一种改进的基于形状的图像检索方法

介绍了一种改进的基于形状的图像检索方法,利用Canny算子提取图像的边缘,7个不变矩和离心率作为图像的形状特征,实验表明提出的方法效果较好,有较高的检索准确率和速度。     

基于形状不变矩进行汉画像图像检索

介绍一种基于形状不变矩检索汉画像图像的新方法。大多数汉画像图像由边界比较明确的几何形状构成,因此可把汉画像图像看作是由一些具有显著形状特征的区域构成的。汉画像图像检索利用矩特征进行形状的相似性度量,另考虑到汉画像中包含有车、马等图案,为提高检索效果引入离心率特征e。实验结果表明,该方法具有较好的检索效果,其检索结果符合人的视觉感受。     

基于形状特征的图像特征提取方法及其在医学图像分析中的应用

分析了常用的图像形状特征及其特点,全面综述了基于形状特征的图像特征提取方法,评述了基于形状特征的图像特征提取方法在医学图像分析中的应用.     

基于形状的图像检索系统及其在教育中的应用

基于形状的图像检索是基于内容图像检索的一个重要部分,本文基于形状的不变矩特征,设计了一个图像检索系统,并将此系统用于教育图像的检索,取得了较好的检索效果。     

两种形状识别方法及其实验

物体的形状识别是模式识别的重要方向，广泛应用于图像分析、机器视觉和目标识别等领域．目前，对形状识别的主要方法有傅里叶描述子、主分量分析等．对傅里叶描述子、主分量分析方法进行了详细阐述，通过对仿真得到的数据分析比较，验证了主分量分析法和傅里叶描述子方法对形状识别具有比较好的效果．     

基于纹理和形状特征相结合的图像检索技术

图像检索是指从大型数据库提取所需的图像,可能是基于文本或基于内容的检索。在这里,基于内容的图像检索（CBIR）是一个长期的研究课题。Gabor滤波器用于提取图像的纹理特征,形态闭运算结合Gabor滤波器提供了更好的检索精度。通过应用Gabor滤波器计算出纹理特征的平均值和标准偏差,形成特征向量;使用傅立叶描述符和质心距离提取形状特征,利用纹理和形状特征相结合的方法来提高检索性能。     

基于形状特征的图像检索方法的研究与实现

在研究与分析了形状特征提取算法和相似性度量算法的基础上,采用欧式距离法,利用UIUC图库中的鸟类、蝴蝶类和Caltech101图像库中chair类、strawberrv类等4类图库,对Hu不变矩特征提取的图像检索算法进行验证,并对不同测试图库所得到的实验结果进行比较.从实验结果可以看出,对背景相对简单、对象的形态各异的图像还是具有较好的检索性能,可以得到较好的检索效果.     

基于多级夹角函数的傅里叶形状描述子(英文)

为了描述形状由全局信息到局部变化的层次信息,提出一种有效的形状签名,即多级夹角函数.多级夹角函数具有内在的旋转、平移和缩放不变性.对轮廓上每一点,其多级夹角函数通过轮廓的非等弧长分割所得的成对线段计算得到.然后利用多级夹角函数推导出傅里叶描述子,以进行高效的形状检索.使用标准的性能评价方法对所提出的描述子在3个形状图像库上进行了测试,包括MPEG-7图像库、Kimia-99图像库和Swedish树叶图像库.形状检索实验结果表明,基于多级夹角函数的傅里叶描述子优于已有的傅里叶描述子,且具有较低的计算复杂度.与其他类型的形状描述方法相比,所提出的描述子在相同查全率时具有最高的查准率,证明了该描述子的有效性.     

