一种彩色图像多特征的抽取与表示方法

提出一种基于HSl颜色空间的区域彩色特征相似性表示方法,利用改进的区域合并法对彩色图像进行分割。在图像分割的基础上,研究并提出一种图像分割区域颜色、空间位置与面积特征的抽取与表示的有效方法。     

阈值分割与颜色聚类相结合的色度学图象分割方法

根据真彩色图象象素在3D彩色空间呈现聚类分布的特点,可利用基于直方图的多维空间滤波技术得到目标图象,但会产生丢失目标信息的过度分割现象。采用颜色聚类方法改善此现象,在保证算法速度的基础上,大大提高了真彩色图象的分割效果,并对不同彩色模型和聚类中心有较好的鲁棒性,在医学染色图象处理中得到很好应用。     

一种基于颜色分块特征的自适应图象检索方法

文章提出了一种基于颜色特征的,结合分块和遗传算法的图像检索方法。该方法充分利用了分块的特点,改善了颜色特征缺乏空间信息的缺点,同时利用遗传算法的自适应性,减少了在相关反馈的检索过程中,用户的选择操作。文章通过比较实验,证明了这种方法的有效性,并提出了进一步改进的方案。     

一种新的图象特征抽取方法

本文提出了一种新的特征抽取方法。它可对任意形状的工件进行准确描述，并具有计算速度快、特征抽取结果简单的特点。用此算法做成的视觉系统，能识别任意放置的甚至有遮挡或重叠的二维工件，是一种较好满足工业生产线上实时性要求的算法。     

一种融合颜色和空间信息的区域生长算法

该文提出了一种基于图像颜色和局部空间信息的种子区域生长算法,并用于彩色图像分割。该算法首先根据相对欧式距离使用均值聚类算法对图像进行颜色量化,形成图像的初始分割结果,然后通过计算局部颜色散度,进行分级区域合并,最后,利用形态学相关算法对分割区域的边缘进行平滑。实验表明,该算法能得到与人类视觉判断相一致的有意义区域的分割。     

综合颜色及空间特征的图象检索方法

针对目前的CBIR,没能有效地结合图象中对象空间信息的问题,提出了一种新的图象分割方法,该方法以线性加权方式融合颜色、纹理特征采用区域增长法对图象进行分割,避免了传统的由于单独采用颜色或纹理特征分割图象而产生的欠分割或过分割问题.根据分割区域的灰度、形状、位置等特征计算图象间的相似度,提出采用图象的灰度特征代替彩色信息以提高查询速度.     

一种面向图象语义的主要区域提取方法

图象主要区域的提取是图象语义抽取及其应用的基础 .为了更好地进行图象语义的抽取 ,提出了一种面向图象语义的图象主要区域自动提取方法 .该方法首先将图象划分成固定大小的子块 ,并通过对子块特征进行聚类来获得图象的初始区域分割 ;而后 ,经过一系列的后处理来优化分割结果 ,并实现前景和背景区分 ;最后通过分析每个背景区域的重要程度 ,去除掉不相关的背景区域 .通过对包含有显著对象的户外图象进行的实验表明 :该方法不仅可以去除图象中 ,大量与图象语义不相关的内容 ,而且能保留图象的主要信息 ,这就为进一步的图象语义应用打好了基础 .     

一种新的结合纹理特征的SVM图象分割方法

本文提出了一种新的结合纹理特征的支持向量机图象分割方法,将纹理特征和灰度特征一起组成训练特征向量,利用支持向量机分类方法进行图象分割.该算法结合了纹理特征在图象描述中的重要意义和支持向量机方法在模式识别领域已表现出的优越性能,实验证明其在图象分割中取得了良好的效果.同时,当需要处理一批内容相似,感兴趣区域具有相同纹理、灰度特征的同类图象时,只需对其中一幅代表性的图象进行SVM训练,所产生的分类模型适用于所有该类图象,无需逐幅进行处理,大大简化了运算过程.     

一种新的基于区域和边界的图象分割方法

用分水岭方法进行图象分割时,容易造成图象的过度分割,从而使得物体的轮廓线掩埋在杂乱的分水岭线中,为了克服这种过度分割问题,提出了一种保持边界的非线性扩散方法,该方法就是先对图象进行平滑,在去噪声的同时,即减少了梯度图象中区域最小值的数目,而分水岭分割后的图象区域数目与它相同;然后,根据初始分水岭分割的结果,使用区域灰度相似性和边界强度相结合的准则,进行由底向上的层次融合,从而较好地解决了过度分割的问题。实验结果表明,该方法可提供精确且封闭的区域轮廓线。     

