基于火焰彩色纹理复杂度特征的转炉炼钢吹炼状态识别

在基于火焰图像识别的转炉吹炼状态识别过程中,针对已有方法存在火焰彩色纹理信息利用不充分和状态识别率仍需提高的问题,提出一种基于火焰彩色纹理复杂度特征的转炉吹炼状态识别方法.首先,将火焰图像转化到HSI颜色空间下并作非均匀量化;然后,计算H分量和S分量的共生矩阵从而融入火焰图像的颜色信息;其次,利用得到的颜色共生矩阵计算火焰纹理复杂度的特征描述子;最后,应用Canberra距离作为相似度度量准则对吹炼状态进行分类和识别.实验结果表明,与已有的转炉火焰灰度共生矩阵和灰度差分统计方法相比,在满足吹炼识别实时性要求的前提下,所提方法的识别率分别提高了28.33%和3.33%.     

基于颜色和纹理特征的彩色图像检索

提出了一种基于颜色和纹理特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化处理的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取纹理特征时,结合颜色量化结果,设计了反映图像纹理变化的状态转移概率矩阵,在此基础上,提出采用颜色相关熵来描述图像的纹理特征。由于综合利用了图像的颜色及纹理特征,实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

一类基于局部信息的特征描述子的图像检索

基于内容的图像检索准确性大大依赖于低层可视特征的描述。本文提出一类创新的彩色图像空间描述子、纹理描述子、边缘描述子和颜色描述子,空间描述子由局部均值直方图表示,纹理描述子由局部方向差单元直方图表示,边缘描述子由局部极大一极小差直方图表示,颜色描述子由量化HSV模型颜色直方图表示。这四种描述子被用作特征索引,它们对彩色图像,尤其是对具有相对规则的结构或纹理特征的图像具有很强的描述力。实验结果表明,用这种特征索引来检索图像,可以得到比其它基于颜色一空间方法高得多的精确度。     

基于四像素共生矩阵的图像检索

传统的灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法,它在图像理解和计算机视觉研究领域已得到了广泛的应用。为了更有效地进行图像检索,提出了一种新型的共生矩阵描述子,它是通过描述4个像素的空间相关性来进行图像检索。利用该共生矩阵描述子进行图像检索时,首先在RGB颜色空间中计算彩色梯度,然后利用四像素共生矩阵来描述图像特征,并用于基于内容的图像检索。实验结果表明,四像素共生矩阵描述子能够结合颜色、纹理和形状特征,因此检索性能优于灰度共生矩阵和颜色相关图。     

基于颜色和梯度方向共生直方图的图像检索

为有效融合图像的形状、颜色等特征,提出一种基元梯度方向共生直方图和颜色直方图的彩色图像检索算法。首先将图像划分为4×4互不重叠的基元,并根据基元的梯度平均幅值把基元分为视觉均衡基元和视觉非均衡基元;接着计算视觉均衡基元的平均颜色值,并将其在HSV空间中量化到72色颜色空间,构建视觉均衡基元颜色直方图作为彩色图像的局部颜色描述子;然后将图像中各像素点颜色值在HSV空间量化到72色颜色空间,获得图像的全局颜色直方图;最后在视觉非均衡基元中构建梯度方向共生直方图描述图像的形状特征。融合局部颜色描述子、全局颜色直方图和形状特征构成彩色图像检索特征矢量。实验结果表明,所提算法能够准确描述彩色图像的颜色和形状特征,具有很好的旋转不变性和尺度不变性。相似性度量非常有效,查全率和查准率均有较大提高。     

一种改进的颜色共生矩阵纹理描述符

利用模糊连续三角模运算定义的相似性度量描述彩色图像中像素点之间的差异程度,提出一种改进的颜色纹理特征描述符。该描述符首先将彩色图像多通道颜色信息按照间隔距离和方向进行有效融合并转换为伪灰度图像,然后再用灰度共生矩阵法提取图像的纹理特征矢量。在基于内容的图像检索测试平台上完成的实验表明,改进的纹理描述符所需特征矢量的维数与灰度共生矩阵描述符相同,而描述能力却能与各类颜色共生矩阵描述符相当,有效地实现了图像中纹理和颜色特征融合提取,提高了图像检索性能。     

An effective method for color image retrieval based on texture

This paper presents an effective color image retrieval method based on texture, which uses the color co-occurrence matrix to extract the texture feature and measure the similarity of two color images. Due to the color information such as components and distribution is also taken into consideration, the feature obtained not only reflects the texture correlation but also represents the color information. As a result, our proposed method is superior to the gray-level co-occurrence matrix method and color histogram method, and it enhances the retrieval accuracy which is measured in terms of the recall and precision in the meanwhile.     

