基于尺度不变特征变换的图像检索

主要对基于尺度不变特征向量(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)局部特征相关的图像检索方法进行了论述,详细介绍了构造SIFT描述子的4个步骤:极值点检测、关键点定位、关键点梯度方向计算以及生成SIFT描述子.给出了该方法应用于建筑物图、室内场景以及商标三种图像数据集的实验结果,并分析这种图像检索方法适用于哪些类型的图像,以及它在图像检索中的局限性.基于SIFT的图像检索就是一种对尺度、旋转变换等具有较好的不变性的检索方法.     

基于ROI的图像检索算法研究

针对全局特征的图像检索不能很好地满足用户的意图和基于图像分割的检索过分依赖复杂的图像分割算法二者的不足。在基于子图的检索思想的基础上，给出了一种基于用户感兴趣区域的图像检索算法。该算法无需对图像进行复杂的分割就能提取对象特征，实验证明该算法具有简单、高效、查全率较高的优点。     

基于颜色矢量角的彩色图像检索算法研究

通过分析利用颜色直方图进行图像检索时存在的问题，提出了一种基于图像边缘空间分布特征的图像检索算法。即利用颜色矢量角对亮度不敏感，对色度和饱和度敏感的特性来提取图像的边缘信息。在图像的边缘空间，提取图像边缘点的颜色矢量角直方图，以此来描述图像的内容。该算法充分利用了图像的颜色信息、边缘信息及形状信息，实验表明该算法具有较好的光照不变性、尺度不变性、平移不变性和旋转不变性。     

基于Radon和小波变换的图像检索

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法.对原始图像进行坐标系的方向归一化,再对方向归一化后的图像进行Radon变换.根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性.采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此作为纹理特征进行图像检索.基于纹理特征的试验结果表明该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与其他算法相比具有较高的检索率.     

基于形状特征的图像检索算法研究

针对图像检索存在性能的不稳定性、相对平移、旋转和尺度变换等问题,提出了基于区域内形状特征的不变矩和轮廓力矩法和傅里叶描述符结合的方法.其中的不变矩和轮廓力矩法具有良好的平移、旋转、尺度缩放不变性及抗干扰性,傅里叶算法不仅对噪音具有很好的鲁棒性,而且对几何变换具有不变性,更加适合图像检索的需要.通过实验可知,该算法对于图像的扭曲形变具有不变性,在具有一定形变干扰的情况下,仍得出较好的图像检索结果;且检索结果排列的顺序与人的主观视觉判断大致相同,检索精度好.     

基于ABC算法和模糊互信息的SAR图像分割

针对SAR图像分割的相干噪声、伪影、低图像对比度和图像亮度不均匀等问题,提出一种基于人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法,并结合模糊互信息量的方法自动检测机场轮廓。对SAR图像进行Lee Sigma滤波和模糊增强等图像预处理,以最大模糊互信息作为图像分割的最优判决方法,用ABC算法寻找该判决的最优解,得到机场的轮廓。实验采用低分辨率SAR图像,使用ABC算法分别搜索源图像和二元分割图像(目标和背景)的最大传统互信息和最大模糊互信息,比较了2种情况下得到的分割图像,结果证明了算法的有效性。     

基于协同神经网络的仿射不变性检索相似性度量方法

根据协同神经网络 ,提出了一种新的控制参数———序矢量 ,并着重研究了其在图像检索方面的相关性质 .在此基础上 ,针对商标图像检索 ,提出了一种高效的基于元素的仿射不变性度量方法 .实验表明 ,该检索算法抗噪、抗缺损能力强 ,同时对于平移、旋转、缩放具有不变性 .     

利用不变量进行基于内容的图像检索

本文利用一种新的图像特征描述子进行基于内容的图像检索.该描述子不仅实现了对图像内容的综合概括,即图像的形状、纹理和颜色内容,而且具有平移、旋转和尺度变换不变性,实验证明了该描述子优良的检索性能.     

基于灰度和边界方向直方图的医学图像检索

本文研究了采用分级检索的机制,综合利用灰度及形状特征进行基于内容的医学图像检索的方法,该方法克服了灰度直方图不能充分表示空间分布信息的不足。利用边界方向直方图描述形状特征,避开了对图像进行精确分割这一医学图像处理中的难点问题。对CT图像数据库进行的检索实验,验证了该方法具有良好的检索性能。     

基于目标区域内仿射不变性特征的图像检索

针对仿射畸变问题,首先构建了基于最大稳定极值区域(MSER)的仿射不变性检测子:根据分离集合森林以及并查集算法提取极值区域,结合成分树和最大稳定判定条件提取MSER。以MSER为底层局部特征区域,生成SIFT描述子并聚类成视觉关键词表。利用标准加权思想,在检索图像上框选查询对象,根据库图像与查询对象的相似度对检索结果进行排序;同时,基于搜索单元区域匹配法的空间一致性度量准则,得到最终的检索结果。实验表明,该极值区域具有可靠的仿射不变性,所开发的检索机制也能显著提升图像检索系统的性能与可靠性。     

