一种使用多特征的鱼类图像检索方法

为解决数量巨大、特征复杂的鱼类图像难以用单个特征准确描述,以至于给鱼类图像检索带来困难的问题,提出了一种基于多特征的鱼类图像检索方法——MFFIR,并针对鱼类图像的特点设计了由颜色直方图、特征矩和Gabor特征构成多维特征向量。在此基础上,采用MFFIR法通过计算多维特征向量的特征相关性,实现了鱼类图像的匹配与检索。为验证此方法的有效性,使用"QUT_fish_data"数据集和"DLOU_fish_data"数据集进行了仿真实验,实验结果表明,MFFIR法具有较好的准确率和较强的鲁棒性。     

古籍汉字图像的可变形卷积网络检索模型

针对现有图像检索技术应用于古籍汉字图像时效果欠佳的问题,在传统卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的基础上,引入可变形卷积构建适用于古籍汉字图像的CNN模型。首先,利用该模型对古籍汉字图像数据集进行特征提取;然后,利用主成分分析法对特征进行降维;最后,度量查询图像和候选图像的余弦相似度,排序并返回结果。所提出的检索方法在古籍汉字图像数据集上的平均精度均值达到70.42%,平均检索用时为3.15 s。实验结果表明,该模型能够有效地提取古籍汉字图像的特征,提高了检索方法的准确率,在古籍汉字图像检索领域具有一定优势。     

基于光谱特征的遥感图像检索方法研究

在遥感图像检索中,光谱特征的应用最为广泛。本文研究了基于光谱特征进行遥感图像检索的方法;并且针对目前应用越来越广泛的多光谱、高光谱遥感图像波段多的特点,提出了基于K-L变换的检索方法,并通过实验验证了本文方法的有效性。     

基于距离融合的多特征商标图像检索

针对二值商标图像,提出了一种利用综合距离函数将多个特征进行融合的检索方法.着重对基于形状特征(Legendre矩、Zernike矩和伪Zernike矩)、基于模糊方向特征和基于多特征融合的检索方法进行了阐述,用综合距离函数度量图像间的相似性,PVR曲线作为图像检索性能评价准则.实验结果证明,融合多特征检索方法的性能优于单特征检索,检索结果符合人眼的视觉感受.     

一种结合纹理特征的极化SAR图像分类方法

为充分提取极化SAR图像中的信息来提高极化SAR图像分类精度,首先通过极化目标分解得到多个参数组成极化分解特征向量,然后提取纹理特征值得到纹理特征向量,最后将纹理特征向量与极化特征向量组合成新的特征向量,利用支持向量机SVM方法进行分类。对Radar Sat-2的Pol SAR数据进行分类实验,并对分类结果进行定性和定量比较分析。实验结果表明纹理特征与极化特征结合用于极化SAR图像分类可以提高分类精度。     

分层多特征融合图像检索方法研究

为了克服单一图像特征匹配的不足,文章提出了分层多特征融合的图像检索技术。提取图像特征时,先将RGB图像映射到HSV空间,再分别提取待检索图像和数据库图像的颜色特征和纹理特征。提取颜色特征时,采用颜色矩特征,提取图像的纹理特征时采用灰度共生矩阵的方法。在颜色特征层和纹理特征层,分层分别计算检索图像和数据库图像的相似度,对分层计算出的相似度采用一定的融合策略得到最终的相似度,依据相似度大小对检索结果进行排序和输出。在自建数据库上的实验表明,该方法对提高图像的检索性能有一定的效果。     

图像辨识性特征的自动学习方法

针对以关键字进行检索分类的图像,首先利用经验设置规则提取初始图像块;对于类中每个备选图像块,寻找所有备选图像块中与其最相似的图像块,并根据梯度方向直方图特征进行聚类,形成特征组;最后,利用图像注册的方式将特征组进行合并,形成商品图像完整的特征。本文以电商图像为例对算法进行了测试,实验结果表明,辨识性特征区域提取的准确率可达70%以上,且与已有方法相比提取特征区域更加完整。     

基于稀疏重构编码的图像检索算法

针对现有方法在哈希函数构造过程中没有考虑数据的稀疏结构,提出了一种基于稀疏重构的哈希函数学习方法。利用相似点的l_(21)范数对重构系数进行了稀疏约束,以增强局部保持映射过程中的判别性,并构建拉普拉斯矩阵进行局部邻域关系的约束,在调和协方差矩阵和最小化数据的重构误差间建立了一种平衡机制。从特征所在的空间与经映射后的汉明空间的可判别性角度出发,对哈希函数构造过程中的内在要求和约束同时进行了考虑并综合权衡。采用公共图像检索数据集Caltech-256进行实验,实验结果表明:32位编码长度时,本文算法的检索精度比其他无监督的深度哈希算法至少提高了4.69%。     

基于内容的航空图像检索系统分析与设计

基于内容的图像检索根据图像、图像的内容语义以及上下文联系进行查找,以图像语义特征为线索从图像数据库中检出具有相似特性的其它图像.因为图像的规模一般要大于纯粹的文本信息,因此,基于内容的图像检索在检索的速度和效率上要求更高.航空图像的检索是目标数据库应用的重要方面.对基于内容的图像检索理论进行了研究,给出了图像检索的基本原理和该检索系统的组成和初步构建.     

基于红外图像特征与BP神经网络的绝缘子串低零值故障和污秽故障识别方法

提出一种基于红外图像温度分布特征和BP神经网络(BPNN,back-propagation neural networks)的绝缘子串低零值故障和污秽故障识别方法。首先利用图像处理技术分割提取绝缘子串红外图像中钢帽和盘面目标区域,得到对应温度数据;之后引入K-means聚类算法剔除分割目标区域中背景像素温度数据的干扰,并计算每个分割区域温度平均值,形成反映绝缘子运行状态的钢帽和盘面温度特征向量;在此基础上,建立以温度特征向量为输入的BPNN模型,实现绝缘子串低零值故障和污秽故障的识别及故障定位。最后通过将模型应用于某500 k V变电站绝缘子串故障诊断,验证所提出方法的准确性。