基于增强微结构和上下文相似度的图像检索

针对图像检索中多特征综合描述子维度过高且综合权值难以确定的缺点,提出一种新的基于增强微结构和上下文相似度的图像检索方法。首先,使用一种新的局部模式映射来创建过滤图;然后,基于该图上的颜色共生关系提取增强微结构描述子,该描述子综合了多种特征而维度与单特征相同,检索时使用此描述子计算图像对间的规范距离得出初始的有序相似图像序列;最后,结合迭代上下文相似度对检索序列进行重新排序。当迭代次数为50且考虑前24幅结果图像时,在Corel-5000和Corel-10000图像集上的实验结果显示,所提方法与同类型的多重基元直方图(MTH)和微结构描述子(MSD)方法相比,检索查准率分别提高了13.14%、7.09%和11.03%、6.8%。结果表明新方法能在维度不变的情况下综合多种特征并充分利用上下文信息,从而有效提高图像检索的准确率。     

基于多特征高效索引的图像检索

为了提高图像检索的准确率和速度,提出了一种多特征组合的图像检索算法。在颜色空间非均匀量化的基础上,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;基于改进的灰度共生矩阵提取纹理特征参数;利用Krawtchouk矩不变量提取图像的形状特征;基于贡献度聚类并建立特征索引库。融合上述特征计算图像间的相似度,使用特征索引对图像进行快速检索。实验结果表明,提出算法的检索精度有较大提高,能快速检索出用户所需的图像。     

基于融合特征的行人再识别方法*

行人再识别过程中,由于姿势和光照等因素的变化使不同相机中所得行人的外形具有明显变化,较难提取不变性特征,导致识别率偏低.鉴于此种情况,文中提出基于融合特征的行人再识别方法,提取的特征包括HSV颜色特征、颜色直方图特征及梯度方向直方图特征,行人再识别过程分为训练阶段和识别阶段.在训练阶段,首先对训练图像集中每幅图像进行特征提取,然后利用典型相关分析获得2部相机拍摄同一行人的图像特征之间的相关性,生成相关性矩阵.在识别阶段,首先对参考图像集和测试图像集中每幅图像进行特征提取,然后将各自特征向量利用相关性矩阵进行变换,最后进行相似度度量,得到识别结果.在3个图像库上的实验表明,文中方法可以提高行人再识别的识别率.     

Visual information retrieval system via content-based approach

In this paper a content-based image retrieval method that can search large image databases efficiently by color, texture, and shape content is proposed. Quantized RGB histograms and the dominant triple (hue, saturation, and value), which are extracted from quantized HSV joint histogram in the local image region, are used for representing global/local color information in the image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for texture information and edge angle histogram is used for representing shape information. Relevance feedback approach, which has coupled proposed features, is used for obtaining better retrieval accuracy. A new indexing method that supports fast retrieval in large image databases is also presented. Tree structures constructed by k-means algorithm, along with the idea of triangle inequality, eliminate candidate images for similarity calculation between query image and each database image. We find that the proposed method reduces calculation up to average 92.2 percent of the images from direct comparison.     

