利用Seasat SAR遥感图象分析海浪的一种新方法

本文提出一种从seasat合成孔径雷达SAR遥感图象中分析海浪波长和方向的新方法。该方法首先对遥感图象进行定向取样;然后进行一维傅氏变换,求出海浪相关函数;最后求出海浪波长和方向。这种新方法的精度和运算速度明显优于通常采用的二维傅氏变换分析法。     

显著区域检测的建筑物检索

建筑物特征的自动描述以及建筑物的检索在自动导航和自动定位系统中都有着非常重要的作用。传统的彩色直方图的描述和检索方法丢掉了建筑物重要的结构特征信息。为了充分利用这些结构信息,提出了一种显著区域检测的建筑物检索方法。首先利用尺度显著区域检测技术提取建筑物的结构特征信息,然后用一种改进的EMD(Earth Mover′s Distance)距离来衡量各个建筑物的结构信息之间的差异,最后进行检索。实验结果表明该方法是有效的。     

一种有效的基于内容的图像检索方法

本文针对基于内容的图像检索中特征和相似度问题，提出新的距离模式，并以彩色空间中扩展共发矩阵作为纹理描述，在测试系统iPhoto上，数据库为56600幅图像时，实验结果显示，本文方法优于传统方法。     

一种基于区域的动态分块图象检索方法

本文提出一种新颖的基于内容和图像检索方法，基于运动子块分割并根据视觉特性对不同区域做不同的加权，比较各子块相似度，分析相似度矩阵，并检索查询物体。通过将图象分割细化，充分利用了原图的颜色位置信息，通过实验，实现了对特定物体进行检索。该物体检索方法可进一步发展，为特定的后续处理奠定基础，如在人脸识别等功能中发挥重要作用。     

利用图像颜色及其边缘直方图特征的SVM人脸检测

研究了利用颜色直方图、颜色边缘幅值和边缘方向直方图特征,基于支撑向量分类器的检测人脸技术.提出了一种新的边缘方向编码,在与颜色直方图结合中比传统方向编码有更好的分类性能.采用多重交叉检验的ROC评估,实验表明结合颜色直方图和颜色边缘直方图能明显提高分类精度;支撑向量机能有效地挖掘基于颜色的综合直方图的分类潜力,分辨出不同光照条件下、不同表情甚至部分遮挡的非深度旋转的彩色人脸,体现出结合颜色及其边缘统计特征在人脸检测中的有效性和鲁棒性.     

基于分形理论和Kohonen神经网络的纹理图像分割方法

分形理论作为描述自然现象的一种模型,受到人们越来越多的重视。该文提出采用分形维数和多重分形广义维数谱q－D（q）作为纹理特征,采用自组织神经网络Kohonen网络作为分类器的图象分割方法。通过对纹理图象的分割实验,结果令人满意,证实该方法的有效性。     

基于DCT变换的快速分形编码方法

本文提出了一种基于DCT变换加速相似块匹配的分形编码方法.通过图像块与相似块在DCT变换域少数低频系数的比较,来确定匹配的相似块.并根据DCT变换的性质,方便的确定对比度因子和亮度偏移量.并采用将图像块与相似块的DCT变换系数预制成查找表的方法减少重复运算.结果表明,编码时间大幅度减少,而PSNR只是略有下降.     

基于分类的多波段遥感图象无损压缩方法

多波段遥感图象是序列图象的一种,通常序列图象的帧间压缩是基于帧与帧之间的相关性。对于多波段遥感图象,其帧间相关性较小,因此用常规的帧间压缩收效甚微。此文提出一种基于分类的多波段的无损压缩方法（ＣＢＳ２Ｐ２）,先对图象进行分类,然后采用谱间（即帧间）和空间预测方法,进行无损压缩。在多波段遥感图象中,物体在不同波段图象中的灰度值是由其本身固有的光谱反射特性决定的,所以,利用每一类的光谱反射特性构造谱间预测器,可以实现谱间压缩,同时,由于同一帧图象中同类象素之间存在空间相关性,我们选用ＪＰＥＧ标准定义的空间ＤＰＣＭ方法实现空间压缩。用这一方法对不同的多波段遥感图象进行无损压缩,压缩比都有明显提高。