图像特征保持的圆点绘制方法

图像圆点绘制问题指用圆点去逼近图像得到近似马赛克填充的效果.点画是在世界范围内流行的艺术形式,图像圆点绘制算法就是受艺术家创作的点画作品启发而提出的一种非真实感渲染算法.首先对图像进行分割,提取分割后图像的轮廓边界线并获取原始图像的特征线,生成图像上的方向场,使得图像的每个像素点位置都存在一个方向值;之后设计密度函数,刻画待摆放的圆点半径大小随着图像梯度的变化;最后结合方向场和密度函数根据一定的规则开始圆点的摆放直至铺满图像区域.此外,后续的补洞优化使得画面更加饱满.采用上述算法在大量图片上进行实验的结果表明,图像圆点绘制算法能够生成与图像特征和颜色相适应的圆点逼近结果,圆点的排列与原图片的特征保持了高度的一致,而且画面整体颜色与原图像十分接近.     

基于网格扩张的视频图像马赛克检测算法

提出一种基于网格扩张的视频图像马赛克检测算法,算法以网格扩张的方式遍历图像中的像素,并迅速发现图像中具有相似像素的矩形区域,即马赛克。通过实验表明,该算法在确保较高效率的同时有较高的准确率,满足了视频图像中马赛克检测的功能和性能要求。     

图像相似性改进算法

针对图像相似性度量问题,提出一种图像相似性改进算法。首先,分别得到源图像和候选图像的三个向量,包括HSV颜色空间H分量的颜色直方图向量、尺度不变特征转换（SIFT）算法局部特征向量以及图像颜色矩向量;然后,采用向量拼接的方法融合上述三个向量,借助主成分分析对融合后的向量降维,生成新的特征向量;最后,计算源图像和候选图像特征向量之间的欧氏距离,进行特征点匹配和图像相似度计算。实验结果表明,所提算法不仅提高了颜色直方图算法对于颜色分布接近图像的识别精度,而且减少了SIFT算法对于平坦区域较多图像的误判,平均查准率较颜色直方图算法和SIFT算法分别提高了23.8和9.6个百分点。所提算法能够有效提高识别图像相似性的准确度,判别结果更符合人眼观察结果。     

图像相似性改进算法

针对图像相似性度量问题,提出一种图像相似性改进算法。首先,分别得到源图像和候选图像的三个向量,包括HSV颜色空间H分量的颜色直方图向量、尺度不变特征转换（SIFT）算法局部特征向量以及图像颜色矩向量;然后,采用向量拼接的方法融合上述三个向量,借助主成分分析对融合后的向量降维,生成新的特征向量;最后,计算源图像和候选图像特征向量之间的欧氏距离,进行特征点匹配和图像相似度计算。实验结果表明,所提算法不仅提高了颜色直方图算法对于颜色分布接近图像的识别精度,而且减少了SIFT算法对于平坦区域较多图像的误判,平均查准率较颜色直方图算法和SIFT算法分别提高了23.8和9.6个百分点。所提算法能够有效提高识别图像相似性的准确度,判别结果更符合人眼观察结果。     

一种新的基于矢量量化的图像检索算法

针对目前基于颜色的图像检索算法在颜色特征提取的不足,提出一种新的颜色特征提取算法。利用LBG算法对HSI空间的颜色信息矢量量化,然后统计图像中各个码字出现的频数,形成颜色直方图。这样在提取颜色特征过程中,尽可能地降低图像原有特征失真。同时通过设定门限值,多次实验比较查全率和查准率,找到较为满意的门限值,使检索算法更加完善。实验结果表明,该算法能有效地提高图像检索精准度。     

融合颜色特征与LBP的图像检索

随着图像数据量的不断丰富和人们需求的不断提高,基于内容的图像检索技术成为一个重要研究课题。研究了基于颜色相关图与LBP算法的图像检索算法,利用颜色相关图与LBP算法分别提取图像的颜色特征与纹理特征,实现了图像的检索,实验结果说明了算法的有效性。     

泡沫图像统计建模与恒常颜色校正算法研究

由于浮选现场的恶劣环境和复杂光照等问题,将导致采集到的泡沫图像不可避免地发生色偏.为了消除以上不利影响,提高后续颜色特征提取的准确性,本文提出了一种基于图像统计建模的泡沫图像恒常颜色校正算法.首先,通过对泡沫图像统计特性的分析,利用Contourlet变换和广义高斯分布函数对图像进行统计建模.其次,选取颜色恒常性标准图像库(Gray-ball)中已知真实光照的标准图像作为训练样本,建立其统计模型参数集,分别选用常用的5种颜色恒常性算法对其进行颜色校正,并以最小角度误差为每幅标准图像标记最佳颜色恒常性算法.最后,利用K最近邻分类算法将待校正的泡沫图像分至对应的恒常算法中,该算法即为原始泡沫图像的最佳恒常颜色校正算法.实验结果证明,该算法能够获得较好的颜色校正效果.     