基于分块颜色和形状特征的图像检索

针对图像检索中单一特征检索的不足,提出一种结合分块颜色特征和形状特征的图像检索方法,用空间局部信息增强全局颜色特征,采用分块颜色直方图提取图像的颜色特征,利用Hu不变矩提取图像的形状特征,以分块颜色和形状作为综合特征,采用相应的相似性度量方法进行图像匹配．实验结果证明了该方法的可行性,适用于基于区域或对象的图像检索．     

颜色和形状图像检索在邢台市智能交通的应用

给出颜色空间模型,阐述颜色特征的检索方法,并对直方图相交方法和其他方法的利弊进行了对比分析;在基于颜色特征的检索基础上,针对图像检索的另一个重要特征形状,提出了对轮廓特征的索引和对区域特征的索引;基于颜色特征和形状特征为邢台市智能交通系统设计了一个图像检索系统。     

航摄影像特征点提取算法研究

随着无人机在测绘领域的广泛应用,航摄影像处理已成为国内外关注的热点。为寻求更适合航摄影像特征点提取的算法,对目前国内外几种常用特征点提取算法进行对比分析,结果表明,Moravec算子相较于其它算子,原理最为简单,但图像处理效果不佳。为此,利用C#工具实现Moravec算子,并通过图像处理实验,从计算速度、提取质量、定位精度、抗噪能力等方面对其进行全面分析,得出该算子在提取质量、定位精度与抗噪能力等方面均性能较差,该结论为今后对其优化改进提供了明确的研究方向。     

高分辨率天文图像分块并行特征提取方法研究

图像并行处理研究较多,但鲜有分块文献以及图像分块机制研究。针对高分辨率天文图像数据量大、特征提取速度缓慢的问题,研究了图像分块并行处理策略。通过对高分辨天文图像在不同分块分辨率下的特征提取时间进行对比分析,找到特征提取速度最快的分块分辨率。通过实验对比和分析得到分块策略,通过实验验证了方法的有效性。     

Web文本挖掘中的特征表示与特征提取技术

Web文本挖掘是人工智能一个崭新的研究领域。分词、特征表示和特征子集提取技术是文本挖掘过程中前期的基础性工作。介绍了文本挖掘中分词、特征表示及特征子集提取的常用技术及发展趋势。     

基于图像处理的轮廓提取方法应用

采用索贝尔算子检测边缘,最大类间方差法把图像二值化,通过数学形态学处理得到改进的二值图像,掏空内部点得到边界点,进行边界跟踪把轮廓从复杂的图像中提取出来。传统的边缘检测得到的边缘不一定是单像素点,而此方法实现单像素点的轮廓提取,实验证明该方法行之有效。     

基于图像特征的水印算法

提出一种基于尺度不变特征点的数字水印算法,利用尺度不变特征点作为同步水印的参考点,通过自适应的邻域半径来从中筛选出用于同步水印的参考点,根据基于图像内容的水印模型（CBWM）,生成并嵌入水印,同时考虑到小波域的优良特性,选择从小波低频系数中寻找特征点。结果表明该算法表现出较好的鲁棒性。     

基于多区域中心加权卷积特征的图像检索

针对图像特征局部信息描述不足问题,提出一种基于多区域中心加权深度卷积特征提取方法。首先通过卷积神经网络提取输入图像的卷积层激活特征图,然后通过计算不同通道特征图的差异,选择具有区分性的区域特征图,最后通过多区域权重进行加权聚合,生成用于检索图像特征向量。在不同的建筑物数据集进行实验,结果表明检索精度分别提升了1.2%、0.9%。     

基于改进的ASM人脸特征点定位

针对传统ASM算法的初始模型不准确会导致特征点提取失败,初始模型不仅复杂,而且不能适应多姿态人脸的特征点定位及收敛速度慢的缺点,提出了引入仿射变换不变性初始化原则(ATIIA)来建立初始模型.该模型使ASM算法不仅能快速、准确地提取人脸特征点,而且还能适应多姿态的人脸图像特征点的提取.     

改进的基于谱直方图人脸图像特征提取方法

提出了一种基于谱直方图的人脸图像特征提取的方法．使用梯度滤波器、高斯-拉普拉斯滤波器和局域二值模式（LBP）构成的滤波器组来计算待测图像的谱直方图．仿真实验结果和分析表明,该算法具有较高的效率和准确性．