一种基于轮廓的图像检索算法

针对Choi Wai-pak等人提出的基于最大内切圆直方图的图像检索算法存在的不足,提出了一种改进的新的基于轮廓的图像检索算法。该算法首先用两种不同尺度的1维高斯函数分别对目标轮廓的凹陷部分和凸起部分进行进化处理来得到一个平滑简单而又能很好代表原始轮廓主要信息的进化曲线;然后利用骨架化算法提取出目标骨架;最后,利用进化后的轮廓与骨架之间的距离直方图来构造目标形状的描述符,并实现了图像检索。与Choi Wai-pak等人提出的算法(只利用了形状的骨架信息)相比,该新算法不仅利用了轮廓所表达的外围整体形状信息,还利用了骨架所表达出的形状的拓扑关系。实验结果表明,该新算法在尺度变换、旋转变换以及抗噪性能等方面具有更优的鲁棒性。     

融合傅里叶描述子和尺度不变特征转换特征的商标检索

针对传统商标检索算法中全局特征容易造成误检,而局部特征SIFT对轮廓描述能力不强及算法复杂度高的问题,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反应了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。首先提取图像的傅里叶描述子进行初步检索,并按相似度排序,然后在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征较高的查全率和查准率,优于傅里叶描述子单一特征,而且检索速度比SIFT单一特征显著提高,能很好地应用于商标图像检索系统中。     

基于目标形状的图像检索

针对已有的基于形状的图像检索中目标形状描述方法的不足对其进行改进。首先对目标图像进行一系列预处理,得到图像的外部轮廓,利用改进的霍夫变换提取目标轮廓的线性特征;然后引入成对几何特征即有向相对角和有向相对位置来描述图像的形状;最后利用直方图相交算法衡量图像特征间的相似度。实验证明,利用本文改进的方法所描述的形状属性来检索数据库中的图像具有较高的效率。     

K均值聚类分割的多特征图像检索方法

从图像数据库中快速、准确地检索出所需要的图像,具有广泛的应用前景。针对使用单一图像特征难以准确表达图像之间的差异问题,提出了一种利用颜色聚类分割和形状特征提取的图像检索算法。选择符合人眼视觉特征的HSV空间,分别重组最能描述图像颜色特征的H分量和形状特征的V分量;用K均值聚类算法对两个分量进行聚类分割,得到目标物体;提取目标物体的Hu不变矩和傅里叶描述子来描述形状特征;用欧式距离进行相似度测量并用于图像检索中。采用不同类型图像进行实验,结果表明该算法优于使用单一特征和一般分割方法的图像检索技术。     

遥感图像中的飞机快速定位方法

针对目前遥感图像中飞机的快速定位问题,提出了一种利用分布估计法处理边缘轮廓特征的飞机快速定位方法.首先融合不同精度的多边形近似结果,将复杂的几何轮廓转换为网状结构;再通过期望最大化(EM)算法对局部灰度纹理特征值进行分布估计,定位分割出飞机区域.对几幅机场图像的试验结果表明基于复杂边缘轮廓的方法不受图像各种灰度信息的干扰,突出了飞机同其他图像内容的区别,同时EM算法能够根据强化结果的纹理特征快速准确的定位出大幅遥感图像上各种型号的飞机目标,具有较好的鲁棒性和实用性.     

基于傅里叶描述子和加权稀疏表示的军事图像分类方法

军事图像分类是一个重要的研究方向。在傅里叶描述子和加权稀疏表示的基础上,提出一种军事图像分类方法。利用Canny算法提取军事图像的轮廓特征,计算轮廓点的中心距离序列;再将该序列转换为极坐标转换,进行傅里叶变换,得到军事图像的改进傅里叶描述子;利用加权稀疏表示分类方法对图像进行分类。该方法的优点在于提取的傅里叶描述子具有很好的平移、旋转、尺度缩放和轮廓起始点的不变性。加权稀疏表示能够克服遮挡、弱特征、视角和姿态变化等因素的影响,并且具有较强的形状区分能力。在ICL军事图像数据库上进行分类实验,分类率高达92%以上。结果表明,该方法是有效可行的,能够为军事图像自动分类识别系统提供技术参考。     

