基于多目标区域的图像检索

针对传统的基于目标区域的图像检索算法中存在的"语义鸿沟"问题,以及基于全局特征的图像检索算法不能很好地处理多目标检索问题,提出了一种基于多目标区域的图像检索模型,并实现了一款高效的检索算法.首先借助于目标检测算法定位出图像中的目标,然后使用卷积神经网络(CNN)提取各个目标的特征,最后采用新提出的多目标区域相似度测量方法计算其与数据库图像的相似度并返回检索结果.实验表明,所提算法与现有的其他检索算法相比,在多目标图像检索任务上性能更佳.     

基于改进方向纹理谱特征的图像检索

在定义图像局部邻域纹理方向特性的基础上,提出了一种新的方向纹理谱描述符。该描述符针对局部邻域内中心像素与其相对的邻域像素,既充分考虑了它们间的灰度变化关系,又考虑了它们间灰度差异的变化关系,从而更有效地描述了局部纹理特征。为证明新描述符的分辨能力,采用4种不同图像库进行图像检索对比实验,结果表明,本文的新纹理谱描述符取得了最好的检索效果。     

基于SVD的时域强干扰信号抑制

针对时域信号中强干扰信号的抑制问题,提出一种基于奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的时域强干扰信号抑制方法。该方法通过构建一维时域信号的信号矩阵,对矩阵进行SVD处理,得到分解后的奇异值矩阵及对应的奇异向量矩阵;通过设定门限对奇异值进行筛选,将强干扰信号所对应的奇异值置零并还原信号矩阵,从而实现强干扰信号抑制。仿真结果表明,该方法对单频信号、线谱信号及周期性信号的干扰具有较好的抑制效果。     

基于颜色分布特征的图像检索

颜色直方图是基于内容的图像检索（CBIR）中的一种重要特征，然而其完全丢弃了图像颜色的空间分布信息，为了有效地利用图像颜色的空间分布信息，提出采用颜色分布熵（CDE）描述图像颜色的分布特征，并根据人的视觉特性及信息熵的特性，提出了进一步的改进算法。同以往的方法进行比较结果表明，该方法在图像的相似性检索时是很有效的，并具有较高的检索效率。     

基于颜色特征的图像检索方法

针对颜色特征在基于内容的图像检索领域的重要作用,阐述了表示图像颜色的常用颜色模型,给出了几种图像颜色特征提取和颜色的相似性度量方法,并对各种方法的检索性能进行了对比分析,得出相应结论。     

综合利用颜色和纹理特征的图像检索

基于特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。本文介绍了我们设计的分别基于颜色特征和基于纹理特征的两种图像检索算法。在利用单一特征检索的基础上,我们提出了一种综合利用上述两个特征共同进行检索的方法。对真实图像数据库的检索实验表明,综合特征检索要比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,因而检索效果更好。     

基于低硬件复杂度、高速CORDIC的SVD模块设计与实现

为降低实现高阶矩阵SVD时的硬件复杂度和计算延时,本文改进了CORDIC迭代结构,设计了一种用于SVD的低硬件复杂度、高速CORDIC计算单元.本文以2×2矩阵为例,基于XilinxVirtex6硬件平台设计并实现了使用优化后CORDIC计算单元的SVD模块,在19bit位宽下吞吐率达25.9Gbps.对比Xilinx IP core中同类模块,本文设计节省27.6%寄存器,27.7%查找表,实时性提高14%.对高阶矩阵,本文给出资源消耗趋势曲线,可证明优化后CORDIC计算单元能降低16阶矩阵SVD模块约40%的硬件复杂度.     

基于颜色特征的图像检索方法

为了提高图像数据库,特别是大型图像数据库查询的速度及准确度,文中提出了基于HSV颜色空间的两层数据库查询的方法.首先,利用简单有效的颜色矩对图像数据库筛选,缩小查询范围;然后,对图像进行4×4重叠分块,提取各分块的颜色直方图进行第二层图像数据库查询,以获取更准确的检索结果.这样分块的好处是既获得了图像的空间分布信息,又突出图像中间的主体部分和充分限制背景的范围,并且比起独立分块的方法减少了计算量.实验表明:根据用户给出的示例图像,通过两层查询技术能够获得较好的检索效果.     

基于纹理特征的图像检索

基于内容的图像检索是数字图书馆和多媒体数据库的重要研究内容。文中主要针对图像处理,特别是运用图像的纹理特性来查找或检索图像数据库。运用Ｇａｂｏｒ 变换进行纹理分析是比较成功的方法。小波变换尽管在这方面也取得了较好的效果,但在许多情况下,不如用Ｇａｂｏｒ滤波器效果好。文中就是在Ｇａｂｏｒ 滤波器的基础上生成Ｇａｂｏｒ 小波,对图像进行多分辨率分析,提取纹理特征,提供了一种基于图像纹理的图像检索方法,并对此给出了一些实验结果。     

一种基于颜色连通的图像纹理检索新方法

提出并实现一种结合图像颜色连通区域信息及其纹理特征的图像检索新方法.首先提取图像的分块主颜色,根据提出的相关颜色定义,搜索确定图像中的颜色连通区域集.然后,提取图像中各颜色连通区域对应的四种颜色共生矩阵特征,利用针对该特征设计的图像相似性度量函数实现基于内容的图像检索.实验结果表明,该方法能有效结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有良好的检索效果和性能.     

