基于区域熵的图像检索

提出了一种新的基于区域熵的图像检索算法RECS，不仅利用图像的子块熵来描述图像的特性，而且依据熵信息的均值和方差将图像分割为高熵子图和低熵子图两部分。综合图像区域的颜色形状特征和分两步的图像检索过程，有效提高检索准确性的同时也节省了检索时间。实验结果表明，RECS算法对前景单一和前景复杂图像的检索效果同样令人满意。     

基于分量分析的图像内容检索的实现

本文基于图像内容检索中,常用的全图的颜色直方图算法过于简单的缺点,提出了一个改进,即将图像进行了分割.形成若干子块,这样就提供了一定程度的位置信息,而且可以对含用户感兴趣的子块加大权重,提高检索的查询智能性和查准查全率.     

基于局部颜色直方图的图像检索方法研究及实现

在直方图技术的基础上引入携带空间信息的相似匹配的方法，将一幅图像划分为许多子块，每个子块都具有与其相关的局部颜色直方图，从而携带图像的空间信息。给出了四种检索算法，并在系统中加以实现，验证了算法的有效性。     

基于分类子块的图像检索

图像等分成M×N块后,将子块分成背景子块、目标子块和边缘子块三类,并从中提取颜色、空间特征和边缘特征,求图像间相似度时只在同类子块之间进行匹配.这样既减少了匹配运算量,又可避免不同类子块匹配所产生的干扰.实验结果表明,该方法不仅求图像间相似度的运算量小,而且对图像的旋转和平移变化不敏感,具有较好的检索性能.     

基于粒计算的空间特征提取及其检索的研究

利用四叉树算法将图像分割成若干子块,根据子块的颜色直方图,将提取图像的空间特征与提取图像的颜色特征结合起来,然后运用粒计算理论对提取的图像空间特征进行粒化,得到特征向量,并对其进行归一化。在此基础上,结合相关反馈机制设计基于粒计算的融合多特征的人机交互式图像检索的综合算法,该算法的复杂度低,能够在很大程度上提高图像检索的效率和准确性。     

后验概率改进Fisher向量的高性能图像检索算法

提出了一种高性能的图像检索方法,结合纹理分类和改进的Fisher向量实现图像检索。首先,将图像划分为互不重叠的图像子块,对每一图像子块依据纹理复杂度进行分类,对不同类别的图像子块提取不同的特征。其次,采用基于后验概率改进的Fisher向量进行特征编码,依据乘积量化和非对称距离计算方法,分段计算两特征向量之间的距离,快速求取相似度指标,据此进行图像检索。在Holidays数据集上进行图像检索的实验结果表明,该方法的查准率和召回率高,且耗费的查询时间少。     

基于分块颜色矩和灰度共生矩阵的图像检索

颜色和纹理是描述图像内容的两个重要视觉特征,提出了一种基于分块颜色矩和灰度共生矩阵相结合的图像检索方法。根据图像背景内容的差异,将图像分成大小相等的子块,通过HSV颜色空间非均匀量化,计算子块的颜色矩来描述图像的局部颜色特征。整体图像采用灰度共生矩阵作为其纹理特征。结合两者采用加权欧式距离计算图像相似度,从实验结果中得出该检索方法的有效性。     

基于特征点匹配和哈希法的图像检索方法

提出一种基于点特征匹配和几何型哈希法的图像检索方法。利用小波变换提取图像的突变点，以点为辜心划定一小块区域，将图像划分成图像块。提取块的低层次特征矢量，将两幅图像之间的匹配转换成图像块之间的匹配。并采用几何型哈希索引方法实现图像的快速检索。实验证明，这种方法能够取得较高的检索精度，且对图像形变以及局部遮挡等都有较好的适应能力。     

基于HSI色彩空间累加直方图的图像检索算法

本文给出了一种基于HSI色彩空间累加直方图进行图像检索的方法。该方法使用符合人类视觉特性的HSI颜色模型将颜色空间压缩为72种具有代表性的颜色,设计了一种具有重叠方式的图像分块方法;然后统计每块区域内的颜色直方图得到该图像的HSI颜色空间直方图,再计算各块的累加直方图,并根据相似度计算方法计算每块子图像的累加直方图和图像库中图像对应块的累加直方图的相似度;最后根据各块子图像的重要性进行加权,得出最后的检索结果。实验表明,该方法实现简单,能够更加灵活、准确地描述图像的颜色特征,从而有效提高了检索的精度。     

一种基于颜色特征的图像检索方法

随着大量图像数据库的广泛应用,使得图像检索成为图像资源管理和检索的一个研究热点.传统的基于颜色特征的固定分块的方法在进行相似性匹配时比较对应子块的颜色特征,各子块间的约束关系较强,对图像的旋转也较敏感,利用循环队列的数据结构对固定分块的方法进行改进,可以使基于固定分块的方法具有旋转不变性.     

