大型图像数据库的特征挖掘优化模型仿真

在对大型图像数据库的特征挖掘优化过程中,利用传统算法进行特征挖掘,假设图像数据库中的图像属性差异较大,将极大的降低挖掘精度,难以获取精确的挖掘结果。为了弥补上述弊端,提出了一种大型图像数据库特征挖掘优化方法。利用局部二维模式纹理分析方法,提取数据库图像中的纹理特征,同时融合渐变计算方法,根据数据库中图像纹理特征,完成图像数据库特征挖掘。实验结果表明,利用改进算法进行大型图像数据库的特征挖掘,能够提高挖掘速度与精确度,可以获取准确的挖掘结果,满足大型图像数据库运行过程中的实际需求。     

浅谈图像预处理对轮廓提取的影响

对动态采集到的视频图像序列进行处理过程,经常需要对图像进行预处理,对图像进行滤波,边界增强等平滑处理以克服图像干扰,以便于得到好的灰度图,有利于后面的处理。本文对几种图像预处理过程中的方法进行了比较,并进行了相应的利弊分析。     

图像型火焰探测技术探讨

基于图像处理的火焰识别技术是图像型火灾探测器不可或缺的一部分,深入研究该技术对于提高图火探器的实时性和可靠性有重要作用。本文从图像样本采集、火焰图像预处理、火焰图像特征选择和火焰图像模式识别算法或模型四个方面,对国内外学者的研究进展分别进行具体介绍、总结,并提出了现阶段在火焰图像识别方面研究的不足和值得改进之处。     

农产品检测图像智能化预处理方法研究

近些年来,智能化技术取得了快速的发展与进步,被广泛应用于多个领域和行业中,受到了全球性的高度关注。如今,我国农农产品检测中,也引进了智能化预处理方法,其主要是通过高质量检测图像的识别方法来对农产品质量等方面进行检测,并且,这种智能化预处理方法会进行多次的脊波转变,从而获取高频的分解系数,并选择合适的计算方法,以此来获得农产品准确的检测信息。因此,笔者结合了多年的工作经验,针对农产品检测图像智能化预处理方法进行深入的研究讨论,得出以相关结论,以供参考。     

印鉴图像配准方法的研究

随着社会经济的发展,银行业务量日渐增大,过去的手工识别方法已不能满足社会所需。印鉴图像配准方法作为自动识别方法的基础,是对标准印鉴和待测印鉴进行处理,为判断这两个印鉴是否出于同一个印章做必要的准备。本文采用一维化的印鉴图像配准方法,该方法包括印章图像灰度化、去除噪声、二值化和背景分割等预处理以及图像配准两部分。     

模糊图像的时频毗邻节点信息挖掘算法仿真

对模糊图像的信息获取是提高模糊图像信息输出的重要手段;传统的图像处理方法面对模糊图像时效果很差,提出一种模糊图像的时频毗邻节点信息挖掘实现方法,采用时频毗邻节点信息联合挖掘的方法,对模糊的图像采用两维信息挖掘的方法同时对图像信息进行提取,通过图像信息的耦合性,优化结果输出。采用一组多帧图模糊像进行挖掘实验,结果显示,采用时频毗邻节点信息联合挖掘方法,可以很好地从模糊的图像中提取出信息,具有很好的应用价值。     

图像挖掘的模型与技术研究

本文从图像挖掘的定义和特点出发，分析了典型的图像挖掘模型：功能驱动模型和信息驱动模型，并探讨了目前常用的图像挖掘技术，如相似性搜索、图像关联规则挖掘、图像分类、图像聚类和神经网络等。     

浅谈基于稀疏表示的图像融合算法

图像融合已成为图像处理和计算机视觉领域的一项重要技术。随着压缩感知理论的发展,稀疏表示成为了压缩感知中的一个重要的研究内容。文章系统地阐述了当前图像融合技术的研究现状,重点介绍了稀疏表示在图像融合中的应用,并对目前图像融合算法存在的问题以及未来的发展进行了展望。     

特殊病种CT图像的挖掘方法研究与仿真

研究特殊病种CT图像的挖掘方法问题。由于特殊病种的CT图像具有像素模糊性及分布不均的特点,采用传统的挖掘方法,容易受到噪声干扰,造成挖掘效率低下、准确性较低的缺陷,为此,提出基于模糊C均值聚类算法的特殊病种CT图像挖掘方法。针对原始CT图像模糊、噪声等问题,分别进行滤波去噪、图像增强等预处理,得到噪声最小化且清晰度较高的CT图像,将预处理后的图像进行灰度、形状和纹理方面的特征提取,并依据特征权重对图像进行分类,实现对病变图像及正常图像的有效识别。实验结果表明,采用改进算法进行特殊病种CT图像的挖掘,不但能够提高挖掘的精度还可以提高挖掘效率,节约系统耗时,能够满足临床诊断的实际需求,具有广泛的应用价值。     

