基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测

针对基于语义的图像检索系统,提出了一种基于局部颜色-空间特征的图像语义概念检测方法。各种基于颜色、纹理和形状的全局特征都存在着众多信息冗余项和干扰项,而该文提出的局部颜色-空间特征则是利用语义概念层的先验知识进行特征降维后提取出的特征,它能更好地描述图像的语义内容,且具有容易提取、计算复杂度低的优点。实验结果表明,基于局部颜色-空间特征的概念检测方法优于基于全局特征的概念检测方法,将其用于图像检索后的检索精度比采用基于全局颜色特征的方法提高了36.4%。     

综合MPEG-7全局及局部主颜色的图像检索方法*

为改进全局主颜色特征在反映空间分布信息方面的不足,提出一种基于局部主颜色特征的图像检索方法,并综合两者的特点提出一种基于MPEG-7全局及局部主颜色描述符的图像检索方法。给出了全局主颜色和局部主颜色的提取方法,详细介绍了MPEG-7标准的颜色评价准则,并以此作为评判检索结果优劣的依据。实验结果表明,综合利用两种特征对图像进行描述及检索,获得了比使用单一特征更好的检索效果。     

一种全局主色和局部主色相结合的图像检索方法

提出一种基于全局主色和局部主色相结合的图像检索方法。对图像进行扇形分割。提取各扇区的主色,对全局主色和局部主色同时进行相似度匹配。不仅利用图像的颜色特征,也考虑颜色特征的空间分布。对该方法的检索效果和性能进行详细分析。实验结果表明该方法反映图像颜色的空间分布及局部细节,具有更好的检索效果。     

融合全局和局部描述的图像检索方法

针对基于内容的图像检索中全局描述缺乏空间位置信息及局部描述面临图像分割的问题,提出了一种基于全局颜色特征和局部Gabor小波纹理特征的图像检索方法.在整幅图上提取MPEG-7主颜色描述算子作为全局描述.将图像划分为5个有重叠的子区域,提取Gabor纹理特征与颜色矩构成局部描述,提出了改进的豪斯多夫距离并将其应用在局部描述的整体匹配中,克服了因图像的平移、旋转而造成检索率低的问题.融合全局相似度和局部相似度获得最终相似度.基于Corel数据库的实验结果表明了该方法的有效性.     

基于多分辨率分析和相关反馈技术的图像检索

提出了一种基于图像全局-空间颜色特征的检索方法,首先采用多分辨率分析的图像划分方法,提取图像的全局和空间颜色特征作为检索信息,同时引入了反馈机制来加强检索效果.实验表明,该方法取得了较好的检索效果.     

一种结合语义特征和视觉特征的图像检索方法

为了解决传统的CBIR系统中存在的"语义鸿沟"问题,提出一种结合语义特征和视觉特征的图像检索方法.将图像的语义特征和视觉特征数据结合到同一个索引向量中,进行基于内容的图像检索.系统使用潜在语义索引(LSI)技术提取图像的语义特征,提取颜色直方图作为图像的视觉特征.通过将图像底层视觉特征与图像在向量空间中的语义统计特征相...     

基于SURF特征贡献度矩阵的图像ROI选取与检索方法

传统的基于全局特征的图像检索方法中需要对整幅图像特征提取,计算复杂度大,且容易导致语义歧义.针对这一问题,提出一种基于SURF特征贡献度矩阵的ROI选取和图像检索方法.首先采用SURF算子提取图像局部特征,然后依据特征点的Hessian矩阵计算其贡献度矩阵,并将其应用到ROI检测中;在此基础上,融合并归一化ROI的颜色、纹理以及形状等底层特征,利用非线性高斯距离函数进行相似度匹配,实现图像检索.实验结果表明,与已有算法相比,该算法提取的ROI与人类视觉意图一致性高,检索效果较好.     

