基于加权距离的机械设计图像异步检索方法

根据机械设计图像的形状特征,提出一种利用加权距离实现的多特征异步检索方法。首先利用机械设计图像的外接圆距离特征进行初步检索,再结合初步检索结果集的位置计算输入图像和初步检索结果集的加权Hu不变矩特征距离,并据此获得最终的检索结果。实验表明,与单一特征的检索方法相比,该方法在机械设计图像检索中有更高的查准率和查全率。     

基于三维小波变换视频片断检索技术研究

提出了一种基于三维小波的视频片断检索的新方法,该方法克服了传统视频检索方法中未考虑的时空关系.首先利用低频子图小波系数的标准方差均值对目标视频库进行初步筛选,然后对利用八叉树算法提取细节特征,进一步的把细节特征和近似特征组合起来对图像进行精确的检索.实验证明,该方法具有更好的检索精度.     

基于视觉显著图的彩色图像检索

为提高图像检索效率,提出一种基于视觉显著图的彩色图像检索方法。利用视觉显著图去除原图中与检索任务无关的背景信息,保留用户感兴趣的图像区域信息,采用小波域的BDIP-BVLC方法提取图像特征,并引入二次查询度量策略进行距离度量。实验结果表明,与基于显著性加权的检索方法相比,该方法的平均查准率较高。     

基于颜色和形状特征的图像检索方法

提出了一种基于颜色和形状特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取形状特征时,结合颜色量化结果,利用图像分割提取图像的形状特征,利用两特征的加权距离计算图像之间的相似度,而后进行图像检索。实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

一种基于颜色特征的图像检索方法

提出了一种新的基于颜色自组织聚类的图像检索算法。该算法根据颜色在图像中的分布信息，通过对像素点的加权处理确定最佳的颜色初始聚类数目，将经过加权处理的像素点进行聚类，得到图像主要颜色的统计特征，同时，在分析了主要颜色在图像中的散布情况后，利用主色的矩特征来描述各个主色在图像中的空间分布特征，结合颜色的统计特征与空间分布特征来描述图像的内容，保证了图像在局部和整体上的一致性，实验结果证明，该算法的检索精度明显要高于传统的仅基于颜色统计特征的检索精度。     

基于特征融合的图像检索方法解析

新时期如何提升基于内容的图像检索精准度,成为图像检索领域需要思考和解决的问题。提升基于内容的图像检索精准度的关键是量化处理彩色图像,应用彩色共生矩阵提取图像纹理特点,计算图像之间的欧式距离,利用加权的颜色和纹理特征检索图像,满足用户的使用需求。为此,将基于特征融合的图像检索作为基本研究对象,分析基于特征融合的图像检索方法应用面临的问题和优化对策,旨在提升图像检索精度。     

基于张量积扩散与纹理元相似的医学图像检索

针对医学图像检索中相似性表达的自身困难,以及噪声影响的问题,提出一种通过张量积图进行扩散,利用其他数据点的上下信息改进基于纹理元的成对相似性度量的方法。首先,采用纹理元的统计方法进行医学图像特征描述和提取,并通过对纹理元相似性加权,得到图像的成对相似性;然后,利用张量积图沿着数据点的内在流形进行相似性的传播,实现全局的相似性度量。在ImageCLEFmed 2009上的实验结果表明,该算法与基于Gabor的检索算法相比,其类平均精度提高了32%,与基于尺度不变特征转换(SIFT)的检索算法相比,其类平均精度提高了19%,能良好地应用于医学图像检索。     

利用颜色进行基于内容的图像检索

提出了一种新的基于颜色的图像检索算法.该方法根据颜色在图像中的分布信息,通过对像素点的加权处理确定最佳的颜色初始聚类数目,将经过加权处理的像素点进行聚类,得到图像主要颜色的统计特征,同时,在分析了主要颜色在图像中的散布情况后,利用主色的矩特征来描述各个主色在图像中的空间分布特征,结合颜色的统计特征与空间分布特征来描述图像的内容,保证图像在局部和整体上的一致性,实验证明该方法的检索精度明显要高于传统的仅基于颜色统计特征的检索结果.     

