使用多尺度LBP特征和SVM的火焰识别算法

目前基于视频图像的火灾识别系统是大空间场景中预防火灾的有效方法。为了提高检测性能,基于火焰特定的纹理结构,使用多尺度纹理特征,以获得更全面的特征信息。首先使用火焰的明亮特性定位到疑似火焰区域;然后针对这些区域,采用局部二值模式(local binary patterns, LBP)方法提取多尺度纹理特征;最后将多尺度LBP纹理特征输入到支持向量机(support vector machine, SVM)中进行识别。实验结果表明,该方法计算简单,火焰的检测率较高,误警率较低。     

一种新的纹理特征提取算法

为了提高纹理特征提取的效率,提出一种基于傅里叶变换的纹理特征提取算法。该算法先将图像进行傅里叶变换,然后把图像傅里叶域分割为12个扇形区域,提取扇形区域中的纹理特征,并使用Caneberra距离函数计算两幅图像的相似度。与现有算法相比,本算法对纹理特征提取具有较高的效率和准确率。     

基于SIFT-LBP的图像检索优化算法研究

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像特征提取和检索中精度、实时性以及对光照条件变化描述较差的问题,提出了SIFT和局部二值模式(LBP)相结合的图像特征提取算法。采用旋转不变LBP算法统计关键点周围16×16区域的梯度信息并计算周围9×9区域的LBP值,以区域中每个像素点为中心构建图像的SIFT-LBP特征描述子。采用了基于遗传算法的特征选择方法,剔除了特征点的冗余信息,降低了特征向量维数。实验结果表明,SIFT-LBP算法具有良好的特征匹配效果,对光照条件的变化具有较强的鲁棒性,进一步提高了检索准确率和检索速度。     

基于LBP层次特征的表情识别算法

提出了一种基于LBP层次特征提取的表情识别算法.将图像分成许多子块,并从子块中提取面部运动单元信息来组成基于面部运动单元的表情成分特征,对人脸图像的眼睛和口部作粗定位.采用局部二值模式(LBP)的层次特征提取法,对图像进行分块操作,求出每个子块的LBP直方图,然后将基于整体特征得到的LBP直方图与基于局部特征得到的LBP直方图连接起来,作为整幅图像的LBP直方图.将层次特征提取法所提取的LBP直方图作为嵌入式隐马尔可夫模型(EHMM)的初始向量,即形成观察序列.对JAFFE人脸库中的7种基本表情进行了测试,结果表明该方法能有效提高表情识别率.     

一种基于内容的图像检索方法研究与实现

研究运用相关反馈技术，自动调整特征内、外权值，构建了一个综合利用颜色和纹理特征的检索模型，并设计了一个检索系统。实验结果表明，该方法优于单一特征检索算法，并具有很好的人机交互功能，可以通过相关反馈完成已有示例图像的精确检索和模糊示例图像的相似匹配。     

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%。     

一种图像纹理特征检索算法

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法,对原始图像进行坐标系的旋转校正,确定方向归一化的图像,再对方向归一化后的图像进行Radon变换．根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性．采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此进行图像检索．基于纹理特征的试验结果表明,该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与RIM算法相比平均检索率提高了3.8％．     

基于纹理特征的穿梭分析系统动物检测算法

引入图像处理技术对实验动物进行穿梭分析是定量测定动物行为学改变的重要手段.本文针对穿梭实验箱底部的构造特点,提出采用LBP纹理特征构建背景模型的方法来检测实验动物;首先计算实验箱底部图像的LBP纹理特征,并以该特征构建背景模型,进而分析实验动物进入实验箱后的纹理特征图像并利用背景差分法获取前景目标,最后通过对前景图像进行两次投影得到实验动物的中心坐标,从而完成目标检测.实验结果表明该方法充分考虑了实验动物和实验箱在纹理特征上的区别,可以实时可靠地完成实验动物的检测和定位.     

融合CDI和LBP的人脸特征提取与识别算法

针对光照、姿态和表情对人脸识别率造成严重影响的问题,提出了结合笛卡儿微分不变量(CDI,cartesian differential invariant)和LBP(local binary patterns)的人脸特征抽取与识别算法。首先,利用高斯微分算子抽取人脸图像的微分结构,组合这些微分结构得到一个不可约简的笛卡儿CDI集。其次,对CDI集中每个分量分别计算其LBP特征,并将所有分量的LBP特征连接起来以得到人脸图像的特征。最后,运用所抽取出的人脸局部描述特征和支持向量机(SVM)分类器完成人脸图像分类与识别。试验分析表明,基于CDI的LBP特征对人脸位置、姿态、光照和表情的变化具有较高的不变性。该算法在ORL和Yale人脸库中分别取得了98.5%和98.89%的识别率。     

