基于边缘网格的图像检索算法研究

为了准确高效地进行彩色图像检索，结合图像空间分布特性，提出了一种基于边缘刚格的图像检索新算法，不仅利用了彩色边缘的颜色统计信息，而且考虑了彩色边缘像素点的径向与角向分布特性。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息；然后将整个彩色边缘划分成局部刚格区域，并分别计算出每个网格区域的颜色直方图和纹理直方图；最后综合利用上述网格区域的颜色直方图和纹理直方图来计算图像间内容的相似度，用于进行彩色图像检索。仿真实验表明，该算法不仅能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像，并且具有较好的查准率和查全率。     

复杂背景下维吾尔文字符的分割算法

在视频或图像中包含丰富的文字信息,这些文字信息与视频或图像的内容密切相关,因此可以作为视频片断或者图像的内容标识和索引。以视频维吾尔文为例,首先用Canny算子将彩色图像转换为灰度化的边缘图像,其次对图像中的文字进行定位,再对图像进行边缘点彩色分割,然后进行文字图像行区域和列区域的检测,最后基于候选文本区的特征从不同复杂度的彩色图像中提取文本信息,实验结果表明了算法的有效性。     

基于对比度增强的彩色图像边缘检测算法

在分析彩色图像边缘的灰度化和漏检问题的基础上,设计了分解基于分量相关的颜色模型的彩色图像得到的颜色分量进行颜色对比度增强的算法。提出了以该算法为基础的彩色图像边缘检测的改进方法,即对增强后的各分量应用梯度算子检测其分量边缘,最后合成为彩色图像边缘。实验结果表明,文中提出的改进方法,能够检测出图像的彩色边缘,具有检测出的图像边缘细节较完整的优点;又由于该方法是基于像素点处理的检测方法,故不必进行颜色模型的转换,具有方法简单、算法复杂度低的优点。     

快速和准确的单色视频文本提取方法

针对大多数视频文本边缘丰富且颜色单一、水平排列的特点,通过基于dcriche边缘的方法迅速确定视频图像中可能包含文本的区域,使用基于颜色的方法从中提取精确的二值文本图像.实验结果表明,该文本提取方法适用于背景复杂的视频图像,且与单纯基于颜色的算法相比,在速度和提取效果方面更具优越性.     

边缘算子在视频对象提取中的应用

提出了一种基于边缘检测算子的视频对象提取算法，用于在视频会议、新闻等视频序列的关键帧编码中提取视频对象的区域，为随后的运动估计和检测提供参考对象．首先分析了两种常用的边缘检测算子：Marr算子和Canny算子，并分别对视频关键帧进行边缘检测；然后从边缘图像中扫描出对象区域，生成掩码图像；最后与原始图像进行与操作得到对象．实验表明：采用Canny算子能够提高关键帧中视频对象提取的正确性，为整个视频序列中的对象提取提供了较优的参考帧。     

基于语义的手机图像颜色提取方法

为了能够准确提取彩色图像中的颜色区域,提出基于语义的手机图像颜色提取方法。该方法通过语义描述划分颜色区域,采用模糊聚类算法将图像中的像素聚类到各个颜色区域。实验结果证明,该方法在手机中实现了根据语义需求提取某一颜色区域,在对图像的边缘检测和模式识别中具有很高的应用价值。     

基于边缘和基线的维吾尔文图像文字定位算法

在基于维吾尔文特殊字体的基础上,提出了一种维吾尔文视频文字定位方法。该方法首先利用RGB彩色边缘检测算子获得水平、垂直、右上方和左上方的边缘图,然后根据加权后的边缘图提取图像的纹理特征,用改进的模糊C均值聚类算法检测出候选的文本区域,根据文本区域的启发式规则,去除虚假的文本区域,最后由维吾尔文本的基线特征判定检测出的区域是否为维吾尔文本区域。实验结果表明,这种方法在简单背景和复杂背景视频图像中均具有较好的效果。     

视频文本的自动提取方法

提出一种基于彩色边缘检测和游程平滑的视频文本提取方法，首先用彩色边缘检测算子检测出图像中的边缘。然后用多次水平和垂直的游程平滑操作使得文字边缘形成连通区域，并去掉部分孤立的噪声，再通过对连通域的分析和分解定位出文本区域的边界，最后对文本区进行确认．实验表明，本文的视频文本自动提取方法具有较高的文本提取率和较准确的边界定位。     