基于最大池的谱特征匹配算法

为了提高基于谱特征的图像匹配算法的精度和鲁棒性,提出了一种基于最大池的谱特征匹配算法。首先,利用图像特征点邻域信息提取具有旋转不变性和亮度线性变化不变性的谱特征;其次,将以谱特征描述的特征点作为节点、特征点之间的欧氏距离作为边构造属性关系图,将图像匹配问题转化为图匹配问题;最后,引入最大池匹配策略获取图匹配结果。大量实验结果表明,该算法提高了谱特征匹配算法的精度和鲁棒性。     

基于智能选择多维特征的肺部CT图像检索

单一特征检索图像和手工设置多维加权系数特征检索图像越来越不能满足基于内容图像检索精度的需要,为此提出一种基于训练样本集聚类的多维特征向量加权算法。该算法需要手工建立训练样本集,提取出每个图像的颜色、纹理和形状等多维特征,使用遗传算法寻找特征向量集的最优加权系数序列,最后使用该加权序列计算测试集的特征值进行图像检索。实验证明,该算法相对于单一特征检索和手工设置多维特征加权在检索的准确度上有一定的提高,并且在相似度比较高的两个聚类检索时,有很高的准确性。     

基于图论的无监督区域遥感图像检索算法研究

为了改善基于内容的遥感图像检索技术,以遥感图像区域检索为框架,提出了一种新的基于图论的无监督学习遥感图像检索算法。首先,提出的方法 用图表为每一幅图像建模,同时结合局部信息和相关的空间结构,提供基于区域的图像代表。将每一幅图像初步划分为不同的区域,再通过属性关系图建模,节点和边界分别代表区域特征和它们之间存在的空间关系。然后,通过评估基于图像的相似点实现最相似于查询图像的图像检索。为匹配相应的图像以及按照图像相似点实现图像检索,采用了结合子图同构算法和光谱图嵌入技术的新型非精确图像匹配策略。实验结果显示,与其他两种无监督遥感图像检索方法相比,所提方法的检索性能明显改善。     

基于属性邻接图匹配的装配体模型搜索方法

为了重用装配体模型中包含的设计、制造和装配工艺等信息,需要在装配体模型数据库中搜索相似的装配体模型作为参考.为此提出一种基于属性邻接图匹配的装配体模型搜索方法.首先提取装配体模型中零件的接触面信息,将装配体模型及其零件模型分别转化为零件属性邻接图和接触面属性邻接图;然后计算用于零件模型匹配的成功匹配接触面数量、接触面关系编码数量以及用于装配体模型搜索的零件相似度矩阵,将其作为零件模型和装配体模型相似度度量;最后由最优匹配Kuhn-Munkres算法得到零件相似度矩阵最优匹配加权和,作为装配体模型相似度.实验结果表明,该方法能有效地搜索到相似的装配体模型,并且对模型的相似度进行了排序.     

基于非精确图匹配的CAD模型搜索方法

为了弥补现有的三维CAD模型搜索方法难以搜索到不同近似程度的相似模型的缺陷,提出一种基于面属性化邻接图非精确匹配的CAD模型搜索方法.首先提取CAD模型中的B-rep信息将CAD模型转化为面属性化邻接图;然后计算目标模型与被搜索模型的面属性化邻接图之间的顶点相容程度矩阵和边相容程度矩阵,并由此建立2个模型相似程度的度量作为选择不同顶点匹配矩阵M的优化目标函数;在对匹配矩阵M进行连续化松弛后,运用Sinkhorn行列交替规范化方法求解匹配优化问题.实验结果表明,采用该方法能够搜索到不同近似程度的相似模型;并且由于避免了具有NP复杂性的精确图匹配过程,检索效率也能满足实际要求.     

基于联合图频谱特征分析的异源图像匹配方法

针对光线强度过高或过低情况下的异源图像匹配问题,提出一种基于联合图频谱特征分析的异源图像匹配方 法。首先,采用K 近邻法则计算可见光图像与红外图像中角点的结构关系并构建联合图;接着,基于拉普拉斯分解计算联合图 中邻接矩阵的特征值从而得到邻接矩阵的特征向量,并通过三维重构构建特征函数对;第三,提出一种基于SU SAN -M SER - SU R F最大稳定极值区域检测器,检测特征函数对的极值位置;最后,通过对最大稳定极值区域进行归一化后匹配,可以得到 异源图像的精确匹配结果。实验结果表明,提出的基于联合图频谱特征分析的匹配方法能够解决光强过高或过低情况下的异 源图像匹配问题并取得较优异的匹配率。     

