一种基于分布的形状特征描述子

形状特征描述在基于内容的图像检索与识别研究中具有重要地位，文中对图像检索及识别中常用的形状描述进行了介绍。提出一个新的基于区域中心分布的方案来对图像形状特征进行描述，该描述子以待识别对象的区域二值图像的中心点为圆心，将各点到圆心的距离进行规范化处理，统计落入以区域中心为圆心的各环内的点数与总像素点数n的比例，从而形成一个基于中心分布的形状特征向量。经过数学证明该描述方案提取的形状特征具有缩放、旋转和平移不变性。文中通过使用该方案提取的图像特征进行图像识别检索实验，取得了理想的实验结果，说明了它是一个有效的图像区域形状描述子。     

基于距离分布信息熵的商标图像检索

提出了一种基于距离分布信息熵的图像检索方法,该方法首先对图像的目标区域进行区域划分,然后提取区域的信息熵作为特征来描述图像形状,最后使用欧式距离度量熵矢量之间的相似性。实验结果表明,距离分布信息熵能有效地刻画出二值图象的形状特征,并且具有良好的平移、旋转及尺度不变性,检索结果符合人眼的视觉感受。     

基于BP神经网络的图像形状识别

图像形状特征的提取和描述方法是基于形状的图像检索的重要研究内容，本文根据形状特征的描述方法，对提取的形状特征参数抽取一组特征值，形成特征向量，并进行归一化，然后利用BP神经网络进行形状识别，取得了较好的实验效果，对基于形状的图像检索具有一定的指导意义。     

基于区域伪Zernike矩的商标图像检索

研究商标图像检索问题,针对在二值商标图像检索中要求准确、高效,因此确定出目标像素点的区域分布形式,解决商标形状特征,对平移、旋转、比例以及起始点等变化下特征不变性问题,提出了一种基于区域伪Zernike矩的提取图像形状特征的算法。算法根据图像目标区域的最小外接圆进行区域划分,提取区域的伪Zernike矩来描述图像形状特征进行商标检索。通过仿真实验证明,区域伪Zernike矩的提取图像形状特征的算法具有良好的平移,旋转及比例不变性,并用有较强的抗噪性。     

轮廓检测的图像检索方法

在图像检索领域中,形状特征是图像的最重要视觉特征之一,利用形状特征进行检索可提高检索的准确性,但形状边界的自动提取一直是图像处理领域多年的难题。为了提高图像精度和准确性,提出一种基于轮廓检测的图像检索方法,首先用色彩聚类的方法对图像进行预处理,对有意义的聚类区域进行边缘追踪,然后采用基于Snake轮廓检测的算法完成图像分割,提取底层形状特征并用傅立叶描述子加以描述,进行相似度匹配。引入支持向量机的相关反馈算法来提高检索精度。实验结果表明了方法的有效性。     

基于相似膨胀的分形图像检索*

针对目前基于形状的图像检索领域中存在的问题,结合分形技术,提出了一种通过构造不规则区域的相似膨胀分形编码算法,该算法能获得较高的压缩比。在图像检索中,该算法用一种新方式提取形状特征,实现了基于该算法的图像检索操作。实验结果表明该算法能较好地描述图像的形状及空间分布信息,明显地提高了检索效率及准确度。     

一种基于目标区域的图像检索方法

为了弥补全局特征在描述图像内容上的不足,论文描述了一种基于目标区域的图像检索方法:从用户指定的区域中分割并提取出所包含的目标,然后利用目标区域的视觉特征进行图像检索。在图像检索时,提取目标区域对应的子图像特征代替全局图像特征进行图像相似性匹配。实验结果表明,基于目标区域的图像检索效果比基于全局图像特征的检索效果有较好的改善。     

密度分布特征及其在二值图像检索中的应用

图像的形状是描述图像的重要视觉和语义特征,可通过图像中像素点的区域分布表现出来。为了对二值图像进行有效检索,提出了一种基于区域的形状特征——密度分布特征,用来进行二值图像检索。该方法在经过形心定位和子图像区域划分后,可得到2个M维特征向量,其中第1个表示各个子图像区域的目标像素的相对密度,第2个表示各个子图像区域的目标像素在极坐标方向上的相对密度的一阶数值差分。在进行相似性度量时,首先采用Gaussian模型对用这2个特征向量计算得到的距离分别进行归一化处理;然后综合两个特征向量的距离计算总的相似度。实验结果表明,密度分布特征不仅能够有效地刻画二值图像的形状,具有非常好的平移、尺度和旋转不变性,而且检索结果优于Hu不变矩。     

利用成对几何直方图改进基于轮廓的图像检索

图像形状特征的提取和描述方法是基于形状的图像检索的重要研究内容.针对已有的基于形状的图像检索中目标形状描述方法的不足来进行了改进.为此,引入了用于描述目标轮廓的成对几何特征(pairwise attributes)即有向相对角和有向相对位置.然后应用到基于轮廓的图像检索中去,来描述图像的形状.实验结果发现用该成对几何特征所描述的形状属性来检索数据库中的图像具有较高的效率.     

