基于Matlab的图像自动标注

图像自动标注在检索大量数字图像时起到关键作用,它能将图像的视觉特征转化为图像的标注字信息,为用户的使用及检索带来极大的方便。研究了图像自动语义标注方法,设计并实现了基于Matlab图像自动标注系统,能够提取图像颜色特征和纹理特征,与已标注图像进行相似性度量并标注出图像语义关键词     

基于图学习的医学图像标注方法

近年来,由于医学成像技术的飞速发展,产生大量的数字化图像.医学图像是医生诊断的重要参考依据,因此如何对医学图像有效的标注和检索变得越来越重要.本文提出利用图学习的方法来标注医学图像.首先根据医学图像的特性进行预处理,然后将图像信息和标注词建立联系,最后将标注词从已标注图像传递到未标注图像.实验结果证明,基于图学习的医学图像标注方法明显的提高了标注性能,是一种有效的方法.     

基于区域分割与相关反馈的高效图像检索算法

为了提高图像标注与检索的性能,提出了一种基于区域分割与相关反馈的图像标注与检索算法.该算法利用视觉特征与标注信息的相关性,采用基于区域的视觉特征对每幅图像采用聚类方法获得其一组视觉相似图像.通过计算与其距离最近的前三个分类的相似度,然后对这些关键字概率向量进行整合,获得最适合该图像的关键字概率向量,对图像进行标注.利用用户的反馈信息,修正查询关键词与每个分类之间的关系,进一步提高图像检索的准确性.实验结果表明,提出的算法具有更高的查准率与查全率.     

图像搜索引擎检索模式分析与研究

文中研究如何从HTML文档中提取图片相关信息,保证高效和准确的实现图片检索。在对图像搜索引擎检索模式分析的基础上,提出了若干关键技术,设计并实现了一个基于文本的Web图片搜索引擎,给出了系统的总体结构图．并对获取网页、提取信息、图片抓取、建立索引和提供查询进行了详细的描述,分析了图像搜索引擎的检索模式。     

基于内容的图像检索技术

目前各行业对图像的使用越来越广泛,如何有效、快速地从大规模图像数据库中检索出需要的图像,是目前一个相当重要而又富有挑战性的研究课题.但传统的图像检索技术是基于文本的检索技术,这种方法虽然简单易行,但存在一些致命的缺点,严重影响了对图像信息的有效使用.为了克服传统方法的缺点,提出了基于内容的图像检索技术,该技术能够全面客观地提取图像内容,能有效地获取所需的视觉信息,能使图像数据库中的信息得到有效的管理.     

基于关键字的大屏动态文字识别软件设计研究

本文为帮助用户快速检索视频等动态图像中的文本信息,设计并实现基于关键字的大屏动态文字识别软件,利用视频帧提取技术将视频切分为不同的视频帧,通过光学字符识别算法实现对关键视频帧中文字内容的识别,具有关键字检索、信息标注、备忘录等功能。该软件可运用于车站候车、医院问诊等生活场景,能够帮助用户快速检索视频等动态图像中的文本信息。     

基于内容的图像检索系统的实现

当前,图书馆建设研究的热门方向为图书馆数字化,在图书馆数字化的过程中需要处理大量的图像信息,如何有效地检索利用这些宝贵的图像信息资源,是图书馆数字化面临的一个重要课题,图像检索技术因此成为需要重点突破的关键技术。因此,本文提出了一种数字图像描述模型及处理系统,它可以在低层特征检索和语义特征标注之间建立一种统一的机制,该机制应该支持对特征提取结构的标准化描述,支持描述的分层结构,支持数据的透明访问等。     

基于非负稀疏编码的图像检索及应用

针对图像理解中所需的图像检索,提出了一种新的图像检索方法。该方法将非负稀疏编码引入到ScSPM算法中进行图像的特征提取和表示,计算特征表示后图像之间的欧氏距离并排序。实验结果表明该方法在图像理解中能够有效地检索相关图像。     

基于GAN的ISAR图像语义分割方法

逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术能够对空间目标进行远距离成像,刻画目标的外形、结构和尺寸等信息。ISAR图像语义分割能够获取目标的感兴趣区域,是ISAR图像解译的重要技术支撑,具有非常重要的研究价值。由于ISAR图像表征性较差,图像中散射点的不连续和强散射点存在的旁瓣效应使得人工精准标注十分困难,基于交叉熵损失的传统深度学习语义分割方法在语义标注不精准情况下无法保证分割性能的稳健。针对这一问题,提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的ISAR图像语义分割方法,采用对抗学习思想学习ISAR图像分布到其语义分割图像分布的映射关系,同时通过构建分割图像的局部信息和全局信息来保证语义分割的精度。基于仿真卫星目标ISAR图像数据集的实验结果证明,本文方法能够取得较好的语义分割结果,且在语义标注不够精准的情况下模型更稳健。     

一种新的基于内容的图像检索方法

针对传统图像检索的不足,提出一种新的基于内容的图像检索方法。该方法首先构造色彩距离公式,根据色彩距离公式自动判别图片的主色调,然后利用Lucene的索引模块为图片创建索引,利用搜索模块实现图像检索。通过使用24张图片对该方法的有效性进行验证,结果表明：该方法虽然简单,但是检索的准确率较高且易于实现。     

