基于DTCWT域统计特征融合的纹理图像检索

在多尺度变换域,将各子带系数的统计特征进行互补融合可以有效地提高纹理图像检索的性能。文章利用双树复小波变换提出一种新的将低频子带系数的能量特征、高频子带幅值系数的Weibull分布参数特征以及相对相位系数的wrapped Cauchy分布参数特征相融合的纹理图像检索方法,采用VisTex纹理图像库进行检索。结果表明:采用多类系数统计特征的互补融合,以及最优的相似性测度加权组合,能够显著地提高纹理图像检索系统的平均检索率;与现有的7种纹理图像检索方法相比较,所获得的较高平均检索率为86.74%。     

基于多尺度分析和SVM相关反馈的纹理图像检索

采用了基于小波、Contourlet等多尺度分析工具和SVM(Support Vector Machine)相关反馈的图像检索方案.对纹理图像采用Contourlet变换提取其特征,Contourlet具有多尺度和多方向性,因此比小波变换能更好地提取纹理特征,然后联合一类和二类支持向量机进行检索.首先使用一类支持向量机来估计查询样本的特征向量在高维空间的分布情况,从而给出在没有标识的情况下,进行初步学习探索得到的相似性排名.通过用户反馈,得到带有标识的正负样本信息,从而提供给二类支持向量机进行更细致地学习,使检索结果逐步求精.实验结果从多方面证明了本方案的合理有效性,并指出了较优的反馈数量和反馈次数.     

稀疏差分网络和多监督哈希用于高效图像检索

针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络（CNN）特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题,提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH（sparse difference networks and multi-supervised hashing）,并将其用于高效图像检索。SDNMSH以成对的图像作为训练输入,通过精心设计的稀疏差分卷积神经网络和一个监督哈希函数来指导哈希码学习。稀疏差分卷积神经网络由稀疏差分卷积层和普通卷积层组成。稀疏差分卷积层能够快速提取丰富的特征信息,从而实现整个网络的高效特征提取。同时,为了更加充分地利用语义信息和特征的成对相关性,以促进网络提取的特征信息能够更加有效地转换为具有区分性的哈希码、进而实现SDNMSH的高效图像检索,采用一种多监督哈希（MSH）函数,并为此设计了一个目标函数。在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE三个广泛使用的数据集上进行了大量的对比实验,实验结果表明,与其他先进的深度哈希方法相比,SDNMSH取得了较好的检索性能。     

一种主动感知的纹理图像检索方法(英文)

基于Contourlet变换和支持向量机提出了一种新的纹理图像检索方法。在这种方法中,能量和广义高斯分布参数被用做Contourlet子带图像的特征。通过这种表示,提出了由一类和二类支持向量机组成的两阶段检索算法来完成感知相似性测度。通过具有640个纹理图像的VisTex库和具有1760个纹理图像的Brodatz库证明了所提方法的有效性。实验结果表明,对于这两个纹理库,新的纹理图像检索方法的平均检索率分别达99.38%和98.07%。     

一种IVUS序列图像内外膜边缘的自动提取方法

针对现有的血管内超声(intravascular ultrasound, IVUS)图像边缘提取存在的不足,提出一种改进的IVUS序列图像内外膜边缘自动提取的方法。该方法首先在Contourlet变换域对图像的斑点噪声进行有效去除;然后根据序列图像的物理特征和结构信息,自动确定图像内外膜边缘的初始轮廓;最后采用活动轮廓模型和去噪后图像灰阶梯度特征量,通过动态规划技术自动提取图像的内外膜边缘。实验结果表明,该方法算法简单,准确性较高,具有一定的临床应用价值。     

电工电子与自动控制实训课程的研究

提出了指导学生一起建立实训教学模块试题库和样板库的方法,以在线式漏电保护器测试仪为例给出了实训课题实例.该项研究的特点是实训教学模块制作与实验室建设相结合、研究过程与培训学生相结合.该项研究建立的实训教学模块试题库可以应用于综合性、设计性实验的开设;样板库形成继续开发研究的基础.     

基于四叉树分解和自适应焦点测度的多聚焦图像融合

为了克服基于块的融合方法对块的大小敏感以及融合图像中存在伪影等问题,提出一种新的基于四叉树分解和自适应焦点测度的多聚焦图像融合方法。首先,设计一种新的基于修正拉普拉斯能量和（SML）和导向滤波的自适应焦点测度,用于获得源图像的焦点图。然后,采用一种新的四叉树分解策略,并结合已经得到的焦点图,进一步将源图像分解成最优大小的树块;同时,从树块中检测出聚焦区域,并构成决策图。最后,对决策图进行优化和一致性验证,并重构出一幅全聚焦图像。通过公共多聚焦图像数据集进行实验,与11种先进的融合方法进行视觉质量和客观指标比较。实验结果表明,本文所提出的融合方法取得了更好的性能。     

结合滤波器选择和相位信息的统计纹理图像检索

为了在复变换域利用方向和相位信息有效地改善图像检索的性能,基于金字塔双树方向滤波器组(PDTDFB),提出一种结合滤波器选择和相对相位的统计纹理图像检索方法.将复方向子带幅值系数进行统计建模,并通过改进的最大似然估计方法确定其分布参数.基于一种混合建模的检索方法,将所设计的四种钻石状滤波器的性能通过对VisTex和Brodatz纹理库的检索结果进行比较.结合相对相位特征的互补性进行纹理图像的检索.实验结果表明,所提出的方法有效地提高了纹理图像的平均检索率.     

基于多特征融合的HSV空间彩色纹理图像检索

针对目前彩色纹理图像检索系统结构复杂且时间成本较高的问题,提出一种融合图像颜色与纹理特征的彩色纹理图像检索方法.首先,在HSV空间中分别量化H、S、V三个通道的数据并提取组合直方图的颜色特征.然后,提取V通道数据子带系数的幅值与相位两种分布参数特征作为全局纹理特征;同时,使用局部邻域差分模式(Local Neighborhood Dif-ference Pattern)算子提取V通道数据的局部纹理特征,并将所得到的颜色特征、全局纹理特征和局部纹理特征进行有机融合.最后,通过合适的相似性测度完成彩色纹理图像的检索.在VisTex和STex两个流行的彩色纹理图像数据库上进行的检索实验表明,由论文方法所得到的平均检索率较目前典型方法的最优结果分别高出0.96％和0.78％,且检索时间成本更低.因此,论文所提出的彩色纹理图像检索方法是有效的和可行的.     

Contourlet收缩和全变差相结合的图像去噪

充分保持细节的图像去噪在图像处理领域具有重要的意义。一种新的将Contourlet收缩和全变差相结合的混合去噪算法被提出。利用空域自适应的全变差,对含噪图像与Contourlet硬阈值收缩图像的差值图像进行滤波。再和收缩图像相叠加,从而得到最终的去噪图像。实验结果表明,和现有的典型去噪方法相比较,所提出的算法在有效去除噪声和Gibbs伪影的同时,更好地保持了边缘和纹理等重要的细节信息。