基于改进的边缘直方图的图像检索方法

利用边缘直方图检索图像,因为人眼并不敏感的细微边缘也参与匹配,所以会影响检索效果。文中提出了一种改进的基于边缘直方图的检索方法,通过阈值把图像分割成目标和背景,利用梯度算子提取目标和背景之间的主要的边缘信息,避免了目标内部或背景内部的细微边缘的影响,更符合人眼的视觉特性。实验结果表明,其检索效果优于基于边缘直方图的方法。     

基于NSCT边缘直方图的草图检索

基于草图的图像检索,存在着大量的应用空间。针对查询草图和数据库图像的差异,提出了一种利用非降采样Cotourlet（NSCT）变换和边缘直方图的草图检索算法。利用NSCT变换分解图像,对所有子带进行边缘检测,提取子带的边缘直方图用来作为描述图像和草图的特征。将该方法与边缘直方图比较实验表明,其检索效果更准确。     

一种基于HSV空间的彩色边缘图像检索方法

结合重要的彩色图像边缘及人眼视觉特性,提出了一种基于彩色边缘直方图的图像检索方法。该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色图像边缘转换至符合人眼视觉特性的HSV空间并进行量化处理,再将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图,最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该方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。     

一种基于边缘模式的直方图构造新方法

基于图像边缘和噪音模式的分析,使用了一种目标和背景之间的边界检测方法;并基于边界的描述,提出了一种新的在边界两侧和边界内部选取相等数目的像素构造直方图的方法。该种直方图避免现有方法中全部像素直方图、加权直方图和内部像素直方图不适合于小目标的缺点,避免了边缘像素直方图抗噪能力差和阈值因图像边缘类型型变的缺点。该直方图能同时用于大目标和小目标时以及边界是阶跃边缘和屋顶状边缘时的阈值选取,具有很大的通用性和实用性。实验结果证明,使用该方法的直方图优于现有的直方图构造方法。     

基于聚类主颜色和边缘直方图的图像检索方法

图像的主颜色被广泛应用于图像检索中,但主颜色不能反映图像信息的空间分布.边缘直方图是在灰度图像上提取的,丢弃了图像的颜色信息.提出了一种综合利用聚类主颜色和边缘信息进行图像检索的方法.首先利用K均值聚类算法得到图像的主颜色,然后利用大津算法分割图像,利用Sobel算子提取目标和背景之间的显著的边缘特征信息构造边缘直方图,最后综合利用聚类主颜色和边缘直方图进行检索.既可以利用主色调信息,又能利用边缘的特征信息来反映图像信息的空间分布.实验结果表明,该方法可以有效地提高检索精度.     

基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法

针对传统的边缘方向直方图在图像检索应用中的不足,提出了一种基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法。采用小波模极大值边缘检测算法提取图像边缘;根据图像边缘点的方向信息及其之间的空间分布特征得到聚合边缘方向直方图;通过循环移位计算直方图间的最小距离作为相似度,实现了图像检索。该方法具有较好的平移、旋转、尺度不变性。实验结果证明了该算法的有效性和可行性,并取得了较好的检索效果。     

基于显著闭合边缘的图像检索方法

为提高基于内容的图像检索查准率,研究基于显著闭合边缘的图像检索方法.设计显著闭合边缘提取算法,利用人类视觉注意机制获取显著图,根据原始边缘图确定显著边缘图,连接显著边缘间的断裂,得到显著闭合边缘,结合边缘梯度和角度值的直方图实现图像检索.实验结果表明,该方法具有较高的查准率.     

基于显著封闭边界的图像检索算法

在分析了基于边缘的图像检索方法的缺点后,提出了一种基于显著封闭边界的图像检索新算法。它使用基于图论方法的边缘比算法从噪声图像中获取图像的显著封闭边界,然后以显著封闭边界来代表图像,每条显著封闭边界由两个特征：边缘幅度直方图和边缘角度直方图来刻画,并综合这两个特征进行图像间的相似性度量。实验结果表明,本文算法具有较高的检索准确率。     

基于形状边缘方向直方图的图像检索算法研究

描述了一种基于边缘方向直方图(Edge Direction Histogram,EDH)的图像形状特征提取方法,算法提取的特征向量同时满足尺度、平移和旋转不变性.实验证明该方法对于具有单一背景、形状特征明显的图像具有较好的检索效果.     

基于块边缘特征直方图的图像检索

本文提出一种利用块边缘特征来进行图像检索的方法。首先对图像中每个8×8的块分别提取其决边缘特征,利用块边缘特征构建三维或四维直方图进行图像检索。所有数据在 DCT 压缩域中进行处理,从而降低了计算复杂度。实验结果表明,该方法与传统的基于 DCT 压缩域的图像检索方法相比,具有检索准确度高和检索速度快的特点。     

用于显微细胞图象的二维自适应阈值分割算法的优化

为了改善细胞图象的分割效果 ,考虑将二维自适应阈值分割算法应用于显微细胞图象的分割 .针对细胞图象的二维直方图特点和分割要求 ,在对传统二维阈值分割算法进行优化和简化的基础上 ,通过改变阈值取值范围、优化阈值搜索方法等措施 ,提出了一种快速实现细胞图象二维自适应阈值分割算法 .仿真结果表明 ,新算法与传统算法相比 ,不仅大大减少了计算复杂性 ,同时还使分割效果得到了一定程度的改善     

