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。     

基于深度神经网络的遥感图像彩色化方法

为了实现遥感图像彩色化,解决目前彩色化模型存在颜色不准确和颜色溢出等问题,提出一种端到端的深度神经网络模型.首先,通过构建多尺度残差感受域块提取丰富的高维特征;其次,利用U-Net、复杂残差结构、注意力机制和子像素向上卷积等结构构建一个彩色信息重建网络输出彩色化结果;最后,使用NWPU-RESISC45遥感图像数据集进行训练和验证.结果表明,与其他自动彩色化方法相比,所提方法的PSNR值平均提高6～10 dB,SSIM值增加0.05～0.11,实现了遥感图像彩色化.此外,该方法在RSSCN7和AID数据集上也取得了良好的彩色化效果.     

一种基于纹理信息和遗传神经网络的图像分割方法

提出了一种基于纹理信息和遗传神经网络的图像分割方法,根据分形理论构造了图像的一组分形纹理特征参量,利用遗传神经网络作为图像素的分类器,以此为基础对图像进行分割,分数维的计算采用改进的盒子计算法.试验表明,将该方法应用于生物医学图像,能够区分图像不同的纹理区域,达到满意的分割效果.     

基于纹理特征与BP神经网络的一类图像检索

1 引言随着网络通信及多媒体技术的发展,特别是因特网的广泛应用,图像作为一种越来越重要的信息载体得到了广泛的应用。融合图像理解技术,直接针对静止图像或视频帧的图像特征进行处理,在高度信息化的今天,已成为内容图像库中图像信息组织和管理不可     

基于嗅觉神经网络仿生模型的纹理图像生成算法

提出了一种基于嗅觉系统生成纹理图像的仿生模型。该模型结构模拟嗅觉神经网络的结构,利用Logsitic函数的混沌特性调整每次迭代过程中的模型参数,使用简单的周期函数作为模型节点的激活函数实现纹理的重复,并引入随机噪声来模拟脑在进行信息处理时的背景噪声。实验结果表明,该模型可以生成丰富而多变的纹理图像,引入的随机噪声也起到了积极的作用,可以明显地丰富纹理图像的变化。此外,模型生成纹理图像的效率也高于传统的BP神经网络模型。     

基于彩色纹理分析和神经元网络的结肠镜图像异常检测

提出了一种新的基于彩色纹理分析和多层前馈型神经元网络的方法,对结肠镜图像进行异常检测。通过对两种常用的灰度图像纹理分析方法(同现矩阵方法和离散小波变换方法)进行扩展,提出相应的彩色纹理分析方法。彩色纹理分析提取出的特征参数构成作为识别器的多层前馈型神经元网络的输入。实验结果表明该方法能有效检测结肠镜图像中的各种异常。     

一种基于颜色和纹理的图像检索方法

提出了一种基于颜色和纹理的新的图像检索方法.该方法在HSV颜色空间量化过程中,采用一种基于性隶属度的模糊量化方法,使量化结果更接近于人类感知;在提取分块主色的基础上引入一种颜色相邻矩阵,用于述颜色的相对空间分布情况,以提高对图像变形的鲁棒性;还加入图像的纹理信息,最后结合这些颜色和纹理特征行复合图像检索.实验表明,该方法能有效提高图像检索精度.     

一种基于RBF神经网络的遥感图像校正方法

研究基于RBF神经网络的算法针对遥感图像的几何校正,给出一个简单快速的实现方案,通过对实际图像进行了校正实验,获得满意的校正结果,说明谊方法能有效地精确校正图像的几何畸变.     

基于压缩域的图像检索技术

图像检索技术是多媒体应用中的关键技术，现有的基于内容图像检索技术大都是基于非压缩域的，对于目前普遍存在的压缩格式图像，采用这种技术必须先解压再检索，不但计算量大，而且需占用较多的中介存储空间，所以严重影响了检索系统的实时性和灵活性，同时各种压缩标准(如JPEG，MPEG，JPEG2000等)的推出与普及也促使人们寻求可以直接在压缩域操作的检索技术，该文对现有的压缩域图像检索技术的发展进行综述，并讨论了未来可能的研究方向。     

一种基于DCT域的图像快速检索技术

图像视频压缩标准的出现,使得图像数据格式普遍为压缩格式,从而促进了压缩域内图像检索技术的迅速发展。DCT(Discrete Cosine Transform离散余弦变换)是目前应用最为广泛的多媒体数据压缩技术之一,直接在DCT域进行特征提取,能够避免繁琐的压缩数据编、解码操作,大大减少处理时间和处理量,节省内存空间,使得图像检索更加高效。本文首先说明了DCT变换的定义和DCT域的矩阵运算,最后着重介绍了基于DCT域图像检索技术的一种图像内容快速检索方法。     

基于模糊自适应谐振网的多源遥感图像融合方法

介绍模糊自适应谐振网在多源遥感图像融合的应用.详细分析模糊自适应谐振网聚类算法的步骤和特点,并比较模糊自适应谐振网和一般模糊极小-极大网的差异.实验证明模糊自适应谐振网的自适应稳定性佳,其聚类速度优于一般模糊极小-极大网,而一般模糊极小-极大网聚类精度较好,对训练区域的依赖性较强.     