基于显著区域和pLSA的图像检索方法

由于利用全局特征的图像检索方法在很大程度上受到背景的影响,提出了一种基于显著区域和pLSA相结合的图像检索方法。该方法首先通过谱残差和多分辨率分析提取图像的显著目标区域,其次计算所有图像显著区域的颜色和纹理特征并利用K-均值聚类生成视觉词汇表,然后将每幅图像表示成若干视觉词汇的集合。最后利用概率潜在语义分析（pLSA）来提取区域潜在语义特征,并使用该特征构建SVM分类器模型进行图像检索。将本方法和基于全局特征的图像检索方法比较,实验结果表明,基于显著区域的图像检索结果更加准确。     

一种基于区域综合特征的图像检索算法

针对基于内容的图像检索所面临的图像低级视觉特征和高级语义之间的语义鸿沟问题,提出一种基于区域的图像检索算法。在LUV颜色空间中使用K均值聚类算法进行图像分割,提取分割后各区域的颜色、形状和区域自相关特征构成区域的综合特征,采用二次型距离相似性度量方法完成图像之间相似性的计算。实验结果表明,该算法具有较好的图像检索性能,与MIRROR中各算法相比,使用平均归一化修正检索等级得到的检索性能提高了12%~47.8%。     

综合颜色和空间信息的图像检索

提出了一种组合颜色、空间信息的图像检索方法,用颜色块直方图来表达图像的颜色特征;通过提取颜色块的质心、分布方差聚散度等特征得到图像的空间特征。实验结果表明,基于组合特征的图像检索方法要优于单纯的基于颜色或者空间特征的方法。     

一种火箭尾焰图像特征空域时域建模方法

针对火箭尾焰成像分析指标单一、无法充分表征发动机工作状态的问题,提出一种综合采用空域、时域图像特征建模与分析的方法。对所采集到的每一帧尾焰图像计算该帧图像中尾焰的几何形状特征、颜色统计特征,以及图像纹理特征。在时间轴上对每帧图像将各自所计算的特征进行排列,形成图像特征时间序列数据。采用时间序列分析技术中的多项式拟合法及降趋势波动性分析方法进行序列图像特征的分析。将建立的模型与方法应用于对某型火箭尾焰图像特征的分析应用。实验结果表明,分析结果不易受环境变化干扰,比传统传感器测量数据具有较好的稳定性与可靠性。     

基于色彩和边缘特征的图像检索方法

为了改善基于内容的图像检索的效果和提高其检索效率,提出一种基于色彩和边缘特征的图像检索方法。首先将RGB图像分成几个子图像的形式,然后,对于每一个子图像提取其色彩特征和边缘特征,其中边缘特征的获得采用了瞬时保持（MP）边缘检测技术。将这两种特征结合在一起使用,可以实现准确快捷的图像检索。实验结果表明,该方法在检索精度和检索效率上都高于Cheng的两种方法且所用的时间分别为Cheng的方法的10%和3%,检索精度提高近20%。     

融合局部特征的图像过渡区提取与阈值化

针对图像过渡区提取与阈值化问题,提出了一种融合局部灰度复杂度和局部灰度差异度的方法。首先生成图像的局部复杂度和局部差异度等局部灰度特征;其次融合这些局部灰度特征构造新的特征矩阵;然后设计了与特征矩阵的均值和标准差相关的自动特征阈值,并提取图像过渡区;最后将过渡区像素的灰度均值作为最优灰度阈值完成图像二值化。实验结果表明,所提方法的过渡区提取质量高,分割效果好,具有合理性和有效性,可作为经典方法的有效补充。     

远程采集无人机图像的特征识别方法研究

地面对空中无人机的视觉识别中,由于无人机的飞行速度、角度呈现非线性变化;使得采集的疑似图像存在特征模糊、衰退等问题,传统的模式识别方法无法提取无人机图像的主要特征,极大程度上降低了图像的识别概率;提出一种引入球面谐波基图像特征细分的无人机识别算法,建立球面谐波基图像识别模型,利用无人机图像的球面谐波基图像近似率,对模糊图像的差异特征进行依次识别;实验结果表明,利用改进算法建立的模糊无人机图像差异特征识别模型,具有一定的优越性,提高了无人机识别的准确率。     

融合图像场景与目标显著性特征的图像描述生成方法

图像描述生成是图像人工智能领域的重要研究方向之一.现有方法大多仅使用单一图像特征,导致无法完全描述图像中多个目标或者无法准确表达目标间的关系.提出方法通过场景特征解码模块和目标显著性特征解码模块分别对图像场景特征和目标显著性特征进行解码,并将解码后的两种特征进行融合,实现图像目标属性与目标间关系的信息互补.在MSCOCO数据集上进行实验,结果相较于基准方法有一定的提升,表明该模型对图像内容的描述更加准确和完善,对图像信息表达更加丰富.     