一种基于颜色的数字图像检索技术研究

传统的基于直方图的图像检索算法对图像颜色空间位置信息无法正确反映,如果两幅图像的直方图相同,就会对检索结果造成误差。鉴于此,本文提出了一种新的图像检索算法,该算法综合了图像的颜色、灰度以及空间信息提取图像特征向量等。先建立图像的颜色直方图和灰度直方图,并进行量化,然后在颜色进行区域检索。通过实验证明,相对于传统的基于直方图的算法,本文提出的新算法,对于检索精度有很大的提高。     

一种改进的图像相似度算法

图像相似度算法在图像识别、图像搜素引擎等研究领域具有重要意义。针对传统的灰度颜色直方图算法无法准确地描述各种颜色在图像中的分布情况的问题,提出了一种改进的图像相似度算法。它融合图像的纹理特征,利用灰度共生矩阵来提取图像像素在图像各个位置的特征信息。实验表明,这种融合图像纹理特征的方法不仅保留了灰度颜色直方图算法执行效率高的特点,而且弥补了颜色直方图算法的不足,进而提高了算法的准确性。在实际的应用场景中,可以通过调整两种算法的权值,来进一步提高算法的准确性。     

数字图像传感器颜色插值算法研究

目前的图像采集设备多采用一个图像传感器及颜色滤波阵列来来采集彩色图像,得到的图像每个像素点仅有一种颜色,需要对缺少的其他两种颜色进行插值.本文详细介绍了基于Bayer格式颜色滤波阵列的数字图像传感器的几种常用的颜色插值算法,并从图像质量及算法复杂度两个方面比较了这几种算法的优劣.通过试验表明,双线性插值算法的运算复杂度最低而适应性颜色层算法的图像效果最好.     

改进的基于概念相似度的文本检索

为提高信息检索的查全率和查准率,提出改进的本体语义相似度计算方法,利用本体中概念语义相似度对检索结果文档的分值进行重新计算,过滤掉与原始查询相关度较小的文档。给出定义查询扩展中的迭代参数,减少进行扩展的次数,提高查询效率。利用开源工具Jena, Lucene进行文本语义检索测试,验证该方法的可行性和有效性。     

基于语义查询扩展的垂直搜索研究

基于关键词的搜索引擎无法满足用户需求,传统查询扩展方式又会带来许多语义理解错误,针对该问题,提出一种基于本体的垂直搜索引擎概念模型,建立基于关键词和基于概念的两层索引结构,利用行业领域本体对用户提交的关键词进行语义查询扩展,并对按照本体标注的文档进行排序优化,提高查询的查全率和查准率。     

基于领域本体的语义查询扩展

在信息检索研究领域,资源与查询词的匹配决定信息检索质量。现有检索方法的检索结果存在过多不相关信息,不能很好满足用户需求。针对传统信息检索存在的问题与当前语义查询扩展方法的特点,本文在分析各种语义查询扩展方法及其相关研究的基础上,提出一种改进的基于领域本体的语义查询扩展方法。该方法论通过本体模型和概念相似度的计算对检索信息进行检索意图树的构建并扩展;然后在资源本体中以最短路径的方式搜索资源。实验结果表明,本文方法相较其他查询扩展方法能得到更好的检索结果。     

海洋浮标管理信息系统的设计与实现

在通过分析海洋浮标数据特点的基础上,设计并实现一个海洋浮标管理信息系统。利用地理信息系统技术对浮标数据的空间性和时间性进行耦合,以统一的方式对空间数据和属性数据进行管理,在此基础上设计并实现海洋浮标管理信息系统。该系统可以实现了对浮标的多点、多路径、长时间序列的关联存储、条件检索和动态展现,通过将浮标总表与浮标分表相结合,实现浮标漂移路径的追踪。最后,通过应用实例证明了该系统的有效性与实用性。为海洋浮标资料的信息化管理提供有效的技术支持。     

