应用全方向形状特征码的图像检索方法

为提高图像形状信息的检索准确率和效率,提出应用全方向形状特征码的图像检索方法.该方法在全方向上对形状进行分割,度量形状各方向各部分的复杂度,构建形状的全方向特征码,计算形状间的相似度.通过真实建筑形状数据集和MPEG-7 CE-1 Part B形状数据集对本方法进行了检索性能测试,并和其他形状相似性描述方法进行了对比.实验结果表明,本方法具有更高的检索准确率和较高的检索效率.全方向形状特征码图像检索方法可以准确描述形状的全局特征与局部特征,具有平移、旋转、尺度不变性,及较强的形状描述识别能力.     

一种基于形状特征的颅颌面X片图像检索方法

对颅颌面X片图像进行了研究。引入不变矩方法,讨论了将不变矩应用于颅颌面医学图像检索的可行性。实验结果表明:基于小波边缘检测的不变矩可有效地提取颅颌面的形状特征;采用欧式距离进行相似度测量,可有效检索出相似度较高的图片。检索的图片可以为疑似病例诊断提供帮助。     

不变矩及其在基于形状特征图像检索中的应用

提出一种快速有效推导不变矩的方法--三角函数生成法,并在此基础上描述了一种基于Hu形状不变矩的图像全局形状特征提取方法和算法.实验结果表明,使用这种算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变化的不变性,适合于进行图像形状的检索.     

综合颜色和形状特征的交通标志图像检索算法

为了实现对交通标识的快速准确识别,将颜色特征和形状特征相结合,利用特征融合提出图像快速检索算法。在颜色特征方面,改进了传统的颜色直方图方法,引入基于主色调的颜色直方图算法;针对道路交通标志特殊的语义特征,经过特征过滤筛选缩小搜索的范围。在形状特征方面,采用傅里叶形状描述,突出了轮廓线的切向角度(曲率),忽略了中心距及复坐标等因素,提高了识别速度。将颜色空间HSV特征和形状描述ART特征融合,提高识别率,同时适应复杂背景下交通标志识别。通过对颜色和形状特征间的权重λ进行调,通过VC6.0实现自主移动机器人平台测试。其准确率和实效性都达到实际应用效果。     

基于SIFT特征和颜色融合的图像检索方法

根据图像检索方法中颜色直方图存在的问题,提出了一种改进的基于分块和主颜色的颜色直方图提取算法;根据SIFT特征存在的问题,提出了一种改进的基于harris角点的SIFT特征提取算法。最后运用两种改进算法提出了一种融合颜色直方图和SIFT特征的图像检索算法。实验结果表明,本算法在功能及性能上优于其他算法,并具很好的鲁棒性。     

基于内容图像检索技术的超声图像

对超声图像数据库的基于内容图像检索技术进行了深入地研究与探索,给出了基于内容图像检索的基本系统结构、超声图像数据库构建模型及基于傅里叶变换幅度频谱的超声图像检索方法,由于该方法同时适用于压缩域的特征提取,为JPEG、MPEG格式图像的基于内容图像检索提供了方法.     

基于形状和纹理的外观设计专利图像检索方法

提出一种多特征融合的外观设计专利图像检索方法。形状特征融合了几何结构特征与边界方向直方图特征来描述,通过整体结构和轮廓特征的融合全面表达了物体的形状;纹理特征融合了Gabor小波提取的特征和提出的分块统计特征;最后采用加权法融合形状特征和纹理特征,实现外观设计专利图像检索。     

一种基于内容的图像检索方法研究与实现

研究运用相关反馈技术，自动调整特征内、外权值，构建了一个综合利用颜色和纹理特征的检索模型，并设计了一个检索系统。实验结果表明，该方法优于单一特征检索算法，并具有很好的人机交互功能，可以通过相关反馈完成已有示例图像的精确检索和模糊示例图像的相似匹配。     

基于信息熵的图像检索

在分析了现有的基于颜色、形状、纹理等基于内容的图像检索算法的基础上，提出了一种新的基于信息熵的图像检索算法，即利用图像的信息熵来描述图像的特性，结合网格描述符及图像颜色信息，采用图像单元熵构成的熵矩阵特征值矢量作为图像的特征描述，并提出了利用特征矢量进行图像检索的检索算法．实验结果表明，该算法具有尺度不变性、旋转不变性，并且对于颜色直方图不同但有视觉一致性的图像也有较好的检索效果．     

Medical images application of contour extraction based on Hermite splines contour model

In medical applications, physicians are highly in-terested in computer assisted devices that help to detectand outline specific organs or other medical features ofinterest. Many applications require the extraction of im-age features such as edges, lines, and subjective differ-ences in gray-level. The contour information is alwaysconsidered an important feature of medical images,be-cause the edge contour characterizes the objective tissueand organ. But some defects of the medical images da-ta, …     

基于纹理特征提取的图像检索技术

主要从图像纹理特征入手,研究如何有效地抽取图像纹理特征对图像进行描述,基于抽取的特征对图像进行搜索,从而提高检索效率和检索性能。     

基于图像融合的多分辨率动态轮廓线检测跟踪

提出一种基于图像融合的动态轮廓线检测与跟踪方法.该方法首先使用一种基于对比度塔形分解的图像融合技术.其次,对于融合图像的各分解层,使用一种新颖的多分辨率动态轮廓线.这种方法有3个优点,首先,它不但继承了单分辨率动态轮廓线的优点,而且降低了对初始轮廓线的要求.此外,推导了不同分辨率情况下动态轮廓线与其允许的目标运动速度的关系公式,并用这些公式定量计算出单分辨率和多分辨率情况下动态轮廓线允许目标运动的最大速度,证明本方法可以跟踪运动速度较快的目标.最后,它充分利用了融合图像具有的更准确的图像信息,提高了动态轮廓线检测与跟踪的准确性.     

