基于下采样的特征融合遥感图像语义分割

本文提出了一种基于下采样的特征融合遥感图像语义分割模型,该模型在编解码结构基础上,将高分辨率原始图像引入"下采样"模块提取低级语义特征,在此基础上,将输出的低级语义特征通过MobileNetV2和空间金字塔池化进一步提取多尺度高级语义细节特征,然后,将这些高级语义特征和直接从下采样模块提取的低级语义特征融合并进行特征图分割.最后,在"CCF卫星影像的AI分类与识别竞赛"的数据集上取得了93%的训练准确率以及91%的预测准确率.     

基于深度学习耦合稀疏语义度量的商标检索算法

目的针对当前商标图像检索中的语义鸿沟问题,提出一种深度学习耦合稀疏语义度量的商标图像检索方案,有效抑制噪声干扰,降低冗余特征维数。方法首先,根据由卷积与池化组成的无监督学习机制,对输入商标图像进行多层特征提取,输出一维特征向量。随后,通过L2-支持向量机(L2-SVM)进行分类,利用特征向量进行训练,获得多级联特征。然后,根据商标图像的多级联特征和用户标签信息的异构数据结构,设计一种稀疏语义度量方法进行相似检索,减少语义鸿沟。此外,引入一种混合范数作为相似度量的稀疏约束,以抑制原始输入空间中的冗余特征维数和噪声,优化检索结果。结果实验表明,与当前流行的商标检索方案相比,所提算法具有更高的检索精度,其输出的结果中仅有1幅无关图像。结论该方案具有较高的检索精度和较强的鲁棒性,在商标检测、商标保护等方面中具有良好的应用价值。     

非负矩阵分解耦合视觉词典的图像检索算法

目的解决当前图像检索技术中,图像特征稀疏编码收敛速度慢,以及局部特征空间信息不足易导致检索误差较大等问题,提出一种基于l0稀疏约束非负矩阵分解耦合视觉词典优化的图像检索算法。方法首先,在非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的基础上,对系数矩阵设置l0个约束来限制其稀疏性,从而定义一种l0稀疏约束的NMF方法。再通过一种自适应序列词典初始化方案,从训练样本获得词典的初始估计。然后,利用l0稀疏约束的NMF来增强视觉词典,对图像局部描述符进行稀疏编码,并利用最大池化操作来生成聚合特征向量,从而保留局部描述符的关键属性。最后根据得到的特征向量,引入Minkowski距离来衡量查询图像与数据库的相似性,输出检索图像。结果实验结果表明,与当前图像检索方案相比,所提算法具有更高的查准-查全率和收敛速度。结论所提算法返回的图像与查询图像相似度高,在包装商标检索等领域具有一定的参考价值。     

基于字符串匹配技术的图像检索算法

为提高图像检索的效果,提出了一种基于字符串匹配技术的图像检索算法。该算法根据人眼的视觉特性及方块编码(BTC)的原理首先对图像进行分割,构造对表征图像内容有意义的图像特征。在此基础上,根据字符出现的概率对字符表征意义的重要性,把图像特征动态映射成字符串形式,然后采用字符串匹配技术进行图像检索。该算法不仅利用了图像中的边缘及纹理分布,而且将字符串匹配技术引入到图像检索中,在提高检索率的同时又加快了检索速度。实验结果表明,该算法具有较高的检索效率。     

基于内外边缘颜色特征的图像检索算法

算法的基本思路是提取边缘部分的颜色特征进行图像检索,将边缘分为内外边缘区别对待,加大内边缘(对应目标部分)的比重,通过多尺度多结构元的数学形态学方法实现。通过设置内外边缘的权重充分考虑了目标的重要性,克服了全局颜色直方图不能反映空间信息的缺陷。实验结果表明,该算法有效地提高了检索系统的效率。     

基于颜色特征与纹理特征的图像检索

对目前国内外的图像检索理论研究进行研究与分析,讨论基于纹理特征的图像检索和基于颜色特征的图像检索的算法,并提出研究方向。对研究图像检索方面有一定的借鉴意义。     

基于颜色特征的图像检索技术

本文立足于基于内容的检索技术之上,提出一种基于颜色特征的图像检索新算法,利用颜色集、颜色矩作为图像的颜色信息,计算图像的颜色间距;在检索图像信息时,首先在原图像中提取一些特征点,然后将距离直方图和图像颜色特征有机结合,进行归一化处理,最后利用这两个特征进行图像检索。实验表明,本文的算法具有较强的鲁棒性和实用性。     

基于视觉和语义特征的汽车品牌造型设计线索

目的研究在汽车品牌多个属性中,哪些属性对于汽车品牌识别与品牌形象起主导作用。方法以工业产品发展规律为背景,提出设计线索的概念;从视觉特征和语义特征的角度,分析了设计线索的分类,论述了设计线索对于品牌识别的作用;以某汽车品牌为对象,构建了品牌设计线索体系,观察了该体系在面向设计时的应用。结论设计线索对于品牌识别与品牌构建有着重要意义。     

基于方块编码的图像特征提取及检索算法

提出了一种基于方块编码的图像检索算法.首先将图像分成互不重叠的子图像块,根据图像块中各像素间的色差,利用方块编码的思想对这些子图像进行编码,然后根据人眼的视觉特性来定义图像的关键块,最后借助于基于关键字的文本检索技术进行图像检索.同时,考虑到不同类型的关键块在表征图像内容时重要程度的不同而赋予其不同的权值.实验结果表明本文算法在图像的相似性检索时是有效的,并具有较高的检索效率.     

