图像的语义关联与图像索引

基于内容图像检索的主要挑战在于不断变化的图像检索要求、难于表达的图像内容以及图像表达的数字阵列与通常可以被人类所接受的概念化内容之间的语义鸿沟.提出了一个基于语义关联的图像检索方法,在语义关联的基础上形成一个场景类别的语义表达,以便用户可以将感知上相似的图像组织在一起,形成概念上下文,使得用户可以解释和标记图像而无需给...     

机载8毫米成像微波辐射计图像预处理

机载8毫米成像微波辐射计以中国海监飞机为平台,是国家863计划课题《航空遥感多传感器集成与应用技术系统》中的重要传感器之一,主要用于海洋溢油与海冰参量监测。微波辐射计图像处理技术为溢油体积、海冰厚度等信息特征的提取提供了依据,解决微波辐射计图像空间分辨率与温度分辨率相互制约问题,提高图像空间分辨率,并保持目标边缘清晰。对机载8毫米成像微波辐射计飞行实验数据的分析以及图像预处理方法作了详细介绍,并且获取到预期的航空遥感图像,对今后进一步的辐射计图像处理打下良好的基础。     

图像关联规则挖掘研究*

介绍了图像关联规则的相关概念,描述了传统的双种群遗传算法的执行过程;针对采用固定染色体交叉概率和染色体变异概率容易出现早熟、收敛速度较慢等问题,设计出了能自适应调整的染色体交叉算子和变异算子。最后将改进后的双种群遗传算法成功地运用到Landsat卫星遥感图像,实现了图像关联规则的提取,为退耕还林决策提供了有力的依据。     

图像纹理联合关联规则挖掘研究

提出以纹理联合关联规则来表达图像纹理特征以及挖掘纹理联合关联规则的算法。在纹理关联规则定义基础上,通过图像降噪预处理和数据挖掘预处理,采用模板统计挖掘方法挖掘低维和高维图像纹理联合关联规则。实验表明联合关联规则能够较好表达图像纹理特征,可以据此进行纹理分割。     

基于关联规则的图像数据挖掘研究

随着图像获取和图像存储技术的迅猛发展,能够方便得到大量的图像数据。为了能充分从这些图像数据中分析并提取有用信息,研究了数据挖掘中的新型领域——图像数据挖掘技术。主要介绍了数据挖掘、图像数据挖掘及关联规则在图像数据挖掘中的应用。     

图像数据挖掘中的关联规则

介绍了遥感图像数据的关联规则挖掘方法。对目前图像数据挖掘的研究及应用现状进行了综述。介绍了图像数据关联规则挖掘的最新进展,总结了图像数据关联规则挖掘的特点、类型及图像数据预处理的技术方法。     

图像关联规则模型及其应用

传统的低维图像关联规则没有考虑纹理要素以及对象的重复出现次数、对象的面积大小,与此相关的图像知识无法挖掘出来。该文提出的七维图像关联规则模型7D_AR功能比传统的低维图像关联规则更加完备,可以很好地解决以上问题。通过概念提升及删除无关维,由七维图像关联规则模型7D_AR可以演化出维数小于七维的各种关联则。     

基于关联规则挖掘的图像检索

针对图像检索中图像相似性判断所面临的"语义鸿沟"问题,本文提出了基于关联规则挖掘的图像检索。该方法利用数据挖掘技术,对图像纹理的各种低层可视化特征进行分析挖掘,获得一系列的图像低层特征值与高层概念之间的各种规则,将这些规则构成图像知识库,并与概念集合相对应。实验结果表明,采用关联规则挖掘能很好的提高图像检索的准确率。     

基于灰色关联分析的图像保真度准则

针对图像保真度评价问题,利用灰色系统理论中的灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)的整体比较机制和小波变换的多尺度分辨率匹配于人类视觉系统(Human Visual System,HVS)的多信道模型性质,通过小波域系数之间的灰色关联度,给出了一种图像质量评价算法——小波系数灰关联法．实验表明：该算法可以从概貌质量和细节质量分别对图像进行评判,评价结果能够与人眼主观评价保持较好的一致性,优于传统的PSNR评价方法．     