图像表示及在检索系统中的应用

目前,网上流行的过滤和搜索系统主要是依靠文本内容,很少有图像搜索系统。广义的图像搜索引擎可以输入图像,从网络中搜索类似的图像及文本内容,免去了语言的障碍。常用的技术为基于内容的图像检索（CBIR）,它是图像分析的一个的重要研究领域,也是目前搜索引擎技术的难点。造成图像分析与检索困难的原因是目前还没有标准的描述图像的方法,众所周知,图像相对于文本理解起来更为复杂,表达的信息也更为丰富。本文阐述了一种基于标题、颜色、形状等多种特征的图像信息表示方法,并利用文本分析、颜色直方图的颜色特征提取、图像边缘检测实现了对图片信息的展示与检索功能。     

基于谱图小波变换的图像压缩编码方法

针对小波变换图像压缩编码方法在高压缩比下得到的重构图像质量往往较差的问题,提出了一种基于谱图小波变换的编码方法.该方法首先将图像转化成图,利用谱图小波变换分解图得到谱图小波系数,这些系数的能量随着尺度的增加而衰减,然后根据谱图小波系数的特性对SPECK算法进行改进,最后对谱图小波系数进行量化,利用改进的SPECK算法对量化后的系数进行压缩编码,并在图像数据量压缩的同时从稀疏系数中恢复原始图像.实验结果表明,该编码方法对自然图像的压缩具有高效性,相比小波变换的压缩方法,重建图像的PSNR有所提高且变化平稳,与此同时还得到更大的压缩比.     

医学图像图深度学习分割算法综述

精准分割医学图像中的器官或病灶,是医学图像智能分析领域的重要难题,其在临床上对于疾病的辅助诊疗有着重要应用价值。在解决医学图像信息表征及对非欧空间生理组织结构准确建模等挑战性问题方面,基于图深度学习的医学图像分割技术取得了重要突破,展现出显著的信息特征提取及表征优势,可获得更为精准的分割结果,已成为该领域新兴研究热点。为更好促进医学图像图深度学习分割算法的研究发展,对该领域的技术进展及应用现状做了系统的梳理总结。介绍了图的定义及图卷积网络的基本结构,详细阐述了谱图卷积和空域图卷积操作。根据GCN结合残差模块、注意力机制模块及学习模块三种技术结构模式,归纳并总结了其在医学图像分割中的研究进展。对图深度学习算法在医学图像分割领域的应用和发展做了概要总结和展望,为该领域的技术发展提供参考和新的研究思路。     

图像点模式匹配的一种凸包序列的图谱方法

利用点集的凸包具有仿射不变性和局部可控性,针对图谱方法难以精确匹配旋转角度较大图像的问题,提出了图像点模式匹配的一种凸包序列的图谱方法,使得匹配在图像旋转角度较大的情形下仍具有稳定性。构建图像特征点集新的图模型（凸包）,利用改进的图谱方法对凸包进行匹配,并减小原始特征点集,迭代上述过程,通过构造凸包序列,自特征点集的外围到内部逐步匹配,得到较精确的匹配对。实现基于凸包序列的图谱方法的图像点模式匹配。实验结果表明,该方法不但能精确匹配旋转角度较小的图像,而且对于旋转角度大的图像以及多光谱图像匹配精度也较高。     

图的几何关系直方图及在匹配中的应用

针对图结构在一些非刚性变换下谱特征不稳定等问题,提出一种基于几何关系直方图的图结构信息的描述方法,并在此基础上实现图的顶点匹配。首先通过夹角和距离等一些几何量来描述图的顶点与其他各边的位置关系,然后结合直方图给出一种图顶点的特征描述,最后采用改进的匈牙利算法实现图的匹配。不同于传统的描述方法,该方法是利用图的顶点与边的几何关系的统计特征来描述图的结构信息。其结构简单,信息描述充分。实验结果表明,方法对于一些扰动前后的图的匹配具有较高的匹配准确度。     

基于图的直方图及路径相似性的图匹配方法

针对图结构在一些非刚性变换下谱特征不稳定等问题,提出一种基于几何关系直方图及路径相似性的图结构信息的描述方法,并在此基础上利用谱分析方法实现图的顶点匹配.首先通过图的直方图给出了一种图顶点的特征描述并初始化候选匹配关系,再基于最短路相似性给出一种匹配关系之间的亲和性的度量,最后采用谱方法求解2个特征点集之间对应关系,实现图的顶点的匹配.与传统的描述方法不同,该方法是利用图的直方图及路径相似性来描述图的结构信息,结构简单,信息描述充分.实验结果表明,文中方法对于一些扰动前后的图的匹配具有较高的匹配准确度.