基于压缩域的图象检索技术研究进展

压缩标准的出现 ,使得图象数据格式普遍为压缩格式 ,从而促进了压缩域内图象检索技术的迅速发展 .为了使人们对基于压缩域的图象检索技术有一概括了解 ,该文对目前的压缩域检索技术进行了回顾和讨论 :首先 ,介绍了图象检索系统的基本概念 ;然后 ,分类分析了不同压缩域的检索技术 ,包括变换域方法 (如傅立叶变换、离散余弦变换 (DCT)以及子带和小波变换 )和空域方法 (如矢量量化和分形等 ) ;接着 ,对这些检索方法进行了讨论和比较 ,并得出一些有用的结论 ;还举例介绍了基于压缩域图象检索技术的实际应用 ;最后对压缩域图象检索技术的研究发展及其应用前景指出了一些可能的方向 .     

基于迭代分形的图象压缩和检索方法

图象所具有的海量性和无序性的特点，决定了多媒体应用的构建必须解决图象数据的高效压缩和有效检索两个关键问题，而由于传统的压缩和检索技术的研究是相互分离的，因而限制了多媒体应用系统整体性能的提高，针对此问题，从两者相互结合的观点，对图象压缩和检索方法进行了研究，首先在小波变换域内，基于迭代分形对图象数据进行压缩，然后在图象分形码的基础上，利用迭代函数系统分布特性构建的特征量来支持图象检索，实验结果验证了该方法的可行性和有效性，同时也表明了基于迭代分形的图象检索方法所具有的巨大应用潜力。     

通过抽取的特征进行图象检索的算法测试平台

基于内容的图象检索近年来得到了广泛的研究,人们已提出了许多基于特征的图象检索算法,但如何管理,比较、评价、组合应用这些检索算法已成为继续深入研究必须要解决的一个问题,为了解决此问题,建立了一个通过抽取的特征进行图象检索的算法实验平台,该平台既具有管理功能（包括管理各种算法、图象库和图片）,又集成各种算法,以综合实现不同的检索功能（包括递进检索和综合检索）,实验结果表明,借助平台对算法和图象进行集中管理,既可以方便地对各种基于特征的图象检索算法进行比较和评价,又有助于方便地形研究新的算法。     

Web上基于内容的图象检索技术

Web上基于内容的图象检索集基于内容的图象检索和Internet网络这两项技术于一体,它对图象媒体的广泛应用具有一定的实用价值,同时对图象处理技术如何适应网络要求又有一定的理论研究价值,本文研究了特征提取、分布运算、网络实现等Web上基于内容的图象检索的相关技术,建立了一个单机上的图象检索系统并用该系统检验了自己提出的图象检索方法.另外在Web上实现了使用该方法的图象检索,实践证明小波形状不变矩对图象的形状匹配具有较好的效果.     

多媒体系统中基于图象内容检索的特征指标设计

在多媒体系统应用中基于图象内容检索的特征指标设计问题。对图象和视频的基于内容的检索方法晃成功地开发一个多媒体数据库系统的关键,而对图象泊特征指标的提取则是关键中的关键。目前,基于内容检索的多媒体系统应用还外于初始阶段,并于图象特征指标的设计还没有统一的框架。本文应用图形处理学科中提出的多种指标来作为关于图象检索的线索,并提出了一个初步的检索构思。     

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。     

中国图象工程：2002

该文是关于中国图象工程的年度文献综述系列之八 .为了使国内广大从事图象工程研究和图象技术应用的科技人员能够较全面地了解国内图象工程研究和发展的现状 ,并能够方便地查询有关文献 ,现从国内 15种有关图象工程重要中文期刊 2 0 0 2年出版的共 10 8期上发表的 2 4 2 6篇学术研究和技术应用文献中 ,选取出 5 4 5篇属于图象工程领域的文献 ,然后根据各文献的主要内容将其分别归入图象处理、图象分析、图象理解、技术应用和综述 5个大类 ,又进一步分入 2 1个小类 ,并在此基础上进行了文献统计和分析 .由统计分析结果可见 ,中国图象工程在2 0 0 2年又有了许多新进展 ,除总的文献数量有较大增加 ,图象分割和图象编码仍有许多研究成果外 ,近年来的几个新的研究热点 ,如成像技术、图象数字水印、人脸和器官检测、图象匹配融合、图象和视频检索等继续保持了快速发展的势头 .     

