基于图像主色彩的视频关键帧提取方法

针对现有关键帧提取算法存在的计算量大、阈值选择困难、视频类型受限等问题, 提出了一种基于图像主色彩的视频关键帧提取方法。该方法利用基于八叉树结构的色彩量化算法提取图像主色彩特征,通过计算颜色特征的相似度实现镜头边界检测,最后采用K-均值算法对提取出的代表帧序列进行聚类,准确提取出指定数目的关键帧。实验结果表明,所提算法计算简单、空间耗费少,具有良好的通用性和适应性。     

彩色图像色彩聚类算法研究

在介绍图像色彩自适应聚类算法的分析的同时,进行针对任意真彩色图像进行色彩聚类的算法。设计一种能够将BMP格式的真彩色图像进行色彩聚类处理,形成基本不失真的、最多具有256种色彩的伪彩色图像算法。     

基于最小生成树的不平衡数据集聚类算法

采用传统不平衡数据集聚类算法直接对数据集编码树进行构建，而未对数据集密度特征进行提取，造成传统算法数据聚类效果差，因此提出了基于最小生成树的不平衡数据集聚类算法。先利用数据区域密度的敏感性，提取数据密度特征，再利用提取的数据集密度特征构建编码树，并计算不平衡聚类状态下的数据集，最后基于最小生成树实现不平衡数据集聚类。设计对比实验，实验结果表明该研究算法聚类效果最好，具有研究价值。     

基于关键帧提取的最近特征线(NFL)聚类算法的镜头检索方法

提出了一种新的聚类方法来支持基于图像或镜头例子的检索。这种方法以最近特征线（Nearest Feature Line,NFL）聚类方法为基础,并根据最近特征线方法的特征,将基于特征空间拐点的关键帧提取过程与聚类方法作为一个整体统一考虑,从而使得最近特征方法性能达到最优。实验结果表明,我们的基于关键帧提取的最近特征线方法与传统的最近特征线方法、最近邻法以及最近中心法相比较,可以获得更高的检索精度。     

基于蜂群[k]-means算法的遥感图像聚类应用研究

在遥感领域，获取用于训练的标记数据耗费巨大且困难，因此许多非监督技术逐渐被发展和应用于标记样本有限的遥感图像。将[k]均值和蜂群算法相结合，提出一种新的非监督聚类算法。使用灰度共生矩阵和小波变换提取遥感图像特征，对特征数据集进行蜂群[k]-means聚类。整个聚类过程首先使用最大最小距离积邻域均值法产生初始聚类中心，将蜂群算法和[k]-means算法交替执行，实现遥感图像的聚类。通过UCI数据集和凉水国家级自然保护区的遥感数据的实验结果表明，该算法具有较高的聚类准确率，满足遥感图像聚类的应用需求。     

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。     

基于混合聚类算法的图像分割

本文将像素空间中的图像分割问题转化为特征空间中的数据聚类问题处理，并设计了一种基于遗传算法和模糊c均值算法的混合聚类算法，实现图像分割。实验表明，使用该算法能取得较好的图像分割效果。     

基于内容的多媒体数据库管理系统的研究

通过分析数据库的数据模型.研究基于内容的多媒体数据库管理系统的构建方法及其功能框架,采用PL/SOL方式访问Oracle 8i数据库.为了提高管理系统的图像检索速度,提出了一种基于内容的图像检索算法,从聚类中心初值选取和分类中心的更新方面改进C-均值聚类算法,较好地解决了图像的分类问题.实验表明:使用该聚类检索算法,能对分类中心进行快速更新,有效地对图像进行聚类以及缩短检索时间,检索性能优于现有的C-均值聚类算法.     

基于两种纹理特征聚类的图像检索

设计和实现两种不同的分形维数作为纹理特征进行聚类的方法.提取几百幅不同图像的两种纹理特征,对特征库按聚类算法建立索引结构,形成图像的分类库,通过两种不同纹理特征的检索与无聚类的特征检索相比,实验结果表明聚类方法大大缩短了检索时间.结论:作为海量图像的检索,有效的图像特征结合聚类是一个有力工具,在研究信息分类与识别等方面具有应用潜力.     

