利用图像综合特征检索卫星遥感图片

对于一个图像检索系统,最重要的是信息获取的有效性、效率和灵活性.提出如何综合利用颜色和纹理、不变矩和纹理特征设计图像检索系统检索卫星遥感图片.实验证明基于纹理和不变矩综合特征的检索效率较高.     

基于颜色特征的茄子病害图像检索方法

为克服当前蔬莱病害诊断专家系统依靠文字提供信息的不准确性,提出一种基于颜色特征的茄子病害图像检索方法.详细分析茄子病害图像的颜色特征,在符合人眼视觉特征的HIS颜色空间上进行图像预处理.提取图像的均值、方差、偏度、峰度、能量作为检索特征值,构建图像特征矩阵.利用高斯归一化方法进行归一化处理后,采用欧式距离进行相似性度量.在Visual C+ +6.0开发环境下,采用C++编程开发了基于颜色特征的茄子病图像检索系统.结果表明,基于颜色特征的茄子病害图像检索方法的查准率为65%,查全率为83%,识别效果较好.将该算法应用于茄子病害诊断专家系统,将大大提高系统的鲁棒性,能够满足病害诊断的要求.     

一种基于反馈的JPEG图像检索研究

基于内容的图像检索研究的焦点是应用最初发源于文本文档检索的相关反馈技术来提高检索性能.但这一技术没有能够填补底层图像特征和高层语义内容之间的空白,这一空白被认为是CBIR的瓶颈,也是图像压缩和视屏检索的瓶颈.阐述了在DCT域中进行图像检索的基本方法和相关反馈的当前发展状况,并提出一个在CBIR中集成相关反馈的框架算法.     

专利名称：基于视觉感知的交互式乳腺钼靶图像检索方法

本发明涉及基于视觉感知的交互式乳腺钼靶图像检索方法。本发明方法首先读人一幅待处理的乳腺钼靶图像,利用图像分割算法标志疑似病灶,将疑似病灶区域的特征抽取出来（包括面积、偏心率、紧凑度、不变矩、Gabor特征、分维数）,在病灶数据库中自动寻找一组与疑似病灶区域的特征（包括面积、偏心率、     

数字图像检索技术的研究

本文实现基于颜色的图像检索提出了一种改进的聚类算法,并给出了基于分决主色的检索方法描述图像颜色特征.算法有效地解决了K-均值聚类算法初始聚类中心的选取问题.     

水泥窑煅烧带图像数据库系统的研究

利用图像处理技术，将采集到的水泥窑煅烧带图像进行处理，并根据存储条件把有效图像存人数据库，应用基于内容的图像检索技术对数据库中的图像进行检索和对图像数据库的安全管理。     

基于局部特征的部分遮挡人耳识别

通过对人耳受到部分遮挡时识别的研究,提出了一种基于局部特征的部分遮挡人耳识别方法,即首先利用Gabor小波对人耳图像进行特征提取,由于该特征维数较高,再使用核Fisher判别分析(KFDA)方法进行有效降维后用于人耳识别.在逐步分析人耳各个子区域的鉴别能力的基础上,提出了基于分块图像和概率模型的识别方法.在北京科技大学(USTB)人耳图像库上的实验结果表明:基于Gabor滤波后图像所提取的特征比基于原始图像直接提取的特征具有更高的识别率,基于分块图像的识别率高于基于整体图像的识别率.     

基于局部宏观特征和微观特征结合的手背静脉身份识别

手背静脉身份识别由于其非接触和不易被污染等独特的优势,已成为各种新型生物特征识别手段中的研究和应用热点.如何提取具有高鉴别性且鲁棒的手背静脉图像特征是本文的研究重点.本文简述了基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法及其改进方法的基本原理,讨论分析了其不足,并针对不足,提出了一种多尺度块中心对称局部二值模式(multi-scale block center-symmetric LBP,MB-CSLBP)算子.本文所提出的MB-CSLBP算子既考虑图像的局部宏观特征,也兼顾图像的微观特征,获取了更加全面的图像信息.在自建的2040幅近红外手背静脉图像数据库中,用MB-CSLBP方法获取图像特征并使用最近邻分类器进行识别.大量的对比实验结果表明,本文所提方法的识别率达到98.21%,优于原始LBP及其改进算子,中心对称局部二值模式(center-symmetric LBP,CS-LBP)和多尺度块局部二值模式(multi-scale block LBP,MB-LBP)等.      