一种针对大规模网络图像的自动标注改善算法

在对网络图像进行索引时,人们往往利用网页中图像周围的文字作为其近似标注信息,但是这些文字信息质量不高,不足以良好地描述图像内容。该文提出一种综合利用图像视觉特征、相关文本信息以及词汇间语义关系的方法对这些不精确的文本信息进行改善,从而提高图像的索引和搜索质量。在大规模数据集上的实验证明了所提出的方法能够有效改善图像的标注。     

基于词汇树方法的图像检索

目前SIFT特征提取算法具有较高的时间复杂度,不利于大规模图像检索,提出一种构建词汇树的方法,来缩短用户检索图像的时间。对图像库用SIFT特征提取算法提取特征点,用聚类方法对图像库中的特征点构建一棵三层词汇树,并为每个结点赋合适的权值。接着计算图像库中每张图片与词汇树的距离,这个距离称为索引值,用来唯一表示每张图片。在进行图像检索时,只需计算待检索图片的索引值,通过索引值的匹配来检索图像,可以极大地缩短用户检索图像的时间。     

基于潜在主题融合的跨媒体图像语义标注

图像语义标注是图像语义分析研究中的一个重要问题.在主题模型的基础上,本文提出一种新颖的跨媒体图像标注方法来进行图像间语义的传播.首先,对训练图像使用主题模型,抽取视觉模态和文本模态信息的潜在语义主题.然后,通过使用一个权重参数来融合两种模态信息的主题分布,从而学习到一种融合主题分布.最后,在融合主题分布的基础上训练一个标注模型来给目标图像赋予合适的语义信息.在标准的MSRC和Corel5K数据集上将提出的方法与最近著名的标注方法进行比较实验.标注性能的详细评价结果表明提出方法的有效性.     

自适应神经树在图片搜索中的应用研究

针对传统基于内容的图片搜索由于只使用到图像低层次特征信息而存在着匹配正确率较低的问题,提出一种基于自适应神经树来进行特征提取从而得到较高层次的图像特征信息的方法,用以提高相似图像检索准确率。通过为每张图像都构建一棵能表征其特征信息的神经树并对其使用霍夫曼编码,得到以向量方式表示的图像,从而使用向量间的比较来测算图像的相似程度。实验结果表明,该方法可以提高搜索的准确率。     

一种基于GMM的图像语义标注方法

针对图像语义概念具体语义描述的问题,提出了一种基于GMM的图像语义标注方法。该方法对于每一个语义概念分别建立基于颜色特征和纹理特征的GMM模型,利用EM算法获取关键词内容,最后融合两个GMM模型求取的概率排序结果,对未知图像进行标注。实验结果表明,提出的方法能够准确地为待标注的图像预测出若干文本关键字,有效提高图像标注的查准率和查全率。     

基于HSV颜色空间的图像检索系统

基于内容的图像检索包括多种底层特征,其中基于颜色的图像检索系统具有良好的鲁棒性和实用性,系统通过将待检索图片进行色彩空间转换、直方图统计、图像库检索等过程检索出匹配的图片。实验结果表明,该系统的检索准确率较高。     

可溯源电镜图像管理与检索信息系统的研究与应用

针对电镜分析测试工作中存在的实验信息、样品资料和电镜图像间相互割裂,用户不能便捷地获取实验结果图像和难以进行溯源监管等问题,研发了可溯源电镜图像管理与检索信息系统,实现了实验信息、样品资料和电镜图像的一体化管理和电镜图像即时传递,采用以“图搜图”的反向图片搜索算法,实现电镜图像的可溯源管理.     

一种面向图情信息的快速检索优化算法

为了提升大数据背景下数字图书信息的检索效率，文中对图书信息的检索业务流程进行了梳理，并针对信息标注时准确率低的问题展开了研究。通过引入图像、文本和用户三个维度的相似度，寻找待标注信息和数据库已有信息的关联性，使得新的图书信息可以快速写入现有数据库。此外，为解决该方法在现有数据库中无相似信息时识别率低的问题，采用了RCNN深度学习网络先将信息划分为主体区域和多个次要区域，再通过不同结构的深度学习网络对不同区域进行特征提取，在提升算法训练效率的同时，也提升了特征提取的准确率。基于某数字馆藏图书信息数据集进行的仿真验证结果表明，文中引入的相似度指标与标注的准确率呈正相关，算法相较于现有的OTC、Mop-CNN、ImageNet-CNN等人工智能网络，准确率分别提升了0.372、0.093和0.201。     

纹理图像检索的不同相似性度量方法的比较研究

图像特征和相似性度量方法的选取是基于内容图像检索的一个关键环节。针对该问题，提出一种基于整数小波包分解的纹理特征检索方法。通过连接小波包分解后各尺度内和尺度闯不同频带的小波系数，提取标准方差和均值信息描述纹理。此外，对8种相似性度量方法进行了分析和比较。通过对纹理库的检索实验表明，与传统的距离测度相比，Canberra和Bray—Curtis距离测度能有效地提高图像的检索性能。     

电视直播截屏系统及方法

针对传统获取屏幕图像方法的截取速度慢和画面质量低等不足之处,基于电视直播系统,提出一种直播电视截屏方法,通过截屏接口服务器接收来自终端的请求,建立终端信息、时间戳和截取图像帧的关系,由视频截图服务器截取图像并按要求保存到中央存储器或对图片实施对外发布,该方法准确完成屏幕截图基础上保证图像成像效果。通过实验案例分析,该方法能够提高截图速率,并且能够实现图片对外发布功能,在直播电视屏幕信息快速采集和发布等方面能够发挥巨大作用。