一种基于神经网络提取图像特征的图像检索方法

脉冲耦合神经网络是新一代的人工神经网络,具有优良的自适应图像分割和自适应图像特征提取能力。本文有机的运用自适应图像分割和自适应图像特征提取,提出了一种新的图像特征———空间自适应类直方图,它既包含了图像的空间位置特征,又包含了图像的灰度特征。最后,我们把空间自适应类直方图与传统的基于共生矩阵的图像纹理特征组合作为图像的特征应用于图像检索。大量实验表明本文方法的有效性。     

基于深度特征聚类的海量人脸图像检索

针对海量人脸图像数据库检索时长的问题,提出了一种基于深度特征聚类的海量人脸图像检索算法.该算法首先使用人脸图像训练集对深度卷积神经网络模型进行人脸图像分类训练,在此基础上采用三元组损失方法对已训练好的人脸图像分类网络模型进行微调,使得网络能够更加有效地提取人脸图像的高层语义特征,构建更具有表征性的人脸图像深度特征.其次采用K-means聚类算法对提取的人脸图像深度特征进行聚类,使得同一个人的人脸图像能够划分到同一簇中,然后在相应的簇中进行人脸图像的深度特征相似度匹配执行人脸图像检索任务.为了进一步提高系统的检索性能,提出人脸图像深度特征融合的查询扩展方法,对待检索的人脸图像深度特征进行融合再次执行检索任务得到最终的检索结果.通过在两个人脸检索数据集(Celebrities Face Set和Labeled Faces in the Wild dataset)上进行详尽实验验证,结果表明,该算法能极大地缩小海量人脸图像数据库的检索范围,在保证一定准确率的前提下有效地提高了人脸图像检索的速度.     

面向RP骨骼CT图像的轮廓提取与精简

骨骼轮廓数据的提取是进行骨骼三维重构及制造RP原型的基础 .利用计算机图形学技术 ,根据骨骼CT图像的特点和快速成型制造的要求 ,探讨研究了骨骼CT图像的一般处理方法 ,即通过对断层图像的预处理、滤波处理、数据提取 ,生成断层图像轮廓 ,继而通过对轮廓优化和轮廓冗余数据去除 ,得到用于三维重建的二维轮廓数据 ,并在此基础上利用VC6 .0实现了骨骼CT图像的轮廓提取与精简 ,证明了该算法的可行性     

一种基于单一视图的三维模型检索方法

针对已有研究存在的视图冗余性问题,提出采用单一视图进行三维模型形状特征度量t并通 过动态规划进行相似性计算,实现三雏模型的单一视图特征描述和匹配．算法主要由三步组成：首先,将三维模型进行姿态调整,并通过渲染得到最能表达三堆模型外形特征的主视lit．其次,对渲染得到的视图进行轮廓采样,通过内在距离扣内角提取模型彤技特征描述,最后,采用动态规剐算法计算不同模型之间的相似程度．实验结果表明：尽管只采用单一视图进行特征描述,但所提出的算法检索精度要高于一些典型三雏形状特征描述符,包括采用深度视图定义的形状描述符.     

基于区域合并与轮廓模型的图像序列人物轮廓分割

为解决受图像背景复杂度影响,分水岭算法较难高精度实现图像序列中人物轮廓的分割与追踪这一问题,提出了利用颜色空间转换的区域合并实现目标轮廓区域的划分、并基于人物头部轮廓信息生成人物领域轮廓模型的方法。通过对人物领域边界线生成的初步轮廓模型进行高斯函数的卷积运算,生成形态轮廓模型的有效对象模板,实现图像序列的人物领域中不依靠序列差分和移动向量亦能在图像序列中追踪移动对象。基于颜色空间转换的区域合并和轮廓模型算法,可满足视频背景变动并且背景复杂的情况下对图像序列中的人物轮廓进行有效分割。实验结果验证了本算法的有效性与鲁棒性,可有效而稳定实现图像序列中人物轮廓的分割。     

基于兴趣区域的图像检索方法的研究

目前大多数基于内容的图像检索(CBIR)技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理直方图等)，这样图像的空间布局特征被忽略了。由此提出的图像检索方法克服了这个问题，它是基于如下原则：用户应最有资格指定查询”内容”，而不是计算机，该方法使得用户能够选择多个”感兴趣区域”并且在检索过程中指定它们的空间布局相关性。     

基于内容的图像检索技术综述

基于内容的图像检索技术(CBIR)是近些年来图像检索领域的研究热点,其发展经历了最初的以图像数字特征为索引,到引入图像语义学习技术使得CBIR更贴近人类语义以方便用户查询,再到如今融合多种图像信息以进一步提高检索效率。本文在对已有文献进行综述的基础上,结合近几年的研究成果,讨论CBIR的最新技术动态,分析CBIR的发展趋势并指出几个未来的研究方向。