by digital cameras. To fully utilize potential feature correlations and improve the classification accuracy, feature combination is needed. We incorporate linear discriminant analysis (LDA) algorithm to implement linear combinations between selected features and generate new combined features. The combined features are used along with the original features in boosting algorithm for improving classification performance. To make the proposed learning algorithm more efficient, we present two heuristics for selective feature combinations, which can significantly reduce training computation without losing performance. The proposed image classification method has several advantages: small model size, computational efficiency and improved classification performance based on LDA feature combination.  相似文献   

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