基于图象腐蚀和区域生长的矸石图象分割算法

在实际的矸石分选过程中,要求的目标主要是将大块的矸石分选出来。但是,在拍到的胶带运行过程图片中,往往夹杂着很多小的煤颗粒或是矸石颗粒,如果不滤除掉这些小的颗粒,会影响矸石分选的效果和效率。针对上述问题,提出了一种融合图象腐蚀和区域生长的矸石图象分割算法。该算法首先对采得的原始图象进行图象压缩,然后对压缩的图象进行直方图均衡化,通过设定合适的腐蚀半径对原图象采取图象腐蚀处理,并选择合适的种子和阈值对腐蚀后的图象进行区域生长,最后将处理后的图象和原图象做"与"运算,得到边缘清晰的大块矸石图象。仿真结果表明,该算法能有效分割出大块矸石,且经图象腐蚀后的区域生长阈值的取值范围明显变大,对其它边缘模糊图象具有一定的参考作用。     

图象阈值选取方法的构造

阈值选取是图象处理与分析问题的基础,如何才能正确地找到适当的阈值,是一个古老而重要的问题,目前已有的若干阈值选取方法并不能适应所有的实际图象,常常需根据具体情况自己构造新的阈值选取方法。通过对一种较通用的阈值选取方法构造模式的讨论,提出了一种解决具体问题时构造阈值选取方法的可行思路,并通过一些常用的阈值选取方法和一些新的阈值选取方法的导出,对共有效性进行了验证,通过分析,根据实际图象的具体特点可以     

利用颜色特征进行图象检索

在基于内容的图象检索中,颜色作为图象的一种重要视觉信息,已得到广泛应用。对利用颜色特征进行图象检索中的三个关键问题：颜色的表示,颜色特征的提取和基于颜色的相似度量进行了讨论。在此基础上,介绍了利用颜色特征进行了图象检索的具体实例。     

一种局部纹理特征在区域生长中的应用*

为克服现有算法不能自动选择种子且没有很好地利用纹理信息的局限性,提出了一种基于局部纹理特征的区域生长算法。算法分为两个阶段,即颜色量化和区域生长。先利用Mean Shift算法对颜色聚类,对图像预分割,用该局部量化纹理算法提取量化结果的纹理特征,由该纹理特征自动选择种子并分级合并区域。与经典的JSEG算法相比,该算法能够得到相似的分割结果,且计算复杂度低。     

一种新的融合颜色和空间信息的目标提取方法

对于目标中带孔或目标局部区域颜色与背景相似的图像,单独利用颜色特征或空间信息易产生过分割和欠分割问题。提出一种颜色和空间信息相结合的目标提取算法。首先对原彩色图像进行并行处理,一方面通过颜色特征提取目标的大致区域;另一方面利用灰度信息提取连续边缘。然后,利用空间信息进行目标轮廓匹配。最后,对初始提取的目标区域进行区域合并,得到最终的目标区域。测试结果证明了该算法的正确性和高效性,具有实用价值。     

一种基于HSL概率密度的彩色图象分割方法

本文提出了一种基于色调、饱和度和亮度联合概率分布的彩色图象分割方法。该方法首先将RGB图象转换为HSL图象,并以色调为主要依据对图象进行粗分割。然后,利用亮度和饱和度信息进行细节分割并组合成有意义的区域。实验表明该方法的分割效果是好的。     

一种新的图书特征抽取方法

本文提出了一种新的特征抽取方法。它可对任意形状的工件进行准确描述，并具有计算速度快，特征抽取结果简单的特点，用此算法做成的视觉系统，能识别任意放置的甚至有遮挡或重叠的二维工件，是一种较好满足工业生产线上实时性要求的算法。     

图象数据读取方法及阈值分割技术

对ＢＭＰ文件格式进行分析,读取图象数据,并对这些数据进行处理,通过阈值分割技术得到图象边缘。     

一种基于边缘轮廓信息的多源遥感图象子象素匹配定位方法

提出了一种基于图象边缘轮廓信息的多源图象匹配定位方法,其目的是利用定位精度较高的高分辩率遥感图象对低分辨率图象实现子象素级的匹配定位,该方法有效地利用了多源遥感图象中共有的区域结构信息,将特征匹配和最小二乘影象匹配相结合,具有较好的普适性,且运算快速、抗噪性能好,采用该方法进行ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ图象和Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ图象、１：１００万数字地图的边缘图象匹配,并应用于ＮＯＡＡ ＡＶＨＲＲ图象的几     

一种基于一致性邻域超图模型的图象分割方法

提出了一种将超图理论与图象的空－频域特征分析相结合的图象分割方法,该方法是基于图象的多分辨率小波分析及高斯－马尔可夫随机场理论,在抽取一组反映图象局部空间结构信息的特征矢量基础上,根据同一区域的象素具有相似的特征矢量的原则,将图象转换为一个关于特征相似性测度的领域超图,再利用覆盖－选择算法对该超图进行分割的方法,实验证明,该方法具有较好的稳定性和适应性,尤其对于一些信噪比较低的图象,也具有良好的分     

一种基于颜色特征的图象检索方法

提出了一种改进的基于颜色感知特征和图象检索方法。这种方法采用符合人类视觉特征的ＨＳＶ颜色空间来表示图象的颜色特性,利用人对颜色的感知来对颜色分量进行等间隔的量化工形成特征矢量,用直方图交叉算法进行图象的匹配。用户可以通过示例方式,指定颜色或指定区域来表示查询的视觉要求。