综合分块颜色和基元共生矩阵的图像检索方法

提出了一种基于分块颜色直方图和纹理特征相结合的彩色图像检索方法。首先,该方法根据图像的背景和目标将其划分为两个区域,并对各个区域分别进行量化,提取颜色特征,计算图像之间的颜色距离;然后,用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征并根据欧式距离来度量图像间的相似性。最后,综合利用颜色和纹理特征的加权来检索图像。经过对多种类别图像进行实验,检索结果都表明,与传统的检索方法相比,此方法能够很好的满足用户的需求,具有较高的查准率和查全率。     

基于形状与纹理特征的显微图像识别

为了实现对空气中的致敏花粉信息进行自动化统计,针对上海地区典型气传致敏花粉的光学显微镜图像,提出了基于形状和纹理特征的识别方法。对图像中分割得到的花粉区域,使用全局形状描述和傅里叶描述子提取形状信息,灰度共生矩阵提取纹理特征,并且构建k近邻分类器进行识别。选用桑科56例、禾本科25例和松科60例共141例实验样本,分别可以实现91%、88%和98%分类准确率。实验结果表明,该方法可以初步实现对花粉显微图像的分割和识别,为花粉的自动识别系统打下基础。     

基于纹理谱描述子的图像检索

提出一种新的纹理谱描述子应用于基于内容的图像检索中.讨论了小波变换的思想和纹理谱概念的联系,根据纹理的视觉特性,提出纹理模式等价类的概念,设计出更合理的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征.该纹理模式刻画了领域内像素灰度变化模式,以纹理谱直方图方式表示图像纹理内容.分析了纹理谱的对称不变性和旋转鲁棒性的特点.应用于图像检索,与G曲or纹理特征相比较,该纹理谱描述子特征提取速度快,检索准确率高.     

基于共生矩阵的彩色图像增强算法

针对传统的直方图均衡化会使图像过分增强,产生不自然的现象,提出一种利用二维共生矩阵的彩色图像增强算法。首先,利用相邻3×3像素之间的相关性来构造共生矩阵;然后,对彩色图像中的亮度分量进行共生直方图均衡;最后,将增强后的图像进行暗原色处理得到比较理想的图像。从所提增强算法与其他3种典型的增强算法的比较可看出:所提算法不仅考虑了图像的全局与局部信息,而且降低了直方图峰值和光环效应,提高了图像对比度,有较好的增强效果。     

基于支持向量机的图像语义分类

图像的低层可视特征与高层语义特征之间存在着一道鸿沟,人们不能直接理解由计算机自动生成的低层特征.另外,基于内容的图像分类和检索的性能极大地依赖于可视特征的提取和描述.出于这些考虑,提出了新的图像纹理、边缘描述子提取方法,并将它们表示为直方图.在此基础上,集成纹理、边缘和颜色直方图作为图像的特征向量,用支持向量机(SVM)实现图像的语义分类.实验结果表明,集成的图像特征表示在图像分类实验中取得了很好的效果,具有比其他特征表示(如Gabor纹理、颜色直方图)更好的性能.     

噪声不敏感的柱状图特征描述符及其在图像检索中的应用

基于内容的图像检索方法往往将图片的内容表示成柱状图,根据图片柱状图之间的相似性进行图片的检索。数码图片中包含的噪声使得柱状图变得平滑,从而使图片之间变得更为相似,这增加了返回结果中包含的图片数量。为了进一步提高图片检索的性能,提出了一种对噪声不敏感的柱状图特征描述符,并应用该特征描述符进行图像之间的相似性匹配。首先将图片中的噪声描述为平稳附加高斯白噪声,并给出了相应的柱状图表示;然后通过随机变量的原点矩定义了柱状图的特征描述符,并分析了如何应用特征描述符恢复原始图片的柱状图。在算法的性能验证过程中,将提出的方法与4种相关算法进行比较,应用两个真实的图片数据库的图像检索实验验证了所提方法的有效性。     

基于边缘网格的图像检索算法研究

为了准确高效地进行彩色图像检索，结合图像空间分布特性，提出了一种基于边缘刚格的图像检索新算法，不仅利用了彩色边缘的颜色统计信息，而且考虑了彩色边缘像素点的径向与角向分布特性。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息；然后将整个彩色边缘划分成局部刚格区域，并分别计算出每个网格区域的颜色直方图和纹理直方图；最后综合利用上述网格区域的颜色直方图和纹理直方图来计算图像间内容的相似度，用于进行彩色图像检索。仿真实验表明，该算法不仅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。