一种新的个性化的图象分类方法

图象分类系统的建立是信息检索以及模式识别中一个重要部分，其中，特征选择问题，即确定描述图象的特征参数是需要解决的关键问题，基于和图象检索技术的研究，近来得到了广泛的关注，由图象特征向量维数过高而引起的图象检索困难是基于内容的图象检索技术研究所面临的一个挑战，因此需要寻找一个有效降维技术，为解决此问题，设计了一个新的图象分类标准模型，通过寻找不同的特征组合来作为分类标准，进而提出了一种算法，用于实现此模型，实验结果显示，该模型能实现图象特征向量降维，并且算法能够极大地降低计算所花费的时间，同时，多种不同分类标准的引入，使得本方法能与信息检索技术进行有效的结合，为个性化信息检索提供一种实现思路。     

基于图象内容的链码检索方法

针对数字化图象检索问题,提出了一种基于图象内容的检索方法。这种检索方法是基于图象的灰度特征值,按照一定的分割方法,将图象区域化,并获取该区域的灰度特征描述值;然后把各个区域的灰度描述值按着规定的方向连接起来,生成一个用于检索图象的链码。实验结果表明这种基于图象内容的检索方法,较方便和准确地达到了图象检索之目的。     

基于内容的图象检索技术

随着数字图象的日益增多,基于内容的图象检索已成为图象使用者和管理者迫切需要解决的问题,近年来,各国研究者纷纷加入该领域的研究.为了使人们对该领域现状有个概略了解,以推动该领域研究进一步开展,首先概括介绍了基于内容图象检索的产生、发展及其关键技术;然后介绍了特征提取(包括低层特征和语义特征)及其相似性计算、相关反馈等的原理及算法;最后指出了基于内容的图象检索技术与计算机视觉技术的区别所在,并对目前存在的问题和应着重的研究内容以及发展方向进行了分析.     

基于图像挖掘技术的车辆目标识别方法

在目前的图像处理技术发展现状中,图像挖掘技术是其中一项较为突出和新颖的技术分支。而随着日益庞大的图像数据信息处理量的要求增加,却没有一个有效的分析和处理技术,为此,如何解决大量数据的解析和处理问题是目前图像挖掘技术的主要方向。本文将着重研究图像挖掘技术的原理和其在目前社会中的应用情况。利用简析图像挖掘技术的基本原理分析其数据模型,探讨其所具备的基本功能以及在车辆目标识别上的应用和方法。总结出图像挖掘技术对图像中所存在信息的完全解读,挖掘图像中存在的隐形关联,而且随着图像挖掘技术的不断改进,其目标识别的功能可以应用到车辆管理模式当中。通过实验表明,此方法可以对目标图像中车辆数量和种类的辨识度达到80%以上。     

基于多种图像的电路板故障诊断系统研究

本文论述了基于多种图像的电路板故障诊断的原理及方法,对红外成像技术、可见光图像处理与分析技术、电路板故障诊断技术进行研究,通过利用图像增强技术、图像平滑处理技术、图像的二值化处理技术等,对采集到的电路板图像进行滤波,平滑等预处理;利用差分热图法及序列热图法对电路板及其元器件温度特征变化进行分析和故障判定;采用基于Harris角点检测的方法实现电路板可见光图像和红外热图像的配准,进而实现红外热像检测下的故障定位于可见光图像之上,方便的查找故障发生的位置,直观的查看到故障元器件产生的现象。     