基于小波分析的斑岩型铜矿的色谱图的特征分割

通过对斑岩型铜矿的色谱图进行特征分割,提高对铜矿的识别和成分分析能力。提出一种基于小波分析的斑岩型铜矿的色谱图的特征分割算法,首先对采集的斑岩型铜矿的色谱图进行降噪处理,采用小波尺度分解方法进行特征分割和图像检索。仿真结果表明,该算法具有较好的图像特征分割性能,提高了图像的识别和细节结构辨识能力。     

基于多级三角形面积函数的傅里叶形状描述子

提出了一种用于形状检索的基于多级三角形面积函数的傅里叶描述子.对形状轮廓上任一点,多级三角形面积函数通过轮廓的非等弧长分割计算得出,可以很好地描述形状的整体特征和局部细节特征.形状特征向量由多级三角形面积函数的低频傅里叶变换系数构成.在标准的MPEG-7形状图像库上对该方法进行了图像检索实验,并与已有的分别基于中心距离函数、面积函数、最远点距离函数、角度半径复函数、拱高半径复函数的傅里叶描述子以及混合傅里叶描述子进行了检索性能比较.实验结果表明,所提出的方法在相同查全率时具有最高的查准率,且具有较低的计算复杂度,证明该方法的有效性.      

基于重选择流形排序的图像检索

在研究已有基于流形排序图像检索算法存在问题的基础上,提出一种基于重选择流形排序的图像检索算法,此算法可以在节约时间的同时,进一步提高检索结果的精度,并在实际图像数据库中的实验结果验证了此算法的有效性.     

基于扩展三角特征的AdaBoost快速人眼检测算法

首先给出了通过矩形块与三角像素特征块相结合所构造的八种用于眼睛检测的扩展三角特征原型块.考虑扫描块在人脸背景中遍历时眼睛样本图像块数量远少于非眼睛样本块数的实际,提出了一种结合Haar特征和三角特征的AdaBoost快速眼睛检测算法.通过级联分类器的前几层强分类器完成排除大部分非眼睛样本;然后,通过后续强分类器进行判断大部分的眼睛图像块和少量非眼睛图像块.检测时间消耗有所下降,这样可以保证整体的检测速度.实验结果进一步表明该算法具有更好的检测性能,与仅使用Haar特征相比正检率有一定程度提高.      

基于统计特征的人脸识别研究

奇异值特征向量是用于图像识别的有效代数特征,但直接用奇异值特征向量做匹配进行人脸识别,识别率极低.通过对人脸图像奇异值向量和其对应的左右正交特征矩阵分析,发现图像的奇异值向量与图像的灰度范围具有相关性,即最大奇异值反映了图像灰度范围的位置,其他奇异值反映了灰度范围的宽度,而且与图像奇异值向量对应的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息.基此,提出基于奇异值分解(singular value distribution, SVD)的基空间人脸识别算法,并通过ORL和ORL-IC数据库进行仿真,实验结果分析证明了图像的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息.     

烧结机尾特征断面图像采集算法的研究及应用

对机尾特征断面的出现过程进行了阐述和理论分析,提出了机尾特征断面出现的2种方式和台车临界值概念,并给出了台车临界值的计算方法.针对东烧360 m2烧结机的实际情况,克服了现有特征断面图像采集算法的缺点,研究了一种新的简单、高效、适应性强、易实现的算法.新算法通过合理地设定判断区域的上下边界和3个简单的判断阈值,实现了在各种烧结工况下都能够准确地采集到特征断面图像,并且通过对最低平均温度初值的设定,有效地解决了对辉光图像的误判问题.系统自2007年1月运行以来,特征断面图像的准确采集率达到95%以上.     