低质量图像的时空两维联合挖掘实现

采用时空两维数据联合挖掘的方法,对低质量的图像在时间维和空间组成图像的输入,采用两维数据挖掘的方法同时在时间域和空间对图像信息进行提取,由于空间与时间域信息具有一定的信息耦合性,所以此方法能很好地实现信息挖掘。采用一组3帧图低质量像进行挖掘实验,结果显示,采用时空两维数据联合挖掘方法,可以很好地从低质量的图像中提取出信息,具有很好的应用价值。     

基于综合特征的新疆地方性肝包虫病图像特征的提取与分析

图像特征提取是图像处理的一个主要环节,是图像处理技术研究和应用的一个重要领域。本文选取了新疆地方性肝包虫病中的单囊型肝包虫和正常肝脏CT图像进行研究,提取了灰度直方图、灰度共生矩阵(GLCM)、kc复杂性三种特征组成综合图像特征。首先对图像进行尺寸归一、去噪、对比度增强的预处理,并对综合特征进行统计学分析,最后应用Fisher判别分析法对特征的分类能力进行评价。实验结果表明运用综合特征对图像分类有较高的准确率,这对基于内容的新疆肝包虫病CT图像的检索的研究奠定了一定的基础。     

PCB检测系统中的图像预处理

本文简要描述了在PCB检测系统中,根据PCB图像的特点,如何运用图像增强和消除噪声的方法进行图像预处理的过程。     

基于小波变换的图像融合及其MATLAB实现

图像融合是对数字图像的预处理,使图像整体或局部特征能有效地改善。本文基于对图像融合理论的理解,分析了小波变换在图像融合中的应用。在此基础上,利用MATLAB对不同融合系数的图像以及不同增强系数的图像进行融合等,并对其结果进行分析与比较,表明采用方法的合理性。     

图像自动标注方法研究综述

随着Web2.0的逐步发展, 海量用户生成的图像信息充斥于各大网络平台, 图像自动标注技术逐步成为图像检索以及图像理解的关键问题之一。该文主要通过对现有图像自动标注方法的文献进行收集和整理, 在比较、分析各种方法相关理论和实现技术的基础上, 对图像自动标注方法研究进展进行评述;并归纳了各种方法的优势与不足。得出结论:图像自动标注方法和图像处理技术仍然需要从机器学习方面进一步的研究与改进, 且可以从图像信息的标注拓展到视频信息的标注。     

图像检索中索引技术研究

高维索引技术是基于内容的图像检索中的一项关键技术。本文分析了图像检索中索引技术的研究现状，对现有的索引方法进行了分类、比较和评价，最后对存在的问题和发展方向进行了探讨。     

图像信息资源检索技术的进展研究

图像信息的急剧增长，使得图像检索技术也获得迅速发展。本文首先概述了图像检索技术由TBIR到基于内容的CBIR的发展历程，井阐述了图像检索发展的意义；然后，文章通过对几种典型的图像检索系统特点和结构的简析，阐述了图像检索技术在图像检索系统中的功能实现；最后，针对当前图像检索研究情况，讨论了图像检索技术的发展方向。     

利用图像进行信息检索的技术研究

针对目前图像的信息检索技术发展。研究了图像检索技术的多种方法，其中主要包括基于关键字的检索技术、基于图像内容的检索技术和相关反馈检索技术，同时介绍了几种常见的图像检索软件，并对图像检索技术的前号进行了展望。     

用于图像分割的边缘检测技术研究和分析

图像分割在数字图像处理技术中占据重要地位,属于机器运算的视觉技术,在图像理论研究及实际图像处理中得到了广泛重视。图像分割没有唯一的标准和方法,应该按照不同种类的图像应用不同的分割技术。现在的图像,基本已经有相应的分割方法可以对其进行分割,在大多数通用方法的情况下,也有些特殊的图像需要用到特殊技术。讲述了边缘检测应用于图像分割比较常用的3种算法,并对基于边缘检测的图像分割方法进行了研究和分析,指出了图像分割技术未来的发展方向。     

图像情报知识的空间关联规则挖掘研究

针对航空航天图像建立了基于空间关联规则的挖掘模型.以机场航拍图片为例,在包含空间对象关系数据和情报信息数据的数据库中进行挖掘.采用概念层、多层多雏挖掘技术优化挖掘时间,结合项目编码技术,使多层多维挖掘扁平化.     

基于Matlab软件的人脸图像预处理方法

由于人脸图像是通过不同的渠道进行获取的,这就使得成像结果各不相同,如图像大小规格、光照强度、姿态等都存在着差异。为了确保人脸图像在识别时具有良好的识别效果,就必须要求人脸库中的图像具有统一规格,即要对采集的图像进行归一化预处理。