基于小波分析的图像检索技术

随着大量数字图像数据库的出现,基于内容的图像检索技术成为研究热点。本文针对小波的多尺度分析特性,描述了一种基于小波分析的图像检索算法,在小波变换域内提取出图像的显著特征点,然后提取显著特征点的颜色和纹理特征,颜色选取HSV空间,纹理特征用Gabor小波幅值的均值与方差表示,通过相似性匹配实现图像的检索。最后,本文通过实验证实了这种方法具有较高的检索精度,与基于角点检测方法的图像检索相比,检索效果与人的视觉更加相符。     

基于分块直方图和共生矩阵的图像检索方法

提出了一种基于分块直方图和共生矩阵相结合的图像检索方法。传统的基于颜色直方图特征的图像检索方法简单且易于实现,但是失去了颜色的空间分布信息。分块直方图法根据图像目标和背景的不同,将图像分成意义不同的8个子块,充分利用了图像分块的特点,改善了颜色特征缺乏空间信息的缺点。共生矩阵法根据不同图像间共生矩阵的差别来实现图像检索。最后,综合利用上述两个特征对图像进行共同检索。实验表明：综合2种特征检索图像比单一特征检索效果更好。     

改进的颜色特征图像检索方法

本文提出了一种改进的基于颜色特征的图像检索方法。该方法通过最大颜色连通区域及其边缘颜色粗糙度来获取数据信息,弱化了色彩的控制。通过把图像间的相互关系定义为全部相关性和以图像化解为理论的部分相似度的数据分析和来提高图像检索的精确度。     

基于底层视觉特征的语义图像检索

针对图像的底层特征与高层语义特征之间建立映射,使用基于支持向量机(SVM)的语义关联方法,将HSV颜色特征作为SVM的输入参数,对图像库学习和分类,建立图像底层特征与高层语义的关联,并结合图像底层特征和语义信息进行检索.实验表明:该方法提高了检索效率,取得了较高的准确率.     

一种基于颜色与纹理特征的图像模糊检索算法

提出了一种新的综合颜色与纹理特征的图像模糊检索的方法。其主要思想是首先利用隶属度函数剔除与查询图像相关性较小的图像,然后再综合考虑图像的颜色和纹理特征,最终返回与查询图像相似度较大的部分图像。实验结果表明,综合颜色和纹理特征并采用隶属度函数的改进算法检索速度快,准确率较高。     

基于属性剖面和支持向量机的遥感图像检索

围绕形态学属性剖面和SVM分类算法相结合进行遥感图像特征匹配和检索展开研究,提出了基于属性剖面(attribute profiles,APs)和支持向量机(support vector machine,SVM)的遥感图像检索方法。首先,对遥感图像进行形态学属性滤波;接着对滤波后图像提取灰度特征和 Gabor纹理特征;最后,在提取的特征基础上,使用 SVM对候选图像进行预分类,判断待检索图像类别;再从该类别中根据距离度量选择相似度高的图像以完成检索。实验表明,所提方法具有较好的检索性能。     

小波变换在HSV颜色空间上的图像检索应用研究

在传统的基于小波变换的图像检索方法中,并没有对HSV颜色空间的不同颜色分量进行小波变换并考虑它们的重要性大小。针对这个问题,提出一种新的在HSV颜色空间中利用小波变换进行图像检索的方法。该方法首先将每张图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,然后分别对图像的每个颜色分量（H,S,V）进行小波变换,并用小波系数矩阵的二阶矩表示图像的纹理特征,从而得到图像的特征向量,最后根据三个颜色分量重要性大小合理分配权值,计算查询图像与图像数据库中图像的相似度,得到图像检索结果。实验结果表明,本方法在图像实验数据库中能获得较好的检索效果。     