肌骨超声图像特征检测及拼接

目的 肌骨超声宽景图像易出现解剖结构错位、断裂等现象,其成像算法中的特征检测影响宽景图像的质量,也是超声图像配准、分析等算法的关键步骤,但目前仍未有相关研究明确指出适合提取肌骨超声图像特征点的算法。本文利用结合SIFT （scale invariant feature transform）描述子的FAST（features from accelerated segment test）算法以及SIFT、SURF（speeded-up robust features）、ORB（oriented FAST and rotated binary robust independent elementary features（BRIEF））算法对肌骨超声图像序列进行图像拼接,并对各算法的性能进行比较评估,为肌骨超声图像配准、宽景成像提供可参考的特征检测解决方案。方法 采集5组正常股四头肌的超声图像序列,每组再采样10幅图像。利用经典的图像拼接算法进行肌骨图像的特征检测以及图像拼接。分别利用上述4种算法提取肌骨超声图像的特征点;对特征点进行特征匹配,估算出图像间的形变矩阵;对所有待拼接的图像进行坐标变换以及融合处理,得到拼接全景图,并在特征检测性能、特征匹配性能、图像配准性能以及拼接效果等方面对4种算法进行评估比较。结果 实验结果表明,与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法所提取的特征点分布更均匀,可以检测到大部分肌纤维的端点,且特征点检测时间最短,约4 ms,其平均匹配对数最多,是其他特征检测算法的25倍,其互信息和归一化互相关系数均值分别为1.016和0.748,均高于其他3种特征检测算法,表明其图像配准精度更高。且FAST-SIFT算法的图像拼接效果更好,没有明显的解剖结构错位、断裂、拼接不连贯等现象。结论 与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法是更适合提取肌骨超声图像特征点的特征检测算法,在图像配准精度等方面都具有一定的优势。     

基于NMI不变特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术是当前多媒体数据库系统和数字图书馆研究中的一个热点。基于二值图像的NMI不变特征(归一化转动惯量)提出了一种全新的基于内容的图像检索方法，其特-点是计算简单，精确度高，具有抗几何畸变性，对滤波、平滑、压缩等图像操作有一定的鲁棒性。试验结果表明，该方法具有一定实用价值，可用于图像检索。     

一种面向弱小目标检测的序列星图配准算法

对于星空观测CCD相机获得的序列图像,由于相机姿态的变化使得图像存在全局运动,空间目标的运动与背景恒星的运动混淆在一起,增加了空间目标检测的难度,为了有效地对空间弱小目标进行检测,提出了一种序列星图配准算法。首先,对图像进行预处理,包括成像传输通道不同导致的辐射不均匀性校正和空间杂散光辐射校正;然后,利用序列图像一一对应的高亮恒星星像质心作为特征点计算全局运动参数;最后,提出了一种基于星像质心坐标矩阵的星图配准算法,将星图转换为星像质心坐标矩阵的形式,利用全局运动参数对星像质心坐标矩阵进行处理,进行星图配准,同时对背景恒星进行滤除。算法能够有效地克服恒星和杂散光的干扰,而且在配准过程中将对星图的处理转化为对星像坐标矩阵的处理,省略了配准过程中的图像重采样与变换步骤,节约大量的运算时间,配准后的图像在对恒星背景进行滤除的同时,在一定程度上降低了弱小目标检测的难度。     

图像颜色征提取技术的研究与应用

介绍图像信息处理技术的一项基础性研究--图像颜色特征提取技术,重点讨论颜色特征提取技术的发展现状以及两大应用背景,即图像检索和图像情感语义的研究,揭示了颜色特征提取技术在基于内容的图像检索和图像情感识别研究方面的重要作用.总结了常用的颜色特征提取方法,指出现有方法中存在的问题和不足之处,提出了研究的新思路,并对今后的研究重点做出了展望.