基于图像映射的关联规则数据挖掘方法

针对大多数关联规则数据挖掘算法难以适应支持度或数据集的变化问题,提出一种基于图像映射的关联规则数据挖掘算法Pix-DM。该算法利用图像在操作系统中的显示及存储特点,结合数据挖掘理论,通过映射有效地将数据挖掘过程在线性空间中实现,提高了算法对支持度或数据集变化的适应能力。实验证明,Pix-DM算法是有效且可行的。     

融合图像质量评价指标的相关性分析及性能评估

图像融合质量评价指标研究旨在提供一种高效、准确的方法,为融合模型 选择、参数优化等问题提供支持. 本文通过对现有指标的机理分析、指标性能检验与 指标间相关性分析,提出一种客观评价指标集的遴选策略. 本文首先将现有客观评价 指标归为三类：基于统计的、基于信息的和基于人类视觉系统的;之后列举了类别内经典指标和最新指标;并在标准数据集上,使用正确排序指标对各图 像融合客观评价指标的性能进行验证. 结果表明,基于视觉系统类的指标性能普遍优于前两类. 最后,利用Spearman相关系数挖掘各指 标间的相关程度. 实验表明,通过指标性能和相 关系数可以选取合适的客观评价指标集.     

Image Similarity Based on Intensity Scaling

An image similarity measure based upon intensity scaling is investigated for the registration of images which differ in contrast. The measure is introduced for both optical flow and for finite displacements, and registration by the optical flow formulation is found to be independent of image order. While other morphological image matching methods involve differential formulations, the present work simply involves composition with scaling functions. Such rescaling is additionally found to have a smoothing effect on noisy images. Results obtained by Tikhonov regularization of scaling functions are superior to those obtained by a restricted set of basis functions. Computational results are performed for simple test cases as well as for realistic examples taken from magnetic resonance imaging. It is found that the computational cost for the implementation of scaling functions is very small, and yet the resulting image similarity can provide a match between images with smaller errors than that obtained by a sum of squared differences alone. In particular, images which are morphologically equivalent but which are scaled differently and even have different noise levels can be well matched with the scaling functions approach while the sum of squared differences would be unsuitable. In addition, matching is improved for image pairs in which contrast agent or an intensity modulation appears in one image and not in the other.

基于弱匹配概率典型相关性分析的图像自动标注

针对弱匹配多模态数据的相关性建模问题,提出了一种弱匹配概率典型相关性分析模型（semi-paired probabilistic CCA,简称SemiPCCA）.SemiPCCA模型关注于各模态内部的全局结构,模型参数的估计受到了未匹配样本的影响,而未匹配样本则揭示了各模态样本空间的全局结构.在人工弱匹配多模态数据集上的实验结果表明,SemiPCCA可以有效地解决传统CCA（canonical correlation analysis）和PCCA（probabilistic CCA）在匹配样本不足的情况下出现的过拟合问题,取得了较好的效果.提出了一种基于SemiPCCA的图像自动标注方法.该方法基于关联建模的思想,同时使用标注图像及其关键词和未标注图像学习视觉模态和文本模态之间的关联,从而能够更准确地对未知图像进行标注.     

基于灰色加权绝对关联度的边缘检测算法

探讨了灰色关联度计算方法在边缘检测中的适用情况,提出并实现了基于灰色加权绝对关联度的灰度图边缘检测算法。实验结果表明在基于灰色系统理论的边缘检测过程中采用加权灰色绝对关联度其效果明显优于采用一般关联度,该算法为基于灰色系统理论的边缘检测的新思路做出了有益的发展和补充。     

基于灰色加权绝对关联度的边缘检测算法

探讨了灰色关联度计算方法在边缘检测中的适用情况，提出并实现了基于灰色加权绝对关联度的灰度图边缘检测算法。实验结果表明在基于灰色系统理论的边缘检测过程中采用加权灰色绝对关联度其效果明显优于采用一般关联度．该算法为基于灰色系统理论的边缘检测的新思路做出了有益的发展和补充。     