基于颜色随机化和全相关注意力的跨模态行人重识别

针对跨模态行人重识别过程中,模态差异导致难以提取充分的辨别性身份特征的问题,提出一种颜色随机化数据增强算法,并设计了基于全相关注意力的双流多分支网络模型。模型以ResNet-50为骨干网络,首先,对输入样本进行颜色随机化处理,提高模型的颜色风格鲁棒性;采用双流网络,在网络浅层设置权重参数非共享模式,分别用于处理可见光图像和红外图像;其次,提出全相关注意力,从空间和通道维度获得不同像素的关联程度,提高模型对于结构信息的提取能力;最后,采用多分支结构提取多尺度全局特征和局部特征增强提取特征的判别性。实验结果表明,所提方法在SYSU-MM01数据集的全搜素测试模式下,Rank-1和平均精度均值(mAP)分别达到70.01%和67.40%,优于其他方法。     

基于颜色和纹理特征的黄瓜病害识别算法

为了提高黄瓜叶部病害的识别效果及实用性,增强特征描述能力,提出一种新的黄瓜病害图像分割及颜色、纹理特征提取算法。首先,对自然环境中采集的病害图片进行不同颜色空间的预处理和分割,对分割结果图像进行融合处理;然后,对病斑区域提取模糊量化直方图、颜色聚合度作为颜色特征,利用颜色相似性度量函数计算颜色共生矩阵,提取病斑的纹理特征;最后,通过核主成分分析对颜色和纹理特征进行融合,去除冗余成分,利用支持向量机对病害进行分类识别。在采集的黄瓜病害实验库上进行实验,取得了94.11%的识别率。通过充分利用病害识别中占主要识别依据的颜色信息,并结合纹理信息,较好地表达了病斑特征。和其他方法的实验对比结果表明,本文方法能有效提高黄瓜病害的识别率。     

多梯度融合的RGBD图像边缘检测

基于单一的属性变化进行边缘检测往往会损失部分边缘信息,影响了检测结果的完整性,对此提出一种基于多梯度融合的边缘检测算法。该算法针对RGB图像,首先转换到YCbCr颜色空间下,分别提取亮度分量Y颜色分量Cb、Cr针对提取的亮度分量Y颜色分量Cb、Cr,结合深度图像D,分别使用多方向的圆形边缘检测算子进行梯度计算,对所获得的4种梯度图像进行融合获得边缘检测结果。实验结果表明,算法获得的边缘检测结果更加清晰完整,有效的提高了边缘检测的效果。     

一种基于改进SIFT的图像检索算法

为了实现高准确率要求的数字出版物中引用图片的侵权审查,提出了一种基于改进SIFT算法的图像检索算法。该改进算法首创性地提出了在特征提取过程中加入图像SIFT特征点的邻域颜色特征,并设计了双匹配的特征点匹配策略,增强了特征点匹配的可靠性,提升了图像检索的性能。该改进算法被分为3个步骤来实现：基于灰度和HSV彩色空间的双尺度空间的生成,结合传统SIFT特征点描述子和特征点颜色特征向量的新特征点描述子的生成,特征点搜索与双匹配。实验结果表明,与原始的SIFT算法相比,本文改进算法的检索精度更高,并且检索速度没有明显下降。     

基于四元数局部排序二值模式特征的行人识别

行人特征提取是行人识别中关键步骤之一。传统的做法是分别从彩色图像的每个颜色通道（即R、G、B通道）中提取特征描述子（如方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）等）,最后合并成一个特征向量。传统方法不足之处在于难以兼顾不同颜色通道之间的关联信息。为此,采用四元局部排序二值模式(QLRBP)运算方法从彩色图像中提取局部特征描述子。与传统方法不同的是,该方法是一种整体的方法,是在彩色图像的四元数表示空间而非3个颜色通道中分别提取LBP特征。首先,将从车载摄像头中采集的彩色图像通过四元数转换获得其四元数表示;然后,对四元数空间中图像进行CTQ变换,并计算变换后的图像相位;最后,在每个四元数相位上进行LBP运算,并生成行人彩色图像的局部特征描述子。QLRBP能够同时处理所有的颜色通道,因此能够同时包含三通道之间的关系。在行人判定方法上,本文首先提取所有正负样本的QLRBP特征,并使用K-最近邻(K-NN)算法训练分类器。在INRIA数据库上测试表明,QLRBP描述子对于彩色行人的检测比其他常用的特征描述子（如HOG特征,LBP特征）具有更高的精确度,性能接近当前先进的行人识别方法。     

