垃圾图像判别中的特征提取与选择研究*

对垃圾图像判别问题中的特征提取和特征选择研究现状进行了总结。从特征的可区分性、鲁棒性和提取效率三个方面比较了垃圾图像判别中的主要特征,分析了特征的优缺点。结合分类学习算法、仿真实验结果,对已有的主要特征选择和分析方法进行比对,为进一步研究特征提取、特征选择方法,提高垃圾图像分类器的性能和效率提供有价值的参考。     

车牌字符多特征提取与BP神经网络的识别算法

在车牌图像字符识别问题的研究中,针对大部分单个特征提取方法在车牌字符识别上的局限性,提出一种车牌字符多特征提取与BP神经网络识别的算法.对车牌字符图像进行预处理后,提取字母和数字字符直线特征,字符笔画点特征,环数特征以及环面积特征,作为字母与数字字符的四类特征.因汉字结构复杂与笔画多,采用13点来提取汉字特征,提取的特征输入到网络进行学习和识别.针对BP神经网络算法的不足,采用附加动量法和自适应学习速率对其改进.MATLAB仿真结果表明改进算法能够有效的提高车牌字符的识别率,识别率达到了98.5％.     

基于CENTRIST的植物叶片识别研究与实现

针对传统植物识别方法工作任务量大,效率低下,难以保证数据客观性的问题,将CENTRIST视觉特征描述符应用于植物叶片的自动识别,设计出一个基于植物叶片图像的在线自动识别系统,对叶片图像进行预处理并提取其CEN-TRIST特征,使用最近邻分类器进行分类,计算并查询网络数据库中与之最匹配的图像,能够快速识别常见的32种植物叶片,平均正确识别率达到了90%以上。系统的后台使用PHP语言实现,所有叶片图像的信息存储于网络服务器的MySQL数据库中。实验结果表明,该系统对叶片识别具有非常好的效果,而且易于实现,也方便数据扩充和用户使用。     

基于多分类器集成的图像文字识别技术及其应用研究

本文本主要对图片文字提取展开研究,首先读取图片进行预处理;然后针对网格特征和方向特征对图片文字进行特征提取;为了提高识别系统的可靠性,采用多分类器集成方法,即通过多个互补的分类器来改善单个分类器的性能。     

基于投影变换的声纳图像特征提取与识别

用投影变换的方法进行了成像声纳采集的水声图像特征提取与识别。阐述了Radon与扇束投影变换的特点与关系,并提出了一种基于图像边缘Radon变换的水声图像矩特征提取和识别方法。首先使用一种形态学边缘提取算子和细化算法提取二维图像中目标的轮廓,构造目标轮廓在 Radon变换空间的平移、比例和旋转矩不变量,并应用于三类水下物体的分类识别中,实验仿真结果表明该方法在运算速度上优于Hu’s不变矩和图像目标面Radon投影空间不变矩,具有很好的性能和较高的实用价值。     

图像目标的特征提取技术研究

图像目标特征提取是近年来模式识别和计算机视觉领域中最为活跃的研究问题。为了保证提取图像目标的真实性,首先分门别类地介绍了图像目标分割和整体特征描述的典型技术方法及在解决实际问题中取得的显著成果;然后,围绕着特征区域检测和特征区域描述,详细论述了目标局部特征提取的各种主流算法,并深入分析了它们的适用范围和优缺点;最后,探讨了图像目标提取技术所面临的难点和挑战,并对发展趋势进行了展望。     

基于组合特征的集装箱箱号识别法

为准确、高效地识别集装箱箱号,提出一种基于组合特征实现箱号识别的方法。对分割好的字符二值图像预处理后提取孔洞特征、凹凸特征、跳变特征、笔画特征等,利用树形分类器进行分类识别,并结合箱号自身的校验规则进行验证、识别。该方法不需要对字符图像做复杂的细化处理,提高了运算速度,避免了细化造成的字符畸变。实验结果表明,该方法平均箱号正确识别率可以达到93%,每箱号(11个字符)平均识别时间为0.065s。     

基于图像检索的特征提取研究

实现一个多模态图像检索系统,方便普通大众更快更准地查找所需要的图像或者所对应的信息.该系统具有一定的理解能力,可以根据语义概念进行检索,可以根据图像中某个感兴趣区域进行检索,也可以根据整幅图像进行检索.     

川南石刻图像特征提取方法研究

本文以四川南部地区南宋墓葬石刻艺术为切入点,提出石刻图像特征提取的具体方法,并通过仿真试验证明了该方法的有效性,最后指出了进一步的研究方向.     

遥感图像中基于直线特征提取的机场类目标的识别

在机场类目标的特征中,跑道的直线状特征最明显,最有规则,也最能反映目标的性质。通过对机场跑道的线状目标的特征提取与分析以及对机场特征的分析,达到在对机场类目标的分析。具体来说,就是通过检测遥感影像中的跑道来识别出遥感影像中是否含有机场目标。通过实验可以看到这种方法是可行的。     

基于SC特征的叶片图像识别研究

提出一种基于改进SC形状上下文描述子的叶片图像特征提取方法.利用颜色聚类分割图像,使用Ostu算子实现二值化处理,提取图像边缘轮廓,结合形状上下文(SC)描述子提取图像轮廓特征,计算匹配代价矩阵,利用匈牙利算法获得最小匹配代价.结果表明该算法具有较高的识别准确度.     