一种新的复杂细胞启发下的特征提取方法

鉴于V1区复杂细胞具有提取外界刺激不变本质的能力,设计了一个提取目标图像局部不变特征的方法.该方法首先使用提出的无监督算法(PCICA),从图像中学习出类似于复杂细胞感受野的滤波器集合.然后利用这些滤波器组成的复杂细胞描述子,提取目标图像各个位置的不变特征.最后对图像特征图进行分块统计,将各区域的直方图序列作为图像的最终描述.测试结果表明,PCICA具有类似于快速独立分量分析算法(FastICA)三阶收敛的特点,从图像中学习出的滤波器集合,表现出复杂细胞感受野的拓扑结构.这些滤波器对于局部图像的微小变化并不敏感,对于检测不变特征十分有利,并在MNIST手写体数据库上取得0.84%的识别错误率.     

基于烧结机尾红外热图像特征的烧结完成度智能识别

烧结完成度是烧结热状态的直观体现,其精准识别对提升烧结过程稳定性和生产效率、降低烧结生产能耗具有重要意义。由于烧结现场生产环境恶劣,燃烧反应复杂,烟气和物料对流换热频繁,烧结完成度实时精准识别困难,目前仍依赖于“人工看火”。针对存在的问题,提出一种基于烧结机尾红外热图像特征的烧结完成度智能识别方法。该方法首先对红外热图像进行预处理,提出一种双阶段关键帧提取方法,获取受扬尘干扰小,红层完整清晰的关键帧图像;然后基于热图像RGB属性中R通道值变化趋势精准提取烧结红层ROI区域;并基于图像结构纹理分解挖掘隐含的料层信息,获取分区料层高度;设计并提取燃烧层高度占比分布等特征表征烧结完成度;最后构建DS-CEFNet智能识别模型,融合图像深层特征和手工设计的浅层特征,实现烧结完成度精准识别。结果表明,所提模型对烧结完成度的识别准确率达96%,具有良好的应用价值。     

基于参考模型的视网膜特征量化

提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法，结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征，提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像（OCT）中视网膜内界膜（ILM）、光感受器内外节交界处（ISOS）、布鲁赫膜（BM）分割提取的基础上，利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性，实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型，获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异，可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明，通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考，同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态，为后续的异常判断提供基础.      

轧辊磨损过程中的形貌图像特征及分形

 轧辊表面形貌直接影响板带钢产品的表面质量甚至其织构组成。为了定量研究轧辊磨损过程中其表面形貌特征的变化规律,采集了1个磨辊周期内不同轧制阶段的轧辊表面图像信息,基于MATLAB平台,利用图像处理方法对不同阶段的下机轧辊表面图像进行了预处理,提取样本图像的几何形状及纹理特征等17维图像特征参数和分形维数,经过对这些参数的属性约简建立了用于轧辊磨损形貌状态识别的BP神经网络模型。结果表明：等效面积圆半径﹑圆形度﹑纹理熵及二阶矩等轧辊形貌图像特征参数和分形维数可以作为描述轧辊表面形貌的定量指标,并可用BP网络模型对轧辊磨损形貌进行识别预测。为建立轧辊磨损形貌的定量评价体系提供了新途径。     

基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法

针对图像匹配制导中异源图像匹配难度大的问题,提出一种基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法.基于最稳定极值区域提取异源图像中具有尺度和仿射不变特性的椭圆区域,利用聚类分割方法从中自动选取具有异源不变性的同质区域特征,用椭圆对称方向矩描述区域特征边界各方向上的相似程度,通过互相关性指标进行特征匹配,获取匹配特征对,利用匹配矫正策略减少误匹配.实验结果表明:较传统算法,进一步提高了可见光与红外图像关联特征的匹配效率,正确率超过了95%,计算时间缩短了近一半.基本满足图像匹配制导对匹配算法实时性好、匹配正确率高、抗干扰能力强等要求.      

基于机尾红外热图像的烧结矿质量监测

在成功研制烧结机尾红外线成像系统的基础上,研究出烧结机尾特征图像的捕捉技术,通过对特征图像处理与分割、温度场的红外热分析以及反映烧结工况的特征变量提取,建立了烧结质量的在线质量监测模型。为烧结过程的监控、调整和控制搭建了理想的平台,取得较好的效果。