注意力增强的视觉Transformer图像检索算法

基于深度哈希的图像检索方法往往利用卷积和池化技术去提取图像局部信息,并且需要不断加深网络层次来获得全局长依赖关系,这些方法一般具有较高的复杂度和计算量。本文提出了一种注意力增强的视觉Transformer图像检索算法,算法使用预训练的视觉Transformer作为基准模型,提升模型收敛速度,通过对骨干网络的改进和哈希函数的设计,实现了高效的图像检索。一方面,本文设计了一个注意力增强模块,来捕获输入特征图的局部显著信息和视觉细节,学习相应的权重以突出重要特征,并增强输入到Transformer编码器的图像特征的表征力。另一方面,为了提高图像检索的效率,设计了一种对比哈希损失函数,生成具有判别力的二进制哈希码,从而降低了内存需求与计算复杂度。在CIFAR-10和NUS-WIDE数据集上的实验结果表明,本文提出的方法,在两个不同数据集上使用不同哈希码长度的平均精度均值达到了96.8%和86.8%,性能超过多种经典的深度哈希算法和其他两种基于Transformer架构的图像检索算法。     

基于改进完全局部二值模式火焰特征提取的 转炉炼钢终点碳含量预测

转炉炼钢火焰图像特征的准确提取是预测终点碳含量的关键,针对于火焰图像相似性高进而难以区分碳含量相近的火焰图像,导致无法准确精准预测碳含量的问题,提出一种改进完全局部二值模式(improved complete local binary pattern,ICLBP)的彩色纹理特征提取方法,用于提取不同碳含量下更具区分性的炉口火焰图像特征并进行终点碳含量的预测.首先,在不同颜色通道下采用局部相位量化(local phase quantization,LPQ)提取图像相位信息,与CLBP提取的图像幅值信息组合成融合特征ICLBP_MP,以增强CLBP算法结构的鲁棒性;然后,通过改进的颜色信息加权策略对其进行加权,以增强火焰图像的颜色对比度信息;最后,使用K近邻回归模型对碳含量进行预测.实验结果表明,碳含量预测在0.02％误差范围内的准确率为83.9％.     

尺度及旋转不变纹理图像检索

针对图像检索时常见的尺度及旋转问题,本文提出了一种基于双树复小波变换的尺度及旋转不变纹理图像检索方法.对图像进行尺度变化的预处理,对原图像和变化后的图像分别进行DT-CWT后,提取纹理特征并插值为特征矩阵;分别在尺度维和旋转维上进行FFT消除尺度和旋转变换影响,得到尺度和旋转不变的特征向量;采用Canberra距离进行相似性度量.通过对尺度及旋转变化的纹理图像库的实验表明,该方法对图像的旋转和尺度变化具有较好的鲁棒性.     

基于颜色空间变量的输电线图像分类及特征提取

针对输电线图像背景复杂多变和单一图像处理方法难以有效处理各种背景类型输电线图像的问题,提出一种基于颜色空间变量的输电线图像分类及特征提取方法。首先根据输电线图像各颜色空间的变量值与图像特征之间的关系对图像进行分类。然后根据不同类别图像特征选用适合的滤波方法通过两次滤波结合去噪,并采用自适应直方图分段均衡化增强图像对比度。通过对Otsu算法得出的阈值进行线性变换确定canny边缘检测参数,提取输电线路边缘。最后根据输电线形状特征和概率霍夫直线变换与形态学运算提出一种边缘优化方法,较好地去除非输电线边缘。结果表明:该方法可以有效处理各种背景类型图像,为输电线路图像智能化处理提供了一种新的思路和方法。