Adaboost和信息瓶颈算法在图像检索中的应用

提出基于Adaboost特征选择和信息瓶颈算法的图像检索方法,提取图像的量化颜色直方图特征和Gabor小波纹理特征,采用Adaboost特征选择算法进行特征降维;用信息瓶颈算法对图像进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度,按照相似度的大小返回检索结果。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率以及检索的精度。     

颜色的模糊识别方法及其在图像检索中的应用

基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval,CBIR）以其极高的理论与应用价值成为了图像处理领域的研究热点。提取和匹配图像特征是CBIR的主要手段。然而提取图像的有效特征是极其困难的。利用HSV颜色空间特性以及人类对颜色的感知规律,提出一种颜色识别方法。应用此方法对图像的像素进行一种保持结构的分类,并在类内提取结构特征。图像的特征匹配将在同类像素集合间进行,降低了图像特征提取与匹配的复杂性。实验表明,提出的图像检索方法有良好的效果。     

基于颜色空间分布特征的图像检索

目前,基于颜色特征的图像检索大多是以图像的颜色直方图作为颜色特征,这种图像检索方法有简单高效的优点,但丢失了颜色的空间分布信息,该文从CT图像重建的理论中得到启发,将对一幅图像从几个方向的投影图作为这幅图像的颜色特征分布。为进一步减少检索时运算的数据量,对图像做小波分解,然后对分解后图像的低频子带做Radon变换得到颜色空间分布的特征向量,并根据这个特征进行检索,实验表明,当检索图像中有明显的颜色目标时,该方法比传统的颜色直方图法更精确,颜色空间性更强,而且检索用时更短。     

Feed-forward content based image retrieval using adaptive tetrolet transforms

This paper proposes a new approach for content based image retrieval based on feed-forward architecture and Tetrolet transforms. The proposed method addresses the problems of accuracy and retrieval time of the retrieval system. The proposed retrieval system works in two phases: feature extraction and retrieval. The feature extraction phase extracts the texture, edge and color features in a sequence. The texture features are extracted using Tetrolet transform. This transform provides better texture analysis by considering the local geometry of the image. Edge orientation histogram is used for retrieving the edge feature while color histogram is used for extracting the color features. Further retrieval phase retrieves the images in the feed-forward manner. At each stage, the number of images for next stage is reduced by filtering out irrelevant images. The Euclidean distance is used to measure the distance between the query and database images at each stage. The experimental results on COREL- 1 K and CIFAR - 10 benchmark databases show that the proposed system performs better in terms of the accuracy and retrieval time in comparison to the state-of-the-art methods.     

基于小波多尺度分析的彩色图像检索方法

多媒体技术的普及和Internet技术的实施导致了大量图像信息的出现，基于文本关键词的传统检索方法已不能适应图像信息检索的要求，这使得基于内容的图像检索技术逐渐成为目前的研究热点。基于内容检索技术中必不可少的关键步骤就是图像特征的提取，其中可提取的特征有颜色、纹理和形状等。但是，由于图像的每种特征只能抓住图像相似性的某一个方面，因此如何能更好地表示图像就成为基于内容图像检索中一个重要的研究方向。针对该问题，提出了一种基于图像颜色和纹理特征的图像检索方法，其中颜色特征采用HSV颜色空间的直方图，纹理特征采用图像小波多尺度表示方法中细节信息的方差统计量，这样就充分利用了颜色的丰富表现性和小波变换的多分辨性及其变换系数的统计特性。通过对不同类型图像使用不同特征组合进行图像检索查准率的对比实验结果表明，这种图像检索方法是行之有效的。     

一种基于彩色边缘综合特征的图像检索算法

图像特征的提取与表达是基于内容的图像检索技术基础。边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值。文中以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出一种基于彩色边缘综合特征的图像检索算法。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓。然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的3种直方图,即加权颜色直方图、角度直方图和梯度方向直方图。最后综合利用上述3种彩色边缘直方图计算图像间的内容相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。     