Image dehazing via enhancement,restoration, and fusion: A survey

Haze usually causes severe interference to image visibility. Such degradation on images troubles both human observers and computer vision systems. To seek high-quality images from degraded ones, a large number of image dehazing algorithms have been proposed from different perspectives like image enhancement, restoration, and fusion. Especially in recent years, with the rapid development of deep learning, CNN-based methods have already dominated the mainstream of image dehazing and gained significant progress on benchmark datasets. This paper firstly presents a comprehensive survey of existing image dehazing methods, and then conducts both qualitative and quantitative comparisons among representative methods, from classic methods to recent advanced approaches. We expect the literature survey and benchmark analysis could help readers better understand the advantages and limitations of existing dehazing methods. Moreover, a discussion on possible trends in single image dehazing is put forward to innovate further works.     

中国图象工程：1995

中国图象工程：１９９５章毓晋（清华大学电子工程系北京１０００８４）１前言图象是各种观测系统以不同形式和手段去感知客观世界而获得的、可以直接或间接作用于人的视觉系统的实体。图象技术在广义上是各种与图象有关的技术的总称。目前人们主要研究的是数字图象，主要...     

中国图象工程：1995（续）

本文是对“中国图象工程：1995”一文[1]的补充，我们首先对图象工程与一些相近学科的关系给予了进一步的讨论，其次在1995年出版的一些应用性较强的期刊上又先取50多篇有关图象工程的论文根据内容进行了分类统计，最后还结合[1]中结果进行了比较讨论。     

一种新的图像定位和分类系统实现方案

首先简单介绍了图像定位和分类系统的基本概念。然后分析了几种图像定位和分类系统的实现方式与性能。在此基础上,提出了一种新型图像和分类系统实现方案:该方案采用可重配置器件FPGA和数字信号处理器DSP协同工作,实现了便携式图像处理系统。最后给出系统测试平台设计思路,并详细列出新型系统的性能数据。     

Detecting the most unusual part of two- and three-dimensional digital images

The purpose of this paper is to introduce an algorithm that can detect the most unusual part of a digital image in probabilistic setting. The most unusual part of a given shape is defined as a part of the image that has the maximal distance to all non-intersecting shapes with the same form. The method is tested on two- and three-dimensional images and has shown very good results without any predefined model. A version of the method independent of the contrast of the image is considered and is found to be useful for finding the most unusual part (and the most similar part) of the image conditioned on given image.The results can be used to scan large image databases, as for example medical databases.     

一种改进图像拼接算法的仿真研究

研究图像拼接优化问题,在图像拼接中有精度要求,但由于受到光照、目标移动、视角等影响,图像含有噪声,且容易发生变形,传统Harris特征提取算子不能适应图像变形特性,容易获得很多错误的特征点,导致后继的图像拼接精度低。为了提高图像拼接精度,提出一种改进Harris算子的图像拼接方法。首先对待拼接图像进行平滑和几何校正处理,然后采用改进Harris算子提取图像特征点,最后采用傅立叶变换实现图像配准,平均值法进行图像融合,得到一幅全景图像。仿真结果表明,改进算法不仅减少了图像拼接耗费的时间,同时提高了图像精度和拼接的效率,达到了图像无缝拼接的效果。     

材料腐蚀图像内容检索方法分析

文章主要介绍了图像数据特征的表述、图像内容的检索方法,并对材料腐蚀特征中的颜色特征、纹理特征、形状特征进行了分析,以便于材料腐蚀特征的提取,图像内容的匹配,从而实现材料图像内容的检索,为图像数据库的储存、检索、处理提供相应的研究方法。     

机器视觉和图像技术

本文对与机器视觉和图像技术相关的一些名词给出了简洁概括的定义,对机器视觉中主要涉及的图像技术的原理进行了介绍,并给出了一些图像技术应用的实例和结果。     

图像文本分析技术及其应用

文本是计算机视觉的许多应用中的一项重要特征。大量复杂图像文本的应用,使图像文本分析技术成为研究的新方向。图像文本分析技术和通常的文档图像分析技术之间有着紧密的联系;但是图像文本其自身所具有的特性,又使得图像文本分析技术具有不同于一般的文档图像分析的更加丰富的内容。我们将图像文本分析技术划分为三大组成部分：图像文本定位、图像文本的预处理和图像文本的识别进行讨论。最后,本文也对图像文本分析技术的应用进行了讨论。     

无序图像自动匹配与识别

设计一个多幅无序图像的自动匹配和识别系统,能够根据用户输入的多幅无序图像进行自动匹配和识别,并对具有重叠的图像进行自动拼接。系统首先对输入的每一幅图像进行MOPS特征检测,然后通过k-d树的最近邻搜索完成不同图像特征之间的快速匹配。其次基于图像特征之间的对应关系使用RANSAC算法建立任意两幅图像之间的匹配模型,并用概率算法进行鲁棒校验。通过构建与图像匹配关系对应的无向连通图结构,实现多幅无序图像的自动识别。最后使用递归算法对无向连通图进行深度优先遍历,并用多频带融合算法消除拼接痕迹,合成相应的全景图像。实验结果表明该系统能够自动对多幅无序图像进行自动匹配与识别,验证了算法的可行性和有效性。