基于本体和局部上下文分析的查询扩展方法

语义查询扩展中存在语义边界确定困难的问题。为此,提出一种基于本体和局部上下文分析的查询扩展方法。在本体扩展得到候选扩展概念的基础上,改进筛选函数,结合局部上下文对候选扩展概念集进行二次筛选。实验结果表明,与基于本体的查询扩展方法相比,该方法的查询性能较高。     

A personalized query expansion approach for engineering document retrieval

Engineers create engineering documents with their own terminologies, and want to search existing engineering documents quickly and accurately during a product development process. Keyword-based search methods have been widely used due to their ease of use, but their search accuracy has been often problematic because of the semantic ambiguity of terminologies in engineering documents and queries. The semantic ambiguity can be alleviated by using a domain ontology. Also, if queries are expanded to incorporate the engineer’s personalized information needs, the accuracy of the search result would be improved. Therefore, we propose a framework to search engineering documents with less semantic ambiguity and more focus on each engineer’s personalized information needs. The framework includes four processes: (1) developing a domain ontology, (2) indexing engineering documents, (3) learning user profiles, and (4) performing personalized query expansion and retrieval. A domain ontology is developed based on product structure information and engineering documents. Using the domain ontology, terminologies in documents are disambiguated and indexed. Also, a user profile is generated from the domain ontology. By user profile learning, user’s interests are captured from the relevant documents. During a personalized query expansion process, the learned user profile is used to reflect user’s interests. Simultaneously, user’s searching intent, which is implicitly inferred from the user’s task context, is also considered. To retrieve relevant documents, an expanded query in which both user’s interests and intents are reflected is then matched against the document collection. The experimental results show that the proposed approach can substantially outperform both the keyword-based approach and the existing query expansion method in retrieving engineering documents. Reflecting a user’s information needs precisely has been identified to be the most important factor underlying this notable improvement.     

基于Hadoop的水利元数据语义搜索方法

为了解决水利领域中元数据搜索引擎缺乏语义理解,并且在集中式环境下索引水利元数据效率低下的问题,本文提出一种基于Hadoop的水利元数据语义搜索方法。首先结合本体与查询扩展技术的语义搜索方法,设计水利领域的本体推理规则、语义相似度计算方法、扩展词选择方法和语义相关度排序方法,从而有效地提高搜索结果的查全率与查准率;其次,针对XML形式的水利元数据建立索引的效率低下问题,引入Hadoop平台中的MapReduce并行处理模型,并行化处理解析提取元数据信息与索引建立工作,并修改SequenceFile的文件结构,以应对水利元数据的小文件问题,解决集中式环境下对水利元数据建立索引的性能瓶颈;最后利用Hadoop强大的并行计算能力,设计分布式环境下的语义扩展查询方法,从而提高水利元数据的查询效率。     

基于本体的查询扩展研究

查询扩展是优化信息检索的一种有效方法。基于关键词的查询扩展对语义信息的忽略为结果带来了不好的影响,因而提出一种基于本体的查询扩展方法。首先建立本体模型,通过计算本体中的概念语义相似度和实例语义相似度,实现语义查询扩展。     

基于本体的林业领域语义查询扩展模型

传统信息检索模型仅考虑考虑关键词本身的匹配程度,在林业领域信息检索时得到的检索结果不全面或不准确.为了改善检索质量,提出了一种基于本体的林业领域语义查询扩展模型.该模型利用了本体的语义推理的能力和语义结构对关键词进行语义查询扩展,最终实现提高检索查全率和查准率的目的,是对传统基于关键词匹配的信息检索模型的语义补充.结果表明该模型在一定程度上改善了林业领域信息检索结果的查准率和查全率.     

P2P语义搜索研究进展

P2P语义搜索方法多种多样。首先,制定了一套综述方案,从语义描述方法、覆盖网络结构、查询扩展技术、资源聚类方式以及本体数量等5个角度对现有方法进行综述。然后,选择10种典型语义搜索方法进行分析比较,总结P2P语义搜索的主要特征。最后,指出下一步研究应探索新的资源组织与搜索机制,并着重关注P2P语义搜索性能评价、查询扩展技术完善、搜索结果排序等方面。