空时形状预测与高效编码

目的 形状是视觉对象的关键特征,形状编码是对象基图像和视频处理中的关键技术,但现有无损形状编码方法压缩效率普遍不高.为此,提出一种基于链码表示和空时预测的高效无损形状编码新算法.方法 首先逐帧提取视觉对象的形状轮廓并转化为链码表示;然后基于对象轮廓的帧间活动性将形状视频序列分成帧内预测编码帧和帧间预测编码帧,并基于轮廓链码的空域相关性和时域相关性对二者分别进行空域和时域补偿与预测;最后基于链码的方向约束特性对预测后的位移矢量和预测残差进行高效编码压缩.结果 为了检验所提算法的性能,基于MPEG-4标准形状测试序列进行了编码实验测试.与现有主要方法相比本文算法能提高压缩效率6%到71.6%不等.结论 本文算法可广泛应用于对象基编码、基于内容的图像检索、图像分析与理解等领域.     

一种改进的综合纹理和形状特征的图像检索方法

提出一种利用小波进行综合纹理和形状特征的具有旋转、平移和尺度不变性的图像检索算法.使用角向矩加权方向定义图像的主方向来进行坐标轴的旋转矫正,得到图像的旋转不变性表示;采用具有平移和尺度不变性的小波变换对图像进行小波分解,利用各子带的能量作为纹理特征;利用小波分解的逼近子图重构图像并进一步利用Hu不变矩提取其形状特征.最后对纹理和形状特征进行高斯归一化,综合其特征进行检索.实验中对算法的尺度不变性、旋转不变性、平移不变性及对噪声的不敏感性进行了验证,实验结果证明了该算法具有更高的鲁棒性和查准率.     

基于链码信息的雹云识别及冰雹落区定位

提出了一种新的码字处理方法,使得由Freeman链码得到的最小和统计方向码具有起始点不变性、旋转不变性,基于最小和统计方向码的方向熵具有尺度不变性。另外,还针对雹云的形状特征,提出了一种基于码字的统计计算方法,该方法能够有效鉴别出雹云的特定形状,为定位落雹区提供了重要前提。实验结果表明本文方法处理速度快,模板匹配准确性和稳健性较高,冰雹落区定位准确。     

一种新的珍珠形状匀称性检测算法

珍珠形状匀称性是衡量珍珠质量的重要指标之一。提出了一种新的珍珠形状匀称性检测算法——四象限边缘链码自相似性检测算法,是通过计算各个象限中边缘链码之间的相似度来判定珍珠形状的匀称性算法。采用四个方向的边缘算子对珍珠形状特征面进行边缘检测、融合,把已融合的珍珠边缘划分在四个象限;通过旋转、翻转方法把不同象限的珍珠边缘表示在同一象限;对表示在同一象限中的珍珠边缘进行8方向数链码编码,根据边缘链码计算出珍珠边缘的自相似性。实验显示,四象限边缘链码自相似性能够很好地描述珍珠形状匀称性,具有一定的实用价值。     

目标形状特征的新定义

为了解决描述图形几何形状难问题,提出描述图形形状的特征矢量。根据目标轮廓的几何形状定义了轮廓的向心矩、偏心矩、惯性矩,这些特征与轮廓形状和面积有关。利用轮廓的最小包络矩形,提出了向心矩比、偏心矩比和惯性矩比,其值变化范围在0到1之间,且无量纲。这些特征具有旋转、平移和尺度不变性。     

基于角半径变换的五金器件识别系统的研究

鉴于目前工业上对五金器件实时识别的需求,开展基于角半径变换的五金器件形状识别系统的研究。该系统包括四部分:图像预处理、形状特征的提取、特征数据库的建立和特征相似度计算。其中,形状特征的提取采用了基于区域的角半径变换方法。实验结果表明,该方法具有旋转不变性、平移不变性、尺度不变性,对形状的变形、噪声等干扰具有鲁棒性,明显优于Hu不变矩和极坐标傅里叶描述子,且系统检索速度快,识别率高,从而实现了对大量五金器件的快速图像识别。     

基于形状不变矩的图像检索算法的研究

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IMS。实验结果表明,使用IMS。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。     

基于改进典型形状上下文特征的形状识别方法

针对形状上下文特征难以解决大规模样本的形状识别问题,提出一种利用角点典型形状上下文特征进行快速形状识别的方法.该方法仅以少数角点作为代表点生成直方图,对目标形状关键特征进行描述,通过减少匹配的特征数目降低了采样点匹配时间;在此基础上提出了局部约束匹配的方法,能够快速实现形状匹配并解决特征旋转不变性的问题,最终通过结合快速剪枝和精确匹配完成形状的识别.对形状数据进行仿真实验的结果证明,文中方法能够快速、有效地实现大规模数据的形状识别和检索.     

纹理图像双特征识别方法

提出了一种能够结合纹理基元形状和大小两种特征的纹理识别方法。该方法首先定义一种编码规则,应用这种规则对图像中纹理基元的轮廓线进行编码,把纹理的表述转化为夹角链码形式。使用后缀数组提取链码中的重复字符串作为特征编码,应用动态规划算法在近似匹配条件下计算特征编码在链码中的重复频率。最后,以特征编码及其重复频率作为目标的形状特征和尺度特征,使用贝叶斯分类方法对纹理进行识别。通过识别实际矿石图片验证了这种方法的有效性。