结合轮廓与形状特征的仿射形状匹配

目的 针对仿射变换下形状匹配中存在的描述子对形状的描述能力不足,以及描述子计算耗时大的问题,改进基于所有图像点投影的方法,提出一种利用轮廓计算投影面积的仿射形状匹配算法。方法 该算法分为粗匹配和精匹配两个阶段。粗匹配阶段以CSS角点作为备选特征点,首先统计轮廓投影面积分布作为特征点描述子;然后利用动态规划蚁群算法匹配两幅图片公共特征点序列,并将匹配好的特征点序列记为对应的新特征点;最后采用该新特征点划分目标曲线,得到对应的轮廓曲线;这一阶段的目的是对形状的筛选以及寻找一致的轮廓特征点,同时完成轮廓曲线的划分。精匹配阶段,采用小波仿射不变描述子,对粗匹配阶段匹配代价最小的5%的目标进行对应曲线匹配,得到精匹配阶段的匹配代价,从而实现对仿射目标的识别;精匹配弥补了描述子对轮廓细节描述不足的问题。结果 算法的平均检索速度比传统基于形状投影分布描述子提高44.3%,在MPEG-7图像库上的检索效果为98.65%,在MPEG-7仿射图像库上的查准率与查全率综合评价指标比传统的基于形状投影分布描述子高3.1%,比形状上下文高25%。结论 本文算法匹配效果好,效率高,抗噪性强,解决了仿射描述子计算速度慢、描述能力不足的问题,能有效地应用于仿射形状匹配与检索领域。     

基于视觉特征的多传感器图像配准

多传感器图像配准在空间图像处理中有非常重要的应用价值,但同时也面临着多源空间数据各异性困难。考虑到图像配准过程中的多分辨率视觉特征,采用基于小波的多分辨率图像分解来指导从粗到细的配准过程,利用扩展的轮廓跟踪算法提取满足视觉特征的轮廓,在轮廓链码曲率函数的基础上实现基于傅里叶变换的多分辨率形状特征匹配。与已有的基于特征的图像配准算法进行实验比较,实验结果表明该方法对于从多传感器得到的异质图像具有良好的配准效果。     

改进离散曲线演化的形状匹配算法

为了在形状匹配的过程中提高形状特征对边界噪声和图像变形的鲁棒性,同时兼顾形状匹配算法的检索精度和运算效率,提出一种基于离散曲线演化的形状匹配算法.首先利用改进的离散曲线演化算法对形状轮廓进行特征提取,获得具有重要视觉部件的轮廓;然后计算该轮廓的形状上下文特征描述符;最后利用动态规划算法计算形状上下文特征描述符的相似度.通过在MPEG-7,Kimia以及Swedish Leaf形状数据库上的实验结果表明,该算法对变形目标具有良好的鲁棒性,且提高了运算效率和匹配精度.此外,改进的离散曲线演化算法可与不同形状描述子融合形成新的形状匹配算法.     

基于特征融合的步态识别算法研究*

提出一种融合步态运动中的人体形状信息特征和下肢运动信息特征的步态识别算法：利用边界跟踪算法获取人体轮廓边界线,并采用傅里叶描述子表达人体轮廓特征;依据人体解剖学的知识定位下肢关节点,并提取下肢角度特征;分别对两种特征进行匹配,然后采用特征融合的方法对匹配结果进行处理。实验结果表明,本算法的性能较基于单个特征的步态识别算法有明显的改善。     

改进形状上下文特征代价矩阵的快速计算

形状上下文特征的最大缺憾在于不具备旋转不变性。为了解决这个问题可以采用二维或一维傅里叶变换来解决,然而这样改进会增加特征提取和匹配的运算时间。鉴于傅里叶变换的对称性,对于改进后的形状上下文特征在特征匹配步骤,提出代价矩阵的快速算法,能够减少运算时间。形状点集匹配的实验结果验证了这种新算法的有效性。     

基于成对几何直方图的PCB标志检测与匹配

矩方法和模板匹配方法在PCB标志检测中长期被使用,但是这两种方法存在低速和匹配率低下等问题。由于图像的形状特征对各种干扰具有很好的稳健性,本文提出一种利用Freeman链码描述图像轮廓,然后利用顶点检测算法简化图像的顶点以减少计算量,最后利用这一图像轮廓生成成对几何直方图,利用其旋转不变性对图像进行基于轮廓的检测与匹配的方法。实验结果表明利用成对几何直方图方法进行的PCB标志检测与匹配的综合正确检测率高达96%。     

