基于属性关系直方图统计的线状纹理图像检索方法

提出一种基于属性关系图ARG描述的线状纹理图像检索方法。针对一般的ARG图匹配算法运算量大、检索速度慢的问题，在用ARG描述线状纹理特征的基础上，通过计算纹理基元属性关系直方图之间的归一化距离来衡量图像的相似度，大大提高了运算速度。应用于鞋底花纹图像库的实验结果表明，该方法对于线状纹理特征具有较强的描述能力，对于平移、旋转和伸缩具有较好的不变性、检索速度和检索结果均能满足应用要求。     

一种基于Curvelet相关图纹理图像检索方法

纹理是图像普遍存在且难以描述的特征,但是更容易引起人们视觉上的关注,它蕴含有丰富的信息,所以基于纹理的检索具有重要的应用价值。提出了一种新的基于Curvelet相关图纹理图像检索方法。该方法通过对纹理图像进行Curvelet分解进行多尺度分析;利用变换后粗尺度反映图像轮廓、细尺度反映图像纹理信息特性,阈值处理后采用不同的量化等级;计算Curvelet系数相关图,反映了不同系数所占比例和相互之间的空间相关性,由此构造图像的特征向量。通过对Brodatz纹理图像库实验,结果表明该方法相较于原有的Curvelet方法能够更有效地进行纹理图像检索。     

一种基于ArcGIS Engine的线状图幅接边方法

针对现有线状图幅接边工具的一些缺陷,提出了一种兼顾几何关系和属性特征的线状图幅接边算法,并利用ArcGIS Engine提供的功能,以Microsoft Visual C 6.0为开发环境实现了这一算法。实验证明,这种方法对一般的线状图幅接边是有效的。     

图像纹理特征及其在CBIR中的应用

基于内容的多媒体信息检索是当前世界的研究热点，然而在图像内容表示及其相似性度量这两个关键问题上取得的进展还不能令人满意。通过深入研究纹理的本质和人类视觉系统的特性，结合MPEG－7标准提出的图像内容描述了概念，提出一种新的谱方法来描述图像的纹理特征，并将其应用于图像内容的表示和检索，在此基础上，讨论了图像的颜色描述子和相似性度量策略，并给出了实验结果和性能评价。     

一种彩色纹理图像的分割方法

纹理分析一直是图像理解和计算机视觉等领域研究的重点和难点,现有的纹理分割方法大多集中于研究灰度纹理图像,文中提出一种基于分形理论的BP神经网络原彩色纹理图像分割方法,该方法将彩色图像由RGB色彩空间转换为HSI色彩空间,根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D（q)和“空隙”等纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为另外两个分类特征,采用经过有监督训练的BP神经网络作为分类器,通过对纹理图像的分割实验,结果证实该方法行之有效。     

一种快速有效的图像纹理谱描述子

提出了一种基于纹理基元等价类的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征．该纹理谱刻画邻域内像素灰度变化模式,以纹理谱直方图方式表示图像内容．与Gabor纹理特征的对比实验表明,文中的纹理谱描述子特征提取速度快、检索准确率高．最后给出了实验结果和性能评价．     

多元纹理图像构造方法及应用

多元图像分析方法在图像展开阶段会丢失像素间空间关联关系,导致其对图像纹理特征的分析能力不足.针对此问题,本文提出了一种基于图像纹理特征的多元图像构造方法,并应用于图像分割.首先,结合滑动窗口法和灰度共生矩阵求取图像各通道的纹理特征影像,叠加纹理特征影像构造多元图像.然后,应用多元图像分析方法对所得多元图像进行分析,分割出感兴趣区域.最后,利用分割结果构造决策树模型,以完成对同类感兴趣区域的分割.在图像数据集上进行仿真实验,实验结果表明,本文所提方法的均交并比(MIoU)与同类方法相比有10%左右的提升.     

一种基于图的颜色纹理区域分割方法

针对传统基于图论的图像分割方法在分割纹理图像或有突变边缘的图像时,分割效果不理想的问题,提出了一种新的基于图论的颜色一纹理区域分割方法,该方法采用分块的小波能量直方图与三阶颜色矩组成块特征向量生成图顶点的集合,同时根据块间距离进行加权,计算块间的相似度,作为图的边权值,再利用最小生成树的方法进行图像分割,方法有效地弥补了传统基于图论的分割方法中的两个问题.实验结果表明,该算法具有良好的分割准确性与鲁棒性.     

一种新的局部纹理描述模式

提出一种新的图像局部纹理模式描述方法.首先通过比较8-邻域内像素灰度与邻域灰度均值的关系,对8-邻域进行二值化;然后将与邻域中心像素相对的水平、竖直及对角四个方向所得到的二进制序列的值和相应的权值模板对应相乘求和,就得到新的局部纹理模式;同时,文中对新纹理描述模式进行了进一步增强处理,兼顾了局部邻域的高频及低频特征.采用不同图像库进行实验,结果表明,新纹理模式的检索性能明显优于文中提到的其它方法,而且其特征维数还不到其它描述符维数的一半.     

属性关系图匹配的神经网络实现及其应用

属性关系图中存在着有向弧和多重弧,它是一种不对称的图,Hopfield网络是对称联接的,通过定义节点属性距离和节点对关系弧属性距离,解决了不对称问题,从而把属性关系图的匹配转化成可用Hopfield网络求解的形式.同时,又把误差校正思想引入了神经网络,使网络可以实现随机语义网的匹配.     

一种新的颜色相似度定义及其计算方法

传统的基于直方图的颜色相似度计算方法的优点是与图像旋转、平移和尺寸变化无关,但是其缺陷也非常明显,例如两幅看起来颜色非常相似的图像,如果它们的颜色直方图交集为熔或者直方图之间距离很大,那么相似主为零或者很小,这显然不符合人人的感知。为克服此缺陷,作者首先提出了两幅彩色图像之间颜色相似度计算公式,然后给出基于颜色直方图的新的相似度计算公式,它既保留了用直方图计算相似度的优点,同时克服了其缺陷。实验结     

由神经网络提取规则的一种方法及其应用

提出一种由预处理和规则提取两阶段组成的方法从神经网络中提取规则，预处理阶段包含有动态修正、聚类和删枝３部分。动态修正是自动生成或由初始规则集构造出全联接或非全联接网络初步拓扑结构；聚类和删枝分别删截掉不重要或多余的隐含节点和联接，从而可以得到最简洁和规模小的拓扑结构，成为提取规则的基础，提出了规则提取算法并用于已删截好的网络提取规则。该方法应用于美国ＡＤ报告中气象云图的数据，提取出规则集，经过测试     

机械结构与系统精度通用计算法及其应用——机器人机构误差分析与计算

本文详细论述了机械结构与系统精度的通用计算法,并以 PUMA 型机器人机构和圆柱型空间缩放机构为例,进行了误差分析,建立了相应的误差数模,证明了用精度通用计算法分析机器人机构误差是简单而适用的。     

图象匹配的一种量度及其在扫描地形图要素提取中的应用

本文提出了图象匹配的一种量度,这种图象匹 配的量度既考虑了差异信号的积累及其分布（结构）的特点,还考虑了异常差异信号的处理 ．同时提出了基于图象匹配量度的扫描地形图中对称形状要的素提取算法．通过实际算例, 验证了所提出匹配量度和所算法的有效性与实用性,这对扫描地形图的矢量化和模式识别理 论都有着重要的意义．