一种基于颜色聚合向量的图像检索方法

颜色直方图被广泛地应用在基于内容的图像检索中,其优点是效率高,对于视点细微的变化不敏感。然而直方图只是图像的一个粗糙特征,对于视觉上完全不相似的图像,其直方图有可能非常相似。该文在颜色直方图的基础上进行了改进,采用一种基于颜色聚合向量的图像检索方法,极大地提高了检索精度。     

基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法

针对传统的边缘方向直方图在图像检索应用中的不足,提出了一种基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法。采用小波模极大值边缘检测算法提取图像边缘;根据图像边缘点的方向信息及其之间的空间分布特征得到聚合边缘方向直方图;通过循环移位计算直方图间的最小距离作为相似度,实现了图像检索。该方法具有较好的平移、旋转、尺度不变性。实验结果证明了该算法的有效性和可行性,并取得了较好的检索效果。     

一种基于轮廓的图像检索算法

针对Choi Wai-pak等人提出的基于最大内切圆直方图的图像检索算法存在的不足,提出了一种改进的新的基于轮廓的图像检索算法。该算法首先用两种不同尺度的1维高斯函数分别对目标轮廓的凹陷部分和凸起部分进行进化处理来得到一个平滑简单而又能很好代表原始轮廓主要信息的进化曲线;然后利用骨架化算法提取出目标骨架;最后,利用进化后的轮廓与骨架之间的距离直方图来构造目标形状的描述符,并实现了图像检索。与Choi Wai-pak等人提出的算法(只利用了形状的骨架信息)相比,该新算法不仅利用了轮廓所表达的外围整体形状信息,还利用了骨架所表达出的形状的拓扑关系。实验结果表明,该新算法在尺度变换、旋转变换以及抗噪性能等方面具有更优的鲁棒性。     

基于最小重构误差的优化局部聚合描述符向量图像检索算法

针对局部聚合描述符向量(VLAD)模型中对特征软量化时权重系数的取值不确定性和特征量化误差较大问题,提出一种具有最小重构误差的权重系数分配算法。该算法以最小化重构误差为标准,将具有最小化重构误差的稀疏编码的编码系数作为软量化VLAD的权重系数。数据库的图像检索测试结果表明,该算法相比主流的VLAD特征编码算法所得图像检索精度可提高10%左右,且有更小的特征重构误差。     

基于分块颜色相关向量的图像检索算法

阐述了颜色相关向量的基本概念，提出了分块颜色相关向量相似性度量的计算方法和相关区域快速搜索算法，最终形成基于分块颜色相关向量的图像检索算法。实验表明，算法更符合人的主观感觉。     

一种基于支持向量机的图像检索相关反馈改进算法

相关反馈技术是近年来基于内容的图像检索中较为重要的研究方法．基于支持向量机的相关反馈算法能够在有限的反馈次数内检索出更多的相关图像,取得了较好的效果．本文采用搬运土距离对传统的基于支持向量机的相关反馈算法进行了改进．实验结果表明．改进后的算法能够从一定程度上解决原有算法的在第一次反馈时存在的不稳定问题,提高了检索的准确率．     

基于组合欧拉向量与边缘方向直方图的图像检索方法

在图像数据库中,如何有效检索和查询图像是一个重要的研究内容.文中提出一种结合组合欧拉向量与边缘方向直方图( EOH)的图像检索方法.首先,从边缘图像中提取组合欧拉向量特征进行图像检索(EEXO算法),其次,为更好地区分不同形状但欧拉特征相近的图像,将EEXO算法与EOH算法相结合提出EEXOEOH图像检索算法.实验结果表明,EEXOEOH算法与其它4种算法相比,具有较好的检索效率.     