浅海水下地形检测算法

自动化检测算法是实现浅海水下地形动态监测的关键技术.提出了浅海水下地形特征变化方向的提取方法,证明了其提取的方向与SAR图像特征基本一致.研究了不变矩区域描述方法,证明了采用不变矩来描述浅海水下地形的区域特征,具有可行性和适应性.提出了SAR图像中浅海水下地形的检测算法,其中采用了平均不变矩并重新定义了不变矩的距离.最后实验验证了该检测算法具有一定的准确性.     

Feature selection for image retrieval

A new image retrieval method based on dynamical interesting features selection is proposed. The method uses the Fisher discriminant criterion to dynamically select optimal interesting features from the images and uses them to retrieve the similar images in the database. Experimental results show that it has better retrieval performance than the DPF based and classical Minkowski distance based methods.     

一种分块的基于Harris角点检测的图像配准方法

传统的Harris角点检测选用全局的阈值并且不具有尺度不变性,对于较大的图像会导致检测的角点分布不均、错检等问题,为此提出一种新的基于多尺度的Harris角点检测的图像配准方法。首先将图像分块,并对其进行相应排序,根据局部阈值来提取Harris角点,然后根据图像特征点的最邻近和次邻近距离之比来确定初始匹配,最后利用特征点附近的灰度信息来实现进一步的配准。实验证明此方法使得图像配准精度和配准效率得到了极大地提高。     

基于感兴趣区域多特征加权融合的图像检索算法

基于内容的图像检索有着广阔的应用前景,但存在检索性能不高的缺点.综合兴趣点和多特征融合的优点,提出一种基于感兴趣区域多特征加权融合的图像检索算法.采用Harris算法提取图像的兴趣点,确定感兴趣区域;再采用累积灰度直方图、共生矩阵和形状不变矩分别提取感兴趣区域的颜色、纹理和形状特征;经归一化后,最后采用距离函数级融合来度量图像的相似度,以检索图像.实验表明,算法有效地提高了图像的检索性能.     

基于多特征扩展pLSA模型的场景图像分类

场景图像分类近年来受到人们的广泛关注,而基于统计模型的方法更是场景分类中的研究热点。我们提出了一种新的基于多特征融合和扩展pLSA模型的场景图像分类框架。对每幅图像首先用多尺度规则分割确定局部基元,然后提取每个局部基元的多分辨率直方图矩特征和SIFT特征,最后用扩展的概率生成模型对图像集进行建模,测试。我们的方法不仅能够很好的表示图像的语义特性而且在模型的训练阶段是无监督的。我们针对目前常用的3个数据库,做了三组对比实验,均取得了比以前的方法更好的识别结果。      

基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接

提出了一种基于特征点和重叠过渡泊松融合的红外序列图像无缝拼接方法。该方法首先采用简化的SIFT特征提取方法获得图像特征点,然后利用双向互匹配的方法提高特征点的匹配精确度,再通过引入随机抽样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对并求出图像间的变换矩阵,最后将改进的重叠过渡的泊松融合完成图像间的无缝拼接。该算法具有很好的鲁棒性,允许图像有旋转变换和缩放变换,且不受图像噪声影响。实验结果表明:该方法简单有效,可以在保持图像清晰度的前提下,明显消除拼接缝隙,提高拼接图像的质量。     

指静脉红外图像特征不变性编码新方法

基于编码的特征表达方法在光照不变性、运算效率、特征表述能力等方面具有较大优势,成为新型的特征提取方法之一。手指静脉图像采用红外光透射成像,加之手指内部其他组织的固有影响,图像质量普遍较低。将Gabor滤波对图像纹理的增强与局部图结构编码的思想相结合,重点研究一种新的对称邻域交叉图结构,将局部邻域的纹理变化转换为加权的编码串。通过不同方向特征编码提取每个通道Gabor滤波图像的特征编码图,充分表达像素点周围邻域的位置信息和梯度信息,具有良好的旋转不变性。实验结果表明:提出的手指静脉特征编码新方法比多种常用特征编码方法具有更好的识别性能,对图像姿态变化更鲁棒。     

一种基于颜色连通的图像纹理检索新方法

提出并实现一种结合图像颜色连通区域信息及其纹理特征的图像检索新方法.首先提取图像的分块主颜色,根据提出的相关颜色定义,搜索确定图像中的颜色连通区域集.然后,提取图像中各颜色连通区域对应的四种颜色共生矩阵特征,利用针对该特征设计的图像相似性度量函数实现基于内容的图像检索.实验结果表明,该方法能有效结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有良好的检索效果和性能.