基于局部区域LBP特征的人脸识别研究

传统的LBP方法往往分散特征区域所表达的信息,提出一种基于局部区域LBP特征（Local Binary Pattern,局部二值模式）提取的人脸识别方法。用积分投影法在表情图像上定位出眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴这些特征点的位置,根据这些特征点的位置确定这些特征部件所在子区域,然后对这些子区域进行不同的分块,提取各子区域的局部LBP直方图,按顺序把它们连结成一个特征直方图序列。实验结果表明：局部区域LBP方法与传统的LBP方法相比有很强的人脸表情特征识别能力,能够更准确地提取面部局部区域的表情信息。     

虹膜识别算法的研究

虹膜识别是一种非常可靠的身份鉴别方法.在讨论虹膜图像定位、增强等预处理方法的基础上,针对现有虹膜识别算法中存在的问题,提出了虹膜有效区域选择、特征提取及编码匹配的有效方法.在虹膜图像有效区域的选择上,根据虹膜图像自身的生物特点采用一种新的分割方法,使得到的图像纹理信息更充足;在图像的特征提取方面,采用Gabor小波变换,将频率分为2个频段,不同的频段选择不同Gabor尺度参数,并选择适当的位置参数;为解决虹膜图像的旋转对虹膜识别的影响,将获得的虹膜编码进行错位匹配.实验结果表明,所提出的虹膜识别算法效果较好.     

一种基于主色调纹理的图像检索方法

基于主色调和共生矩阵的概念,提出并实现一种基于主色调纹理的图像检索方法.该方法根据用户所给目标图像的多种主色调,基于三种颜色分量和灰度分量的矩阵信息,提取图像的主色调共生矩阵纹理特征,并利用适用该特征的相似性度量函数实现基于内容的图像检索.     

一种改进的SIFT—PCA算法在图像检索中的应用

针对SIFT算法（尺度不变特征）提取出的图像特征点向量维数较多造成计算量较大、检索效率低等问题,提出一种SIFT和改进的主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）相结合的SIFT—PCA算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点向量,然后利用改进的PCA算法把特征点向量变换到另一个空间,得到最具有代表性的特征参数,实现对特征点向量的降维。此算法在保证原SIFT算法鲁棒性的同时减少了计算量,增强了实时性。实验结果说明了该算法具有尺度、平移、旋转、光照不变性,在图像检索中应用切实可行且效果良好。     

一种基于形状特征的颅颌面X片图像检索方法

对颅颌面X片图像进行了研究。引入不变矩方法,讨论了将不变矩应用于颅颌面医学图像检索的可行性。实验结果表明:基于小波边缘检测的不变矩可有效地提取颅颌面的形状特征;采用欧式距离进行相似度测量,可有效检索出相似度较高的图片。检索的图片可以为疑似病例诊断提供帮助。     

一种基于SIFI的DWT域抗几何攻击水印算法

针对基于小波变换的图像水印算法抗几何攻击问题,提出一种改进的水印算法。该算法先对图像进行三级离散小波变换,利用奇偶量化规则将水印嵌入到低频系数的最大奇异值上。通过尺度不变特征变换特征点估算出几何失真参数,再校正图像并提取水印,达到抵抗几何攻击的目的。实验结果表明,该算法不仅能抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等常规信号处理攻击,也能较好地抵抗旋转、缩放、平移等几何攻击。     

基于多分辨率的改进LBP特征的织物缺陷检测算法研究

在传统LBP算子的基础上,结合织物图像纹理特征,提出了一种基于多分辨率的改进LBP特征的织物缺陷检测算法：将图像分块,提取在不同分辨率下的改进LBP的特征并构造出用于描述图像块的特征向量,使用SVM分类器判断图像块是否属于缺陷区域．实验结果表明该算法有效．     

一种图像压缩算法研究

在现有SAR图像压缩技术的基础上,提出了一种基于小波变换的SAR图像压缩算法。该算法减少了SAR图像斑点噪声的影响,在一定程度上提高了SAR图像压缩性能,是一种有效的SAR图像压缩算法,并具有一定的实用价值。     

一种图像压缩算法研究

在现有SAR图像压缩技术的基础上,提出了一种基于小波变换的SAR图像压缩算法。该算法减少了SAR图像斑点噪声的影响,在一定程度上提高了SAR图像压缩性能,是一种有效的SAR图像压缩算法,并具有一定的实用价值。     

基于复小波变换的纺织品图案检索方法研究

针对海量数据中提取纺织品设计图案问题,引入面料视觉基础分类的横纹、竖纹、格纹等面料图像类概念,针对海量数据中提取纺织品设计图案问题,从而构建基于Dauchechies小波旋转变换和旋转复变换的多分辨率图像分解形成的特征表,代替传统方法下使用矩阵的均值和方差作为特征纹理数据的方法,除了尺度和位移两个参量外,增加了一个方向参量,具有更好的方向辨识能力,从而对图像的边缘,如曲线、直线等几何特征的表达有一定优势。研究结果可以为基于内容的面料图案图像数据库检索提供基础理论依据。