基于WSSD的不规则图像块快速匹配

传统的图像块匹配加速算法都要求待匹配的图像块具有预先定义好的形状。但有时候由于数据损坏、丢失等原因,待匹配块的形状是不规则的（如图像修复）。针对这种情况,提出了一种无损精度的不规则块匹配加速算法,将不规则块匹配扩展为一求最小加权平方差和（WSSD）的问题,块的形状间接地通过每个像素的权重来控制,这使得图像块都能被统一地当成矩形块。为了进行加速,提出了用快速傅里叶变换（FFT）计算WSSD的方法。并利用待匹配块及其权重在傅里叶变换过程中需大面积补零的特殊性改进了FFT算法,在不损失精度的前提下,进一步降低了其复杂度。最后以图像修复为例,说明WSSD是比SSD更一般的图像块相似度,并为各种图像块匹配的应用提供了一种统一的处理框架。     

一种起始点无关的小波系数形状匹配

小波变换的多分辨率特征使其在计算机视觉中得到广泛的应用,在形状匹配中,小波变换对起始点的依赖制约了小波变换的应用。为了克服小波变换对起始点的依赖,引入Zernike矩,提出一种起始点无关的小波系数形状匹配算法。对输入图像进行预处理后提取目标轮廓,生成具有平移、尺度不变的形状链状表达,并通过小波变换进行多尺度分析。最后计算各个尺度下的各阶Zernike矩,来解决小波变换的起始点问题,实现形状表达的旋转不变性。实验结果表明该算法适用于轮廓较明显的目标,同时具有速度快、精度高、鲁棒性强的优点。     

轮廓检测的图像检索方法

在图像检索领域中,形状特征是图像的最重要视觉特征之一,利用形状特征进行检索可提高检索的准确性,但形状边界的自动提取一直是图像处理领域多年的难题。为了提高图像精度和准确性,提出一种基于轮廓检测的图像检索方法,首先用色彩聚类的方法对图像进行预处理,对有意义的聚类区域进行边缘追踪,然后采用基于Snake轮廓检测的算法完成图像分割,提取底层形状特征并用傅立叶描述子加以描述,进行相似度匹配。引入支持向量机的相关反馈算法来提高检索精度。实验结果表明了方法的有效性。     

改进的数字图像轮廓曲线傅里叶描述算法

研究图像轮廓曲线特征问题,图像轮廓曲线的描述是图像理解的一个核心问题,傅里叶描述算法是图像轮廓曲线描述的较优算法.由于传统的轮廓曲线傅里叶描述算法中曲线的采样过于复杂和不稳定,降低了识别的性能.为提高曲线描述的性能,提出了一种改进的图像轮廓曲线傅里叶描述算法,通过运用循环移位采样算法对曲线采样得到多组采样点,并取傅里叶变换后最小的一组规范化系数作为曲线的傅里叶描述子,避免了传统算法中复杂的采样过程,使算法更简洁稳定.通过算法仿真与实验对比,算法有更高的准确度和稳定性,能有效反映轮廓曲线特征.     

基于形状特征描述算子的3D模型检索

针对投影图像的形状特征,结合傅里叶描述算子、Zernke不变矩、形状参数、离心率的特点,提出一种基于权重关系的合成的形状特征描述算子,将其应用到3D模型投影图像检索算法中。实验结果表明,相比其他4种形状特征描述算子,该算子能较好描述投影图像的轮廓、区域以及整体特征信息,并可提高算法的检索效率。     

基于两步策略的形状检索

提出一种将全局特征与局部特征相结合的形状检索的两步检索策略，首先由简单的全局特征过滤掉大部分非相关形状，并利用矢量近似方法对所属类别进行快速定位，类别内部，在对轮廓坐标进行平移、比例缩放和旋转等归一化处理的基础上，使用小波变换描述形状的局部特征，其相似性是直接用两个轮廓的小波变换系数的差来计算的，仿真试验表明，该结构能够高效准确地对高分辨遥感图像和航片中的对象进行检索。     

一种改进的基于SIFT特征的商标检索方法

利用商标图像的形状特征,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反映了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。提取图像的傅里叶描述子进行初步检索,按相似度排序,在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征的良好描述能力,又减少了精确匹配需要的计算次数,降低了复杂度。