形状和颜色混合不变量在图像检索中的应用

多视觉特征的图像检索是当前基于内容的图像检索领域的重要方向.已有的多特征的检索主要通过线性加权的方法对特征进行组合,但这种组合方式仅实现了代数意义上的合并,未能真正利用和发掘特征间存在的相互关系,并且权重值不容易确定,检索结果易受权重值的影响.针对这一问题,提出一种形状-颜色混合不变特征的构造方法,特征提取的过程包含同时对形状、颜色信息的抽取,直接构造出能够同时对形状仿射变换和颜色对角-偏移变换具有不变性的特征,也称作形状-颜色矩不变量.首先分别在图像的2维几何空间、3维颜色空间定义形状核、颜色核,然后对形状核、颜色核的乘积进行多重积分,最后做规范化,就得到一个不变量.理论上,通过选择不同的形状核、颜色核可以推导出无穷多的不变量.实验结果表明,该方法优于加权组合特征的方法;与加权特征、局部特征相比,形状-颜色矩不变量对于同一物体不同成像条件下的近复制图像、整体属性相似的图像、大体类似的物体图像等表现出较高的检索性能及效率.     

形状的全尺度可视化表示与识别

目的 视觉目标的形状特征表示和识别是图像领域中的重要问题。在实际应用中,视角、形变、遮挡和噪声等干扰因素造成识别精度较低,且大数据场景需要算法具有较高的学习效率。针对这些问题,本文提出一种全尺度可视化形状表示方法。方法 在尺度空间的所有尺度上对形状轮廓提取形状的不变量特征,获得形状的全尺度特征。将获得的全部特征紧凑地表示为单幅彩色图像,得到形状特征的可视化表示。将表示形状特征的彩色图像输入双路卷积网络模型,完成形状分类和检索任务。结果 通过对原始形状加入旋转、遮挡和噪声等不同干扰的定性实验,验证了本文方法具有旋转和缩放不变性,以及对铰接变换、遮挡和噪声等干扰的鲁棒性。在通用数据集上进行形状分类和形状检索的定量实验,所得准确率在不同数据集上均超过对比算法。在MPEG-7数据集上精度达到99.57%,对比算法的最好结果为98.84%。在铰接和射影变换数据集上皆达到100%的识别精度,而对比算法的最好结果分别为89.75%和95%。结论 本文提出的全尺度可视化形状表示方法,通过一幅彩色图像紧凑地表达了全部形状信息。通过卷积模型既学习了轮廓点间的形状特征关系,又学习了不同尺度间的形状特征关系。本文方法在视角变化、局部遮挡、铰接变形和噪声等干扰下能保持较高的识别正确率,可应用于图像采集干扰较多以及红外或深度图像的目标识别,并适用于大数据场景下的识别任务。     

一种基于颜色统计聚类的医学图像检索技术

基于颜色检索的基本思想是将图像间的距离归结为其颜色直方图间的相似性度量,从而图像检索也就转化为颜色直方图的匹配。目前基于颜色检索的算法主要集中在不同颜色空间进行全局颜色聚类或融合其他可视特征(纹理,颜色空间信息等)联合检索两个方向上。该文在具体的结肠镜图像检索系统研究中,根据医学图像的特点,提出一种在HSV空间的颜色统计聚类的检索方法,取得了良好的检索效果。     

面向人机交互的手势识别系统设计

在人机交互领域(Human-Computer Interaction,HCI)中,基于视觉的手势识别因其直观、高效的特点拥有广阔的应用前景。为了改善传统手势识别算法识别率低、鲁棒性差的缺点,基于OpenCV和Keras深度学习框架提出一种简单、快速的手势识别方法作为人机交互的接口。手势图像经过3个处理阶段:预处理、特征提取和分类。对输入图像进行预处理,使用YCbCr肤色模型提取出手部肤色区域,将其转化为灰度图像。使用卷积神经网络对手势图像进行特征提取和分类。实验结果表明:提出的手势识别方法识别率很高,达到99.43%,且具有较好的鲁棒性。与传统的人工选取特征相比,卷积神经网络能够有效地进行特征学习。     

图像颜色征提取技术的研究与应用

介绍图像信息处理技术的一项基础性研究--图像颜色特征提取技术,重点讨论颜色特征提取技术的发展现状以及两大应用背景,即图像检索和图像情感语义的研究,揭示了颜色特征提取技术在基于内容的图像检索和图像情感识别研究方面的重要作用.总结了常用的颜色特征提取方法,指出现有方法中存在的问题和不足之处,提出了研究的新思路,并对今后的研究重点做出了展望.