一种基于稀疏典型性相关分析的图像检索方法

图像语义检索的一个关键问题就是要找到图像底层特征与语义之间的关联,由于文本是表达语义的一种有效手段,因此提出通过研究文本与图像两种模态之间关系来构建反映两者间潜在语义关联的有效模型的思路,基于该模型,可使用自然语言形式(文本语句)来表达检索意图,最终检索到相关图像.该模型基于稀疏典型性相关分析(sparse canonical correlation analysis,简称sparse CCA),按照如下步骤训练得到:首先利用隐语义分析方法构造文本语义空间,然后以视觉词袋(bag of visual words)来表达文本所对应的图像,最后通过Sparse CCA算法找到一个语义相关空间,以实现文本语义与图像视觉单词间的映射.使用稀疏的相关性分析方法可以提高模型可解释性和保证检索结果稳定性.实验结果验证了Sparse CCA方法的有效性,同时也证实了所提出的图像语义检索方法的可行性.     

一种基于稀疏典型性相关分析的图像检索方法?

图像语义检索的一个关键问题就是要找到图像底层特征与语义之间的关联,由于文本是表达语义的一种有效手段,因此提出通过研究文本与图像两种模态之间关系来构建反映两者间潜在语义关联的有效模型的思路。基于该模型,可使用自然语言形式(文本语句)来表达检索意图,最终检索到相关图像。该模型基于稀疏典型性相关分析(sparse canonical correlation analysis,简称sparse CCA),按照如下步骤训练得到：首先利用隐语义分析方法构造文本语义空间,然后以视觉词袋(bag of visual words)来表达文本所对应的图像,最后通过Sparse CCA算法找到一个语义相关空间,以实现文本语义与图像视觉单词间的映射。使用稀疏的相关性分析方法可以提高模型可解释性和保证检索结果稳定性。实验结果验证了Sparse CCA方法的有效性,同时也证实了所提出的图像语义检索方法的可行性。     

非降水条件下微波辐射计海面风遥感产品性能分析

通过对5种微波辐射计SSM/I、SSM/IS、TMI、AMSR\|E和WINDSAT以及2种微波散射计ASCAT和QUIKSCAT多年的海面风产品同浮标同步的实测资料进行数据匹配处理,再对匹配后的数据进行数据分析和统计。研究结果表明:微波辐射计遥感海面风的性能在1 m/s左右,可以满足绝大多数应用的需求。微波辐射计的低频海面风产品性能优于中频产品,但是中频数据地面分辨率高,建议在近海应用中使用中频产品,在大洋应用中使用低频产品。就不同微波辐射计而言,AMSR\|E和WINDSAT性能较优,SSM/I和SSM/IS性能较差,TMI则处于中等水平。微波辐射计测量风速的性能与微波散射计相比处于同一水平,但在高风速段微波辐射计有一定优势。微波辐射计中仅全极化微波辐射计WINDSAT具有测量海面风向的能力,在低风速段,WINDSAT测量海面风向的性能远远不及微波散射计,只有风速超过6 m/s时,WINDSAT提供的海面风向数据才能符合应用的需求。当风速超过8 m/s后,WINDSAT遥感海面风向的能力就和微波散射计基本一致。在此基础上,提出了强风条件下深入研究的必要性,并对浮标测风存在的问题做出了初步的分析并指出了改进的方向。
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微波辐射成像系统的USB接口设计

介绍了一种微波辐射成像系统的USB通信接口设计方案。该方案以Silicon公司的USB—UART桥接器CP2101实现系统与计算机之间的USB通信,它无需编写复杂的驱动程序,从而使得系统开发更为快捷便利,具有很好的实用性。     

加密图像置乱性能分析

在对近年来的图像加密技术进行分析和研究的基础上,给出了几个图像置乱评价参数——不动点比、信息熵、灰度平均变化值及自相关度,并利用这些参数对传统的图像加密算法的置乱性能进行了模拟实验分析。分析及试验结果表明,综合利用这些参数可以有效地对加密图像的置乱度及安全性进行分析和评价。