基于图像处理和模式识别的网络图像监控系统

随着科学技术和生活水平不断的提高,人们的财产和人身安全问题已经不仅仅来自于传统的经验,而是逐渐的转变到虚拟的网络当中;为此,提高人们的隐私安全和财产安全需要加强网络监控,其中图像监控是较为主要的方面;加强图像监控的可靠性和实时性,是实现社会稳步发展和人民网络隐私安全的首要目标;应用计算机网络技术和现代化通讯技术相结合,综合图像处理技术和模式识别技术的应用,设计应用于网络图像监控系统是当前社会发展的安全技术保障之一;文章通过对图像监控进行简析,阐述图像处理技术和模式识别技术的相关方面,探讨研究网络图像监控中图像识别和处理方面的技术;通过对图像处理中的色彩均化和模糊识别实验,得出其对于网络中传播的图片辨识度和提取信息能力具有很高的发展。     

智能监控系统中的图像识别与分析

当前,随着计算机通信技术和网络技术的快速发展,图像处理技术在科学技术领域中的地位愈来愈重要。图像识别属于智能监控设备中的重要技术组成部分,本文在概述智能监控系统的基础上,研究智能监控系统图像识别的关键技术,并对智能图像监控系统的图像识别与分类进行分析。     

数字图像超分辨率重建技术综述

图像超分辨率重建的目的是通过一幅或多幅低分辨率降质图像来估计一幅视觉效果较好的高分辨率图像.它从传统的图像恢复与重建技术而来,利用图像之间的信息互补来获得比单幅图像更多的细节.超分辨率技术主要分为两大类:基于重建的超分辨率技术和基于学习的超分辨率技术.基于重建的超分辨率技术按照特定的退化模型,通过输入的图像来估计高分辨率图像.基于学习的超分辨率技术从训练样本中获取先验知识,对输入图像的信息进行补充,可以获得比基于重建的算法更好的效果.对超分辨技术的算法作了系统的介绍,并指出图像的配准、退化模型的建立、盲估计问题、学习模型的建立、学习算法等仍是图像超分辨率技术中存在的主要问题,也是进一步研究的方向.     

SIMD技术在数字图像处理中的应用分析

SIMD技术是用于高速向量和矩阵计算,它的结构主要是由数据缓存系统和对准网络组成,基于SIMD的图像卷积是数字图像处理中的一项主要技术。本文主要对SIMD的图像卷积系统结构和速彩色图像识别方法进行分析,来探讨SIMD技术在数字图像处理中的应用。     

基于数字信息技术发展下的图像媒介时代

本文阐明了图像时代的发展背景，数字信息技术的基本特点，基于数字信息技术发展下图像媒介时代的文化、技术特征等，并提出图像时代的技术来源、受到技术影响的文化重组两个重要观点。     

基于图像识别技术的核电文档智能化应用实践

本文对采用图像识别技术来辅助核电企业开展文档智能化应用进行研究。文章阐述了开展图像识别技术应用的业务背景、主要过程、实现原理和典型应用场景解决方案等内容,通过对基于图像识别技术的扫描文件清晰度的自动化检测以及基于光学图像文字识别技术的文件自动化拆分和比对这两个应用场景,阐述了面临的问题、解决方案的原理、具体的程序功能设计方案以及最终的应用效果。根据对应用效果的评估,证明了图像识别技术能够在文档智能化应用中发挥重要作用。通过本课题的研究和实践,为基于图像识别技术的文档智能化利用做了有益的探索。     

基于关联规则的图像数据挖掘研究

随着图像获取和图像存储技术的迅猛发展,能够方便得到大量的图像数据。为了能充分从这些图像数据中分析并提取有用信息,研究了数据挖掘中的新型领域——图像数据挖掘技术。主要介绍了数据挖掘、图像数据挖掘及关联规则在图像数据挖掘中的应用。     

计算机视觉技术的发展及应用

计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别及人工智能等知识于一体,其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。文中简要地回顾了计算机视觉技术的发展史,主要介绍了计算机视觉中图像处理技术在检测技术方面的应用。利用工业摄像镜头替代目视作为传感器,通过图像采集,图像处理,图像识别等一系列操作,达到在线对包装产品进行标签检测的目的。