基于人工神经网络和经验知识的遥感信息分类综合方法

提出基于三维Hopfield人工神经网络模型的遥感信息分类综合算法将遥感图象分类与分类结果平滑过程有机地结合在一起,并方便地引入了经验知识指导网络进化.实验表明该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度.     

基于网格环境的遥感图像并行分类

随着遥感技术的发展,高分辨率大容量遥感数据的应用,对图像处理效率提出了更高的要求。网格计算因具有分布式、高性能和充分的资源共享性,为海量遥感图像的处理提供了有效的解决途径。针对遥感图像分类,提出基于网格环境的遥感影像并行模型,分析构建此模型的网格服务机制,设计网格服务及任务调度的算法流程。搭建网格实验测试平台,采用封装的SVM分类服务,实现了遥感图像并行分类处理。实验结果及分析表明,测试平台实现了网格环境下的遥感图像并行分类的架构,有效提高大容量遥感数据的分类效率,为分布式并行处理遥感图像提供了有效的途径。     

基于改进的胶囊网络模型的高光谱图像分类方法

针对卷积神经网络无法有效提取高光谱图像光谱与空间特征以及识别特征之间的空间位置问题,提出一种基于胶囊网络的改进神经网络模型.采用1×1卷积核对高光谱图像块进行降维处理;利用双通道卷积神经网络提取降维图像的初级特征,进而在PrimaryCaps层将初级特征信息封装为胶囊向量;通过DigitCaps层计算胶囊向量的模长来判...     

基于Contourlet变换的遥感影像数字水印方案

针对现有变换域遥感影像数字水印算法存在的问题,提出一种基于Contourlet变换的遥感影像数字水印方案。算法首先对宿主遥感影像进行图像归一化;然后,对水印图像进行Arnold置乱预处理,并将置乱后的水印图像利用行扫描形成一维向量,得到二值水印序列作为数字水印信息;最后对宿主遥感影像进行Contourlet变换,并通过奇偶量化将水印嵌入所选Contourlet变换系数中。实验证明该算法对JEPG压缩、滤波和噪声以及旋转、缩放、平移等几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于链接突触计算网络的遥感图像对比度增强算法

针对卫星遥感图像在增强对比度和去除噪声过程中出现纹理细节丢失和图像自然性降低的问题,提出一种基于链接突触计算网络的卫星遥感图像对比度增强算法。在彩色图像转变至HSV颜色空间的前提下,通过引导滤波器去除噪声和边缘增强技术突出细节;将边缘增强的图像输入链接突触计算网络,采取与显著特征图相结合的方式增强图像亮度和对比度;在RGB空间上,利用改进的自然色彩还原技术对增强图像进行还原。实验结果表明,相对于其他对比度增强算法,该方法在多个评价指标上都有很好的性能体现,在增强图像对比度和亮度的同时,保留了丰富的纹理细节和自然色彩度。     

基于Harris-Laplace特征区域的遥感图像水印算法

针对现有遥感影像数字水印算法多为全局水印算法,抵抗旋转、行列剪切、水平镜像以及联合几何攻击能力较差,提出一种基于Harris-Laplace特征区域的局部化遥感影像水印算法。算法依据密钥生成一个随机序列,对其实施二值化,并选取一段作为待嵌入的数字水印;在宿主遥感影像中提取Harris-Laplace特征点,并依据其确定水印嵌入特征区域;最后,根据待嵌入的水印信息,将所选特征区域进行圆环划分,利用奇偶量化方法将水印嵌入其中。实验证明该算法对JEPG压缩、噪声及滤波等常规信号处理具有较好鲁棒性的同时,能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击。     

一个基于模糊神经网络的模式分类系统

目前,基于神经网络的分类系统在许多领域得到了越来越广泛的应用。但是,该系统大多采用的是离线自适应机制,即神经网络需学习新的分类知识时,要重新训练神经网络,从而大大增加神经网络的训练时间;对于重叠分类,一般是构成一个贝叶斯分类器。然而,贝叶斯分类器的构成需要关于分类数据的概率密度函数的先验知识,而这些知识常常在模式分类前是难以获得的。为了解决这些问题,文中根据模糊集合理论,提出了一种基于模糊神经网络     

一种基于模糊加权型推理法的模糊神经网络

本文在Ｍａｍｄａｎｉ模糊推理法的基础上,给出了改进的模糊加权型推理法－广义模糊加权型推理法。     

基于神经网络的采矿方法选择专家系统的研制

针对采矿方法方案选择的特点，本文将人工神经网络和专家系统技术结合起来，设计并开发和用于采矿方法方案选择的专家系统，阐述了其设计原理及组成，系统的初步运行表明：将神经网络和专家系统技术引入到矿业中来，是切实可行的。