基于灰度直方图的运动目标特征检测算法

为提高运动目标的检测效果和指导性，提出一种基于灰度直方图分析的运动目标特征检测算法。采用视觉成像技术进行运动目标图像采集和视觉特征分析，提取运动目标的动态视觉特征量。根据运动目标边缘差分变换和空间位置关系进行运动图像的特征分离，提取运动目标图像的边缘轮廓特征量。采用统计形状模型进行运动目标图像的二值化分离，构建运动目标图像的灰度直方图。根据灰度直方图中的统计信息进行目标特征检测和动态特征提取，实现运动目标图像的视觉检测和动态识别，有效提取运动目标的关键特征，实现目标特征检测。仿真结果表明，采用该方法进行运动目标图像的特征检测性能较好，对运动目标的动态识别能力较强。     

改进的2维Otsu法及混沌粒子群递推的阈值分割

鉴于现常用的灰度级-平均灰度级2维直方图区域划分将部分目标和背景点错分成边缘和噪声点这一不足,为此提出了一种基于灰度级-梯度2维直方图的Otsu阈值选取新方法,利用混沌粒子群优化算法来寻找分割阈值,并提出在迭代过程中,采用递推方法来大大减少适应度函数的重复计算。实验结果表明,与最近提出的基于灰度级-平均灰度级2维直方图Otsu法及粒子群的快速图像分割方法相比,该新方法由于尽可能地考虑了所有目标点和背景点,从而使分割后的图像区域内部均匀、边界形状准确、特征细节清晰,同时运行时间几乎不到现有算法的1/3,而且粒子群处理的收敛精度得到了进一步提高。     

结合高斯加权距离图的图像边缘提取

边缘是图像最为重要的特征之一,是图象分析与识别的基础。对于目标的分割、测量而言,边缘提取的连续性与抗噪性显得尤为重要,其可通过区域增长等算法提取目标区域,为抠图、统计测量提供必要的支持,本文以实现目标轮廓的有效提取为目的,提出一种结合高斯加权距离图的图像边缘提取方法。首先通过计算分块区域内像素间的高斯加权距离,获得高斯加权距离图,该图与原图相比,不仅可以较好地突出边缘轮廓,而且可以统一背景灰度。其次通过分析高斯加权距离图的灰度直方图,将灰度分为两类并计算类中心,以此作为无边缘活动轮廓（CV）模型的c1和c2参数,最后通过CV模型求解图像边缘。与其它边缘提取算法相比,该算法不仅具有较好的抗噪性,同时可以保证图像边缘提取的连续性,实验结果验证了本文算法的有效性。     

一种基于数学形态学与改进的SUSAN算子边缘提取快速算法

提出基于数学形态学和SUSAN算子的灰度图像边缘提取方法,同时对SUSAN算子进行了改进.该方法利用数学形态学开运算估计背景,将原始图像与背景进行几何运算,在处理后的图像上运用改进的SUSAN算子提取边缘,并进行了仿真实验.实验结果表明,该方法不仅具有较好的去噪和边缘提取能力,而且算法简单易于实现,运算速度快.     

灰色关联分析与模糊推理边缘检测图像融合法

为解决融合图像不同程度的光谱失真问题,提出了一种结合灰色关联分析、模糊推理和IHS变换的图像融合算法。首先通过灰色关联分析和模糊推理算出全色图像的边缘点和非边缘点,得到丰富的边缘信息,然后对多光谱图像进行IHS变换,以亮度分量为依据对全色图像进行直方图匹配,再基于边缘信息对亮度分量和直方图匹配后的全色图像进行线性加权,最后通过IHS逆变换得到融合图像。为验证本文方法的有效性,与5种常用方法比较,从视觉和定量两方面进行评价,且采用降尺度评价和全分辨率评价。结果表明,该方法得到的融合图像比其他5种方法更优越。本文方法不仅提高了遥感图像的空间分辨率,也较好保留了多光谱图像的光谱信息。     

基于边缘检测和颜色纹理直方图的车牌定位方法

针对已有车牌定位算法在分辨率高、背景复杂图像上存在准确率下降的问题,提出了一种基于边缘检测和颜色纹理直方图的车牌定位算法。该定位算法分为两个阶段：首先利用结合了Canny和Sobel算法的改进边缘检测算法提取图像的垂直边缘,并结合滤波、投影等方法进行车牌粗定位;然后提取候选区域的颜色纹理直方图,与训练好的分类器进行匹配,实现车牌的精确定位。实验表明,该方法对于背景复杂、光照不均等情况均有良好的鲁棒性,在白天和晚上都能取得较好的定位效果。     

改进的快速Otsu自适应分割算法及其应用*

对Otsu算法因灰度直方图峰值不明显导致分割效果差提出了改进,根据分割目标背景信息的先验值对类内灰度值进行调整,通过迭代计算,使类间方差最大化,从而自动确定阈值,并应用于虹膜图像分割。实验结果表明,该算法对虹膜图像分割效果好,运算速度快,具有一定的鲁棒性和自适应性,可用于虹膜图像的实时分割。