基于概念的形状分类与识别

基于内容的图像检索已经成为图像检索的一个重要研究方向。其中利用形状特征可以实现形状较为明显的各类图像库的检索。该文对图像形状特征的提取和描述方法进行了较深入地研究,选取其中一部分特征值,分别利用BP神经网络和支持向量机进行形状识别,取得令人满意的实验效果。     

链码技术在景象图像特征提取中的应用

针对景象图像的特点,提出了基于链码技术的景象图特征点的提取方法,并首先引进了一种新的链码技术对景象图像轮廓进行描述;然后利用链码的重构不变性重构图像的主要轮廓,以去除噪声和细节,并对其进行二次编码,以获取图像主要轮廓链码信息;最后在所得链码中提取各类特征点,包括轮廓边界的端点、形心、交叉点和显著拐点。实验结果表明,该方法不仅特征点提取效果好,而且信息压缩能力强、抗干扰能力强。     

一种新的图像不变特征研究

为了解决图像特征受灰度及几何畸变的影响，本文利用物理学相关概念对图像进行描述，定义了图像的质量，重心，转动惯量，提出了一种新的图像不变特征即归一化转动惯量（NMI）特征，对其不变性进行了分析，实验结果表明，图像的归一化转动惯量特征具有抗灰度及TRS不变性，且提取方法简单，易于实现。     

抗几何攻击的量化鲁棒水印技术研究

提出了一种能够有效抵抗旋转、平移、缩放等基本几何攻击的鲁棒图像水印方案,在其嵌入方案中,提出一种几何不变量——基于图像圆区域内的统计特征不变性。利用该不变性,可以较好地矫正几何形变。在嵌入方案中,实现了在一个嵌入点上嵌入2比特水印信息量,并且利用HVS特性,把水印自适应地嵌入在视觉不敏感区域的纹理方向上。在水印提取方案中,利用特征圆形区域矫正形变,然后在DCT变换域中盲提取水印。实验结果表明,该水印方案具有很好的透明性,同时具有较强的抵抗基本几何形变能力,并且对于一般的图像处理、JPEG压缩等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于NMI特征的目标识别与跟踪

本文提出一种全新的图像分割方法——连通线多级切割方法，并在此基础上建立图像NMI特征的目标识别与跟踪算法。文章给出了运用连通线多级切割方法实现阈值求取、图像分割、目标识别与跟踪的技术技巧。通过实验验证了NMI特征的缩放不变性、旋转不变性和平移不变性以及不同物体的NMI特征差异，表明本文算法具有良好的实时性和精确的目标识别与跟踪效果。     

基于二阶系统的脱机中文签名鉴定

针对脱机手写签名鉴定的实现,提出了二阶签名鉴定系统,并进行了相关的实验。在第一阶段中使用了基于静态几何特征与伪动态特征进行粗分类识别,在第二阶段中使用了基于Zernike的特征进行精细分类识别,最终识别出待鉴定的手写签名,实验证明采该鉴定方法,可以在提高鉴定率的同时提高鉴定的效率。     

基于边缘颜色对的车牌定位新方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题．该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法．首先进行彩色边缘检测，然后以每一边缘点为中心，垂直于边缘方向取一线形窗口，在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色，若是，则保留为候选车牌边缘点；然后进行形态滤波，剥离不符合车牌结构特征的区域，最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域．该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点，综合利用了车牌的结构特征和纹理特征，提高了车牌定位的可靠性．对各种条件下拍摄的163幅含有车牌的图像应用该算法，定位准确率达到98．2％。     

结构光测量系统中多视点云自动拼合算法

从结构光测量系统的实际测量需要出发,提出一种向待测物体表面粘贴参考点,从而利用参考点信息来自动拼合不同视角点云数据的算法。该算法首先采用一种改进的区域识别与最小二乘法相结合的方法准确提取参考点形心,并根据计算机视觉理论求解出参考点的三维坐标,然后根据参考点的空间特征不变量,提出了参考点快速匹配算法,从而获得不同视角中的参考点对应关系,最后采用四元数分解算法求解出旋转与平移矩阵,实现了点云的自动拼合。实验结果验证了该算法的有效性及实用性。     

抗几何攻击的量化鲁棒视频水印技术研究

能有效抵抗信号处理又能抵抗几何攻击是当今数字水印研究的热点和难点之一,提出一种能够抵抗信号处理、旋转、缩放和平移的鲁棒视频水印.嵌入方案中,提出几何不变量--基于圆区域内的统计特征不变性;再依据离散余弦变换域(DCT)系数特性,自适应地在DCT域量化嵌入有意义的水印.提取方案中,利用同步信息定位,若发生几何形变则先矫正形变,然后在DCT域中盲提取水印.结果表明,该方案具有较好的透明性,同时具有较强的抗几何形变能力,对MPEG压缩和去帧等攻击具有很强的鲁棒性.     

一种基于骨架特征和神经网络的手写体字符识别技术

对英文字符集的识别问题,提出了一种依据细化后的字符骨架特征进行分类,并对每一类别的字符各自建立神经网络进行训练和识别的方案。在二值图象理论的基础上,通过对字符轮廓特征的分析,提出了一种对英文字符集的分类方案,同时提出了一种快速有效的骨架链码形成和特征提取算法。     

非结构矢量场的特征区域可视化方法

基于特征比对的可视化方法涉及的问题主要包括,如何判断一个矢量场中是否存在另一个矢量场中的一些特定结构,如何评价两个矢量场结构间存在的相似性,如何从诸多矢量场中将这些特定的结构检测,定位并绘制出来.给出了一种基于曲线结构的矢量场特征区域可视化方法,该方法通过构造与曲线结构相关联的柱坐标系,保证了提取特征的平移、旋转和尺度不变性;采用曲线积分的Clifford Fourier变换,获取了曲线结构的频域特征并简化计算;利用多曲线结构匹配和多尺度逼近等方法,实现了区域结构的特征可视化.