复杂背景下文本提取的彩色边缘检测算子设计

分析了当前彩色边缘检测方法的现状与复杂背景下文本提取的社会需求,提出一个新的彩色图像边缘检测算子--ColorRoberts,该算子全面作用于三维RGB彩色空间.实验证明,在文本区域提取的彩色图像边缘检测中,ColorRoberts具有传统算子所无法比拟的优势,检测出的文本区域完整、清晰,字符形状边缘保持较好,文本区域与背景易于进一步剥离.     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上，对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息，将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子．同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘，算法简单易于实现。实验结果表明，算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

超复数空间彩色边缘检测器的实现

提出超复数空间彩色图像边缘检测器的一种新实现方法--基于超复数空间旋转变换的彩色边缘检测。分析结果表明，Sangwine提出的超复数空间彩色图像边缘检测算法实质是一种色差图像边缘检测算法。通过把彩色图像映射到超复数空间进行处理，产生色差边缘图像。为了解决超复数空间的卷积运算问题，文中对超复数空间旋转运算进行推广，提出了旋转变换算子，把超复数空间中的矢量卷积运算转化为标量运算，极大地降低了计算复杂度。实验结果表明了本方案的正确性。     

一种新的彩色图象文字提取算法

文字信息在描述图象内容时起着重要的作用,因此文字提取及识别是基于内容视频检索的关键技术。提出了一个从彩色图象背景中提取文字的快速而有效的算法。由于文本字符串的对比度较高,首先用一个改进的sobel算子将彩色图象变换为二值的边缘图象,再对该边缘图象进行涂抹处理,然后基于候选文本区的特征从不同复杂度的彩色图象中提取文本信息,最后将提取出的文本输入到文字识别(OCR)引擎,识别结果证明了此方法的有效性。     

图像表示及在检索系统中的应用

目前,网上流行的过滤和搜索系统主要是依靠文本内容,很少有图像搜索系统。广义的图像搜索引擎可以输入图像,从网络中搜索类似的图像及文本内容,免去了语言的障碍。常用的技术为基于内容的图像检索（CBIR）,它是图像分析的一个的重要研究领域,也是目前搜索引擎技术的难点。造成图像分析与检索困难的原因是目前还没有标准的描述图像的方法,众所周知,图像相对于文本理解起来更为复杂,表达的信息也更为丰富。本文阐述了一种基于标题、颜色、形状等多种特征的图像信息表示方法,并利用文本分析、颜色直方图的颜色特征提取、图像边缘检测实现了对图片信息的展示与检索功能。     

基于多帧分析的视频文本分割和增强

提出了一种将垂直颜色边缘与分块多帧分析的文本定位与增强的方法。根据文本的垂直颜色边缘特征进行粗筛选，获得和跟踪文本候选区；然后通过分块多帧分析对文本进行增强。实验表明，该方法能有效去除复杂背景，提高视频文本的识别率。     

基于彩色图像边缘差分的运动目标检测算法

针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响、易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法。首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓。提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标。实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪能力强,且鲁棒性好。     

基于颜色聚类和多帧融合的视频文字识别方法

提出一种基于颜色聚类和多帧融合的视频文字识别方法,首先,在视频文字检测模块,综合考虑了文字区域的两个显著特征:一致的颜色和密集的边缘,利用近邻传播聚类算法,根据图像中边缘颜色的复杂程度,自适应地把彩色边缘分解到若干边缘子图中去,使得在各个子图中检测文字区域更为准确.其次,在视频文字增强模块,基于文字笔画强度图过滤掉模糊的文字区域,并综合平均融合和最小值融合的优点,对在不同视频帧中检测到的、包含相同内容的文字区域进行融合,能够得到背景更为平滑、笔画更为清晰的文字区域图像.最后,在视频文字提取模块,通过自适应地选取具有较高文字对比度的颜色分量进行二值化,能够取得比现有方法更好的二值化结果;另一方面,基于图像中背景与文字的颜色差异,利用颜色聚类的方法去除噪声,能够有效地提高文字识别率.实验结果表明,该方法能够比现有方法取得更好的文字识别结果.     

基于双门限梯度模式的图像文字检测方法

对复杂自然背景下的图像文字检测技术进行了研究,提出了一种基于双门限梯度模式的图像文字检测方法。首先,在文字粗检测阶段中,该方法抽取了最大极值稳定区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)作为候选文字区域,避免了对整幅图像进行扫描,极大地提高了检测速度和实时性;其次,在文字精检测阶段的特征提取部分,为了克服文字区域颜色对比反转问题和自然图像 的噪声干扰问题,提出了一种双门限梯度模式特征来描述文字区域的纹理特征;最后,在文字精检测的检测器设计中,利用极限学习机构造新的级联型ELM(Extreme Learning Machine)检测器,极大地缩短了分类器的训练时间。实验结果表明,该方法不仅具有优良的检测性能,而且能极大地缩短分类器训练时间和检测时间。