基于奇异值分解的图像去噪

提出了利用奇异值分解去除图像噪声的方法。从矩阵的角度出发,通过对图像矩阵进行奇异值分解,将包含图像信息的矩阵分解到一系列奇异值和奇异值矢量对应的子空间中,然后通过有效奇异值重构图像矩阵达到去噪目的。试验利用MATLAB通过对MRI(核磁共振)医学图像进行去噪处理,验证了奇异值分解的去噪效果,并且通过对多幅图像的试验结果进行分析,得到了去噪重构图像时所需有效奇异值数目的统计值。     

奇异值分解带通滤波背景抑制和去噪

针对可见光图像弱小目标检测中的背景抑制和去噪问题,提出了奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)带通滤波新方法.首先分析了图像奇异值与目标、噪声和图像背景的关系,结果表明奇异值的高序部分更多地反映图像噪声,中序部分更多地反映目标性质,而低序部分更多地反映图像背景.以此为依据提出了SVD-I型和SVD-II型两种带通滤波器,并给出了奇异值曲线转折点法和门限准则法两种滤波器参数确定方法.实验表明SVD带通滤波能有效抑制图像背景,去除噪声,进而提高弱小目标的信噪比.     

采用奇异值分解的图像模糊区域检测分割新方法

针对局部模糊图像的模糊区域检测分割问题,提出了一种改进的基于奇异值分解和图像抠图的模糊区域自动检测分割算法。首先,采用分块的方法对局部模糊图像进行再次模糊,通过比较前后图像块的奇异值特征变化差异将其标识模糊块或清晰块以得到一个标识图。其次,根据标识图,结合图像抠图技术对图像的局部模糊区域进行自动提取。实验结果表明,该方法可以较为精确地检测并分割出局部模糊图像中的模糊区域。      

基于奇异值分解图像压缩算法的研究

提出了一种奇异值分解（SVD）的图像压缩算法,该算法通过对数字图像矩阵进行奇异值分解,将一幅图像转换成包含几个非零值的奇异值矩阵,实现图像压缩,便于图像的储存和传输。MATLAB仿真分析表明,矩阵的奇异值分解压缩方法具有较好的压缩性能,有效提高了压缩比。     

Singular Value Decomposition (SVD) Image Coding

The numerical techniques of transform image coding are well known in the image bandwidth compression literature. This concise paper presents a new transform method in which the singular values and singular vectors of an image are computed and transmitted instead of transform coefficients. The singular value decomposition (SVD) method is known to be the deterministically optimal transform for energy compaction [2]. A systems implementation is hypothesized, and a variety of coding strategies is developed. Statistical properties of the SVD are discussed and a self adaptive set of experimental results is presented, Imagery compressed to 1, 1.5, and 2.5 bits per pixel with less than 1.6, 1, and 1/3 percent, respective mean-square error is displayed. Finally, additional image coding scenarios are postulated for further consideration.     

基于奇异值分解的Contourlet域图像水印算法

针对小波变换由于方向性缺乏而无法有效稀疏地表示图像本身几何结构的问题,结合Contourlet变换和奇异值分解的优点,提出了一种Contourlet变换域内基于奇异值分解的数字水印算法。宿主图像经过两层Contourlet分解后,生成一系列多尺度多方向的子带,选取第二层分解中能量最大的子带进行大小为4×4的互不重叠的分块,并进行奇异值分解,再将置乱后的原始二值水印信息嵌入到奇异值矩阵中。实验结果表明,该算法实现简单,透明性良好,对常规攻击和几何攻击具有较强的鲁棒性,且优于一般的小波域算法。     

延拓矩阵的奇异值分解

本文从普通奇异值分解出发 ,导出了具有行或列对称结构的矩阵 (即延拓矩阵 )的奇异值和奇异向量与原矩阵 (亦称母矩阵 )的奇异值和奇异向量的定量关系 ,并对延拓矩阵进行了简单的扰动分析 .理论分析和数值实验的结果表明 ,就一大类延拓矩阵而言 ,仅用母矩阵进行奇异值分解不但可以节省计算量和存储量 ,而且不影响任何数值精度     

基于本体和奇异值分解的图像数据索引查询算法

提出一种基于领域本体潜在语义索引和奇异值分解的图像数据查询算法,将查询扩展向量映射到潜在语义空间,根据相似度计算方法计算查询向量与图像文档之间的相似度,并将相似度大于阀值的文档作为检索结果降序排列返回给用户.该算法能更有效地提高图像检索的查准率和查全率.     

客观评估彩色图像质量的超复数奇异值分解法

本文利用超复数直接对彩色图像建模,保存了彩色图像完整的信息;基于超复数奇异值分解(也称四元数奇异值分解QSVD)提出一种全新的图形化与数值化相结合的彩色图像质量评估测度,不仅能判断图像失真等级,还能判断不同的失真类型.测试结果表明,本文提出的算法比传统的MSE、PSNR以及MSSIM等算法性能更优.