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。     

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．     

彩色人脸图像鉴别特征抽取综述

近年来,人脸识别技术得到了迅猛发展,而基于彩色图像人脸识别的研究尚处于初级阶段.本文在对所有彩色人脸图像表示法和鉴别特征抽取方法分析比较的基础上,综述了彩色人脸鉴别特征抽取的研究现状.     

不同图像之间拼接篡改的数字图像检测研究

对基于CFA（颜色滤波阵列）模型的篡改检测算法进行了改进。其检测过程为：首先,利用插值算法得到像素位置的预测误差,根据预测误差计算出CFA单元特征;然后,利用EM（期望最大化）算法估计特征模型的参数,算法对篡改位置的均值不做事先确定（从实验来看这种改进具有较好的效果）;最后,利用贝叶斯理论计算出每个像素点的似然率,根据似然率的不同来定位篡改区域。在进行单CFA阵列模式检测的情况下,对多种CFA阵列模式的图像也进行了检测分析,实验结果显示,该算法能够对多种CFA阵列模式的图像准确定位篡改区域。     

基于颜色和情感语义特征的感性图像检索

针对图像底层视觉特征与高层情感语义间的语义鸿沟,分析色彩与情感的关系,建立情感空间,采用概率神经网络建立图像颜色特征与情感空间的映射,融合图像底层视觉特征和人类情感特征,提出并实现了一种感性图像检索方法。实验结果证明了该方法具有较好的效果,为图像情感语义的研究提供了一种行之有效的解决方案。     

基于投影和纹理信息融合的医学图像检索

为克服基于单一特征进行医学图像检索存在的局限性,文章提出了一种新的基于投影和纹理信息融合的检索算法,分析医学图像的特点,引入颜色投影并选择综合性能较高的特征进行融合,调整各特征的权重,最后运用加权欧氏距离进行相似性度量．实验结果表明,该算法检索速度快,具有较高的查准率．     

数字图像处理中的颜色空间及其转换研究

在数字图像处理过程中,为了提高处理的效率和精度,需要根据实际应用环境选择合适的颜色空间．数字图像处理中常用的颜色空间有RGB、YUV、HSI等,它们具有不同的特性和适用范围,相互之间存在一定的转换关系,可根据实际需要进行相互转换．     

基于多特征融合的视频火灾检测方法

相较于传统单点传感器检测火灾的方法,采用视频检测火灾更快、更可靠,而且可以提供火灾大小、增速等直观的图像信息。结合图像处理技术,设计一种可以同时检测火焰和烟雾的视频火灾检测方法。首先,通过提取移动区域的方式,并利用改进的火灾颜色模型提取出疑似火灾区域;然后,选出抗干扰能力强的火灾特征并对提取各特征的方法进行设计;最后,将火焰特征输入支持向量机进行火焰判别,将烟雾各特征与阈值比较后的结果输入可调节检测灵敏度的逻辑运算器进行烟雾判别,结合火焰与烟雾判别结果决定是否进行火灾预警。大量实验结果表明,该方法不仅可以检测明火,而且可以检测阴燃火,在检测准确率、误报率及反应时间上都有更好的表现。     

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HSI空间和颜色纯度的多尺度遥感图像分割算法

提出了一种新的考虑到HIS颜色空间和颜色纯度的多尺度遥感影像分割方法.使用HIS颜色空间来取得像素的颜色信息.当饱和度和亮度值较低时,色调值会非常敏感,用颜色纯度作色调值的加权值.不但考虑了像素的属性,还考虑了像素集合的属性.图像先被根据特定尺度分割成不同的区域对象,各个区域对象的平均值和方差值作为区域对象的属性.用区域对象特性和相对位置信息把小的对象合并到大的对象中.     

基于YOLO-v7的无人机航拍图像小目标检测改进算法

在无人机航拍图像目标检测任务中传统目标检测算法实时性与精确性差,且原始YOLO算法对小目标的误检、漏检率较高。航拍图像对视角、图像数据量、目标尺度等方面的要求较高,与普通图像有显著差异。鉴于此,针对无人机航拍图像小目标检测难题,提出一种基于YOLO-v7的改进算法FCL-YOLO-v7。首先,添加小目标检测层,改进特征提取网络结构与先验框配置;其次,用FReLU激活函数替代原有的SiLU激活函数;再次,在骨干网络中添加CBAM注意力机制;最后,结合公开数据集与自主采集的无人机航拍图像构建小目标数据集。实验结果表明,改进算法在无人机航拍图像小目标数据集上的精确率比原始算法提高6.7%,比YOLO-v3提升7.3%;召回率比YOLO-v5高3.3%。     

基于奇异值测度和颜色纹理的图像块特征向量

In this work, image feature vectors are formed for blocks containing sufficient information, which are selected using a singular-value criterion. When the ratio between the first two SVs are below a given threshold, the block is considered informative. A total of 12 features including statistics of brightness, color components and texture measures are used to form intermediate vectors. Principal component analysis is then performed to reduce the dimension to 6 to give the final feature vectors. Relevance of the constructed feature vectors is demonstrated by experiments in which k-means clustering is used to group the vectors hence the blocks. Blocks falling into the same group show similar visual appearances.     

基于YCbCr高斯肤色模型和形态学的人脸检测技术研究

人脸检测是人脸信息处理领域的一项关键技术。本文通过选取YcbCr颜色空间,建立高斯肤色模型,然后对其验证和分析,随后对二值化图像进行阈值分割、数学形态学处理等一系列去噪处理来实现人脸检测中肤色分割过程,从而将非肤色成份尽可能排除,将可能的候选的人脸区域分割出来,为日后的人脸定位节省了大量的时间,对人脸识别的研究具有积极意义。     

基于C#的图像颜色特征值的提取与匹配

数字图像数据特征值的提取和匹配,是基于内容的图像检索的基础,本文利用C#语言实现了一种图像颜色特征值的提取和匹配算法。     

人工场景图像分类技术研究

在图像分类技术中,图像的特征提取是其重要一环。为了实现图像的正确、快速分类,需要寻找一组可靠、独立且具辨别力的特征量。本文针对人工场景,提出了一种基于形状特征场景分类算法,其在通用的场景分类特征组中增加了形状分类特征。实验研究结果表明该算法是有效的。     

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。     

寒地水稻稻瘟病显微图像分类方法研究

针对稻瘟病显微图像的特点,提出将SVM应用于水稻稻瘟病快速分类的方法,首先对稻瘟病显微图像作预处理,然后进行形状及纹理特征提取,最后使用SVM进行稻瘟病识别。结果表明,SVM适用于小样本的稻瘟病孢子显微图像分类问题,研究中采用4种核函数进行分类准确率对比试验,使用径向基核函数的SVM分类准确率最高为98.7%。     

基于支持向量机的图像情感分类

基于颜色对人类情感的影响,采用支持向量机作为分类算法完成天气图像的情感分类。同时,为了提高分类的准确率,采用了全局颜色直方图和局部颜色特征相结合的策略。实验表明,达到了较理想的分类效果。