鞋底波折型花纹特征提取方法研究

文章介绍了一种应用于足迹识别系统中鞋底波折型花纹特征提取方法.首先对鞋底花纹图像进行预处理,然后在边缘检测的基础上进行边缘跟踪,提取出被识别对象的完整的边缘轮廓,进一步对波折型花纹进行识别并且提取出波长、振幅等几何特征,构建图像的特征向量,为足迹识别系统的进一步研究打下了基础.     

基于Gabor滤波器和特征加权的红外图像识别

针对红外图像边缘模糊、噪声较多的特点,文中提出一种新的基于Gabor滤波器和特征加权的红外图像识别方法。该方法利用Gabor滤波器的多尺度特性对红外图像进行特征抽取,然后根据Gabor特征矢量中邻近分量的离散程度对其自身进行加权。通过对三种不同类型的红外车辆进行识别测试以及与传统的方法进行比较,结果表明Gabor特征矢量经过加权处理后,能够有效降低红外图像识别的错误率,增强鲁棒性。     

一种二值图像特征提取的新理论

在图像处理和目标识别领域,提取图像和目标特征是进行后续工作的关键步骤。本文结合物理学中的势能理论和图像分析中的投影理论提出了图像势能的概念,它是一种新颖的二值图像处理理论和方法。本文全面阐述了利用二值图像像素所具有的势能对目标特征进行提取的理论和方法。通过实验证明了目标图像像素的势能对图像特征能够很好地进行描述,并对图像势能的物理原理、定义、采集、分析和应用进行了详细的描述。图像势能方法在实验中很好地表现了目标特征,体现了准确、快速、高效的特点。图像势能理论可应用于特征提取、目标识别、目标跟踪、目标复原等工作中。     

特征融合的多时相遥感图像道路提取方法

为了提高单时相遥感图像道路提取的准确度,提出一种基于特征融合的道路提取方法。首先,提取已配准好的多时相SPOT图像直线段特征和角点特征,然后,对得到的特征进行融合判断,从特征融合结果中提取近似平行线,最后进行道路拟合。本文对相位编组道路段提取方法进行了改进,引入基于灰度SUSAN的角点特征信息,提高了道路段提取的准确性。文章最后给出了实验结果。     

二维心音图特征提取与识别方法的研究

针对心音的特征提取问题,将一维心音信号转换成二维心音图,采用图 像处理技术提取心音的图像特征。本文首先对一维心音信号进行小波降噪和幅值归一化,将 处理后的心音信号转换成具有统一性和可比性的二维心音图,并进行预处理;然后结合心音 生理意义和二维心音图的图像特征,对能表征二维心音图生理信息的图像特征进行分析研 究,重点研究二维心音图纵横坐标比和拐点序列码特征;最后,基于纵横坐标比、拐点序列 码、小波分解系数3 个特征,探讨利用欧氏距离和支持向量机（SVM）两种识别方法进行 二维心音图分类和身份识别的可行性。实验结果表明,3 种特征都可以实现二维心音图的分 类识别,其中拐点序列码识别率最高;这种基于图像处理的二维心音图分类和身份识别方法 具有明显的可行性和实用性,拥有广阔的应用前景。     

一种基于形态小波的在线掌纹的线特征提取方法

在线掌纹中的线特征性能比较稳定,表示方法简单,特征空间小,可实现快速检索与匹配,该文针对在线掌纹图像噪声强,对比度低的特点,提出利用形态中值小波对原努图像进行非线性多分辨率分析,然后取其中的低频分量进行方向选择模板匹配,得到了较理想的实验结果。     

用于虹膜识别的轮廓波特征提取

为获得高品质的虹膜纹理特征,针对小波变换方向选择性差的局限和虹膜图像纹理丰富的特点,本文提出了一种基于轮廓波(Contourlet)变换的虹膜特征提取方法.首先对预处理后的虹膜图像进行Contourlet分解,然后根据高低频子带所表征的信息,采用不同特征提取策略,提取其低频分量的均值及标准差和不同尺度、不同方向上高频子...     

基于自动子空间划分的高光谱数据特征提取

针对遥感高光谱图像数据量大、维数高的特点,提出了一种自动子空间划分方法用于高光谱图像数据量减小处理。该方法主要包括3个处理步骤:数据空间划分,子空间主成分分析和基于类别可分性准则的特征选择。该方法充分利用了高光谱图像各波段数据之间的局部相关性,将整个数据划分为若干个具有较强相关性的独立子空间,然后在子空间内利用主成分分析进行特征提取,根据各类地物间的类别可分性选择有效特征,最后利用地物分类来验证该方法的有效性。实验结果表明,该方法能够有效地实现高光谱图像数据维数减小和特征提取,同现有的自适应子空间分解方法和分段主成分变换方法相比,该方法所提取的特征用于分类时能获得较好的分类精度。利用该方法进行处理,当高光谱数据维数降低了90%时,9类地物分类实验的总体分类精度可以达到80.2%。