基于图像纹理特征的目标快速检索

在讨论共生矩阵的基础上,提出了一个通过图像分割获取目标图像纹理特征,进而实现图像快速检索的方法。试验表明,该方法检索目标图像的可靠性较高,具有良好的应用价值。     

Multi-Index Image Retrieval Hash Algorithm Based on Multi-View Feature Coding

In recent years, with the massive growth of image data, how to match the image required by users quickly and efficiently becomes a challenge. Compared with single-view feature, multi-view feature is more accurate to describe image information. The advantages of hash method in reducing data storage and improving efficiency also make us study how to effectively apply to large-scale image retrieval. In this paper, a hash algorithm of multi-index image retrieval based on multi-view feature coding is proposed. By learning the data correlation between different views, this algorithm uses multi-view data with deeper level image semantics to achieve better retrieval results. This algorithm uses a quantitative hash method to generate binary sequences, and uses the hash code generated by the association features to construct database inverted index files, so as to reduce the memory burden and promote the efficient matching. In order to reduce the matching error of hash code and ensure the retrieval accuracy, this algorithm uses inverted multi-index structure instead of single-index structure. Compared with other advanced image retrieval method, this method has better retrieval performance.     

基于ScSPM-Reranking的高分辨率遥感影像的检索

为了从高分辨率遥感影像中获取详细的地表地物信息,为城市规划、环境监测以及灾情分析提供可靠的数据,进行了高分辨率遥感影像的检索研究,包括对图像的特征提取和图像之间相似度的描述。为了提高图像检索精度,运用了采用稀疏编码(Sc)的空间塔式匹配(Sc SPM)技术和重排序(Reranking)技术,提出了基于Sc SPM结合Reranking(ScSPM-Reranking)的遥感高分辨率影像的检索方法。该方法首先使用Sc SPM提取空间场景的特征,然后结合这些特征使用cityblock距离进行初步检索,最后对初步检索的结果进行Reranking排序,获得高精度的检索结果。同其他检索方法进行了对比实验,实验结果证明,该方法具有较高的检索精度。     

基于字典统计耦合归一化多重距离的图像检索算法

目的针对当前彩色图像检索技术容易受到色彩的干扰,使其鲁棒性不强等不足,提出一种字典统计耦合归一化多重距离的彩色图像检索算法。方法首先将图像量化并转换成一维信号,然后引入字典统计,将一维信号进行字典编码,并计算编码后的图像多样值,在归一化字典距离的基础上嵌入字典编码图像的多样值,从而定义归一化多重距离(NMD)的相似度量准则,利用NMD对查询图像与数据库图像的多样值进行比较与识别,搜索出与查询图像具有相同特征的最相似图像,完成目标检索。结果在COREL数据库的实验结果表明,相对于当前常用的检索技术,该检索算法具有更高的查准率和查全率,可对彩色图像完成精确检索,有效减低了色彩对检索性能的干扰。结论文中算法具有较好的检索精度,能够较好地用于医疗、商标等领域的目标检索。     

基于SURF特征提取和FLANN搜索的图像匹配算法

针对传统图像匹配算法存在特征信息少和误匹配率高的问题,提出基于SURF特征提取和FLANN搜索的图像匹配算法.通过Hessian矩阵获取图像局部最值,并使用不同尺寸特征描述器,同时处理尺度空间多层图像的向量特征,最后采用FLANN搜索算法进行特征匹配.试验表明,该算法比传统的图像匹配算法在效果和效率方面都表现得更好.     

基于PCNN的图像融合新方法

本文提出了一种基于PCNN的新型图像融合算法.首先,对待融合的两幅图像进行平稳小波分解得到两组多尺度图像;接着,取其中任意一组作为主PCNN的输入、另一组相应的图像作为从PCNN的输入,在每次迭代时,经并行PCNN点火后,得到一系列多尺度融合图像;然后,对它们进行平稳小波反变换得到每次迭代的融合结果;最后,计算每次迭代结果的信息熵,取信息熵值最大的融合图像作为最终结果.大量的实验以及与其它融合算法的比较分析,表明了本文算法的有效性和优越性.     

基于核密度估计和分形编码算法的图像检索技术研究

为了提高基于分形压缩编码图像检索技术的应用价值,针对自然图像提出了一种联合参数的图像检索方法,从分形编码中提取鲁棒性(旋转、平移、缩放等不变性)索引,即从由值域块均值构成的解码近似图像中提取改进的Hu不变矩特征量作为检索索引,再与分形编码参数的核密度估计统计特征相结合,其中,核密度估计方法中采用可变带宽。然后采用2个索引的加权和来比较图像的相似度。实验结果表明,使用2个索引的加权和比使用单独索引具有更好的检索结果。     

基于颜色信息与空间特征的自适应商标检索算法

目的为了增强商标检索技术对商标特征的描述能力,改善其在外来干扰下的检索精度与鲁棒性。方法提出一种基于颜色与空间特征自适应结合的商标检索算法。首先,引入主颜色描述符(DCD),将其作为颜色特征检测器,并在颜色特征提取时嵌入k-均值聚类算子,增强颜色区域,准确提取颜色特征。随后,每个商标被量化为8个显色的最大值,以便提取每个颜色分量中的空间分布信息。然后,通过利用不同的权重来平衡颜色与空间特征的重要性,定义一种基于模糊直方图分析技术,计算每个商标自适应系数,以准确描述彩色商标的图像特征。最后,通过Euclidean距离进行相似度量,输出检索到的商标。结果实验结果表明,与当前商标检索方法相比,所提算法具有更高的检索精度与鲁棒性,呈现出更理想的P-R曲线,在召回率为0.7时,其检索准确率仍可达到90%。结论文中检索方法具有较高的检索精度,在包装商标检测、商标版权保护等领域中具有良好的应用价值。