基于改进颜色聚合向量与贡献度聚类的图像检索算法

为了提高图像检索的速度和准确率,通过分析各种聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种新的划分聚类的图像检索方法。首先,在对HSV模型非均匀量化的基础上,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;然后找到符合条件的特征向量作为初始聚类中心,利用分散度与贡献度进行聚类并建立特征索引库;最后根据查询图像的相似度进行检索和排序。实验结果表明,所提算法的查准率和查全率比其它算法均有较大提高。     

基于子向量距离索引的高维图像特征匹配算法

图像局部不变特征已经成功地应用在计算机视觉当中的许多领域,而如何快速有效地匹配高维图像局部特征向量是解决这类问题的关键步骤。提出了一种新的基于子向量距离索引的高维特征向量匹配算法,将高维空间中最近邻搜索问题转化为一维索引值的查找和局部搜索问题,在保证较高的搜索精度的同时大大提高了搜索速度。大量的图像匹配和图像检索实验验证了该算法的有效性。     

距离向量路由选择算法浅析

介绍了在路由选择协议中广泛使用的一种距离向量路由选择算法,并针对在使用中出现的问题给出常见的解决方法。     

一种改进的SVM相关反馈图像检索方法*

提出了一种改进的支持向量机SVM( Support Vector Machine) 的相关反馈图像检索方法。在这种方法的交互过程中, SVM 分类器不仅对本次反馈过程中用户所提交的标记的正例和反例样本进行学习, 还对历次反馈过程中的正例和反例样本进行学习, 并根据训练后的分类器进行检索。实验结果表明, 该方法在样本集非常小的情况下, 仍可以检索出较多的相关图像, 在有限训练样本情况下具有良好的推广能力。     

一种改进的SVM文本分类算法

在研究基于支持向量机进行文本分类一般步骤的基础上,针对Key-Substring-Group文本分类算法存在非线性支持向量机对核函数和参数C的强依赖的问题,用欧氏距离代替支持向量机训练得到的分类决策面进行分类决策,对文本分类算法进行改进。通过对比试验,发现分类效果不会随着核函数及参数C的变化而有明显的波动。     

基于DRPKP算法的文本去重研究与应用

SimHash算法是目前主流的文本去重算法,但它对于特定行业的文本数据在主题方面的天然相似性特点并没有特殊的考虑.基于多年在金融证券行业信息管理和数据整合的经验,本文分析目前文本去重方法存在的问题,特别针对SimHash算法在特定行业文本去重中的不足,创新地提出一种基于段落主题的文本去重方法（简称DRPKP算法）,通过对去重准确率、覆盖率和去重时间3个指标进行对比测试,DRPKP算法比SimHash算法准确率可提高24.5％、覆盖率可提高16.34％,且去重时间更短.     

改进粒子群算法在支持向量机训练中的应用

训练支持向量机需要求解二次规划问题,LPSO算法对于求解含线性约束优化问题是一种直观、简单的方法。改进后的LPSO算法较好的解决了早熟收敛问题。对谷氨酸发酵过程建模的实验表明本文提出的方法训练精度高,泛化能力强。     

CBIR系统中的图象语义分割技术

随着数字图象技术、宽带网络技术和数字存储设备技术的发展,在网络上存储、传输大规模分布式数字图象库成为可能,因此研究基于内容的图象检索技术成为近几年的热点。实现基于内容的图象检索系统的关键问题是实现图象的语义分割。该文分六类对现有的图象语义分割技术进行了全面的总结,为进一步研究基于内容的图象检索技术奠定了基础。     

实时图像增强算法改进及FPGA实现

针对复杂背景的多目标图像,提出了一种基于直方图的实时自适应图像增强方法.该方法根据自适应直方图窗口选择高低阈值,通过灰度线性变换及灰度级等间距密度均衡进行图像增强.利用该算法增强图像视频时,采用FPGA,通过并行处理结构及流水线技术,可实时处理每秒50帧780×582×12bits的可见光图像.在处理视频的过程中,由前一帧图像的直方图信息,来增强后一帧图像.理论分析和实验结果均表明,该算法克服了直方图均衡及平台直方图均衡增强图像引起的灰度断层现象,有效地增强了图像的对比度,提高了图像质量.     

基于快速相关矢量量化的图象编码算法

图象编码已经成为当今计算机世界的重要问题,而矢量量化（ＶＱ）又是近年来有损图象压缩的一种重要技术,它的优点是比特率低以及解码简单,但是其穷尽搜索编码计算量较大,为了降低编码时间,已经有多种快速算法出现在一些文献中,然而这些算法往往不能进一步降低比特率,为了解决这一问题,因此提出了一种新颖快速相关矢量量化（ＣＶＱ）图象编码算法,该算法对图象块的编码采用对角顺序,即在编码过程中根据当前图象块（ＣＶＱ）