图像索引与检索的数据库方法

图像资源的迅速增长使我们面临新的挑战, 迫使人们对其索引与检索技术进行深入研究。本文讨论了图像索引的数据库方法,具体论述了图像的颜色、纹理、形状基本特征的抽取和对分类、主题、标题、创建者等外部特征与内容特征的描述，建立索引支持快速检索。.     

灰度共生矩阵在纹理特征提取中的发展

纹理特征是图像分析、图像处理、计算机视觉、图像分割等的基础,然而由于纹理的不确定性,始终没有一个准确的纹理定义,纹理特征提取最常用的方法是统计方法,而灰度共生矩阵则是图像特征提取统计方法中最重要的一种方法。     

基于邻域均值灰度共生矩阵的图像检索

纹理广泛存在于自然界中,是物体表面最本质的属性。纹理技术一直是热门研究领域,纹理特征提取作为纹理分析的首要任务更是人们研究的焦点。当图像发生旋转时,用已有的基于灰度共生矩阵的图像检索方法,不能很好的给出检索结果,在此基础上,本文提出了一种基于邻域均值灰度共生矩阵的图像检索方法。该方法既能描述图像的灰度分布信息,又能表达局部细节。改方法引入了图像的空间信息,对于图像旋转不敏感。实验结果比较表明,新方法优于单纯的灰度共生矩阵方法。     

基于内容图像检索中纹理分析的研究

首先介绍了三种常用于基于内容图像检索系统中的纹理分析方法。在游程长度统计分析法的基础上提出了一种新的算法——游程累加算法，并设计了一个基于纹理特征进行图像检索的系统。对两种算法进行比较，试验结果表明游程累加算法能更好的反映图像的纹理特征。     

综合颜色和纹理特征的图像检索

提出了一种综合颜色和纹理的图像检索算法。使用分块法和圆环法提取颜色特征,包含图像的感兴趣区域,并使用改进的共生矩阵提取纹理特征。最后对颜色和纹理进行综合。实验结果表明,提出的新算法具有更高的检索率。     

基于纹理特征的数字图书馆文档图像识别

文档图像在数字图书馆馆藏资源中非常普遍。研究了文档图像的识别问题,通过提取文档图像的纹理特征,统计各个纹理测度在文档图像识别中的有效性,选择可靠性、有效性强的纹理特征进行文档图像识别。实验表明,该识别方法效果良好,且具有尺度、旋转不变性。     

基于混合纹理合成技术的远景图生成

提出了一种基于混合纹理的远景图生成算法。该算法通过图像类比,利用两种纹理合成的基本方法,把具有多种纹理输入样图的纹理特征传输到目标设计图中,实现了远景图的绘制。采用块合成的思想及空间位置相关性原理,不仅获得了更好的合成效果,且大大提高了合成速度,同时解决了合成过程中相同纹理之间以及不同纹理之间的边界问题。     

基于KNN的图像自动分类模型研究

所谓图像自动分类是指利用图像自动分类器把待分类的图像分配到预定义的图像类的过程。用于图像自动分类的方法有多种。其中K近邻算法是一种基于实例学习的方法,是一种较理想的自动分类器。本文在它的基础上提出了图像自动分类模型,整个图像自动分类过程包括图像预处理、特征表示、机器学习和图像分类4个步骤。表1。图1。参考文献13。     

图像元数据在检索中的应用

图像是教学资源建设中的重要组成部分.借鉴元数据标准建设中的概念,针对基于内容意义上的图像,定义了图像元数据.在图像特征提取上应用了基于内容的视觉信息检索技术,在图像表示上借鉴了元数据标准建设中的描述规范,描述语言和描述方法.通过实验,分别对图像从颜色和纹理两个方面进行检索,并给出检索结果及对检索结果的分析.     

Internet上的图像信息检索技术

Internet上丰富的图像信息 ,给网络信息检索带来了挑战。本文主要从颜色、形状、纹理、语义等方面阐述了Internet上的图像特征提取 ,分析了图像检索的示例查询方法、相似性度量以及相关反馈技术 ,并指出了目前图像检索中存在的问题和今后发展的方向。     

揭开纹理数码防伪的面纱

纹理数码防伪技术简介 纹理数码防伪技术是随机纹理防伪与个性化数码防伪技术有机结合的综合性防伪技术。它是基于计算机随机数码生成技术、数据库海量图像存储技术，图像切割技术、语音识别技术、智能图像识别技术、图像高速扫描或拍摄采集技术、数码印刷技术、计算机数据导入技术、数码检测技术、防揭起技术、纹理制作或纹理复合技术、缩微印刷技术等为一体的高科技综合防伪技术。     

基于Gabor滤波和稀疏表示的金相图识别

本文中,我们研究了自动识金相图的问题。首先,我们将金相图自动识别问题看成是纹理识别的一个分支,故通过Gabor滤波对其进行纹理特征提取。随后,我们利用对各类金相图在不同方向上的特征值构造多个字典。最后,为了增强对位置变化的鲁棒性,根据不同方向滤波的贡献加权求得稀疏解,并且使用基于稀疏表示的分类方法（SRC）判定测试图片的最终分类。     

Adaboost类法在边境管控目标识别中的应用

边境环境复杂性使得边境管控视频监控系统的智能化需求日渐突出。本文针对边境管控系统中对视频图像中的目标自动识别的需要,采用Adaboost算法,实现基于haar特征的分类器,生成边境管控系统在线目标识别可直接调用行人特征分类模型文件,取得了较好的目标识别效果。     

Adaboost分类法在边境管控目标识别中的应用

边境环境复杂性使得边境管控视频监控系统的智能化需求日渐突出。本文针对边境管控系统中对视频图像中的目标自动识别的需要,采用Adaboost算法,实现基于haar特征的分类器,生成边境管控系统在线目标识别可直接调用行人特征分类模型文件,取得了较好的目标识别效果。     

图像检索中融合语义和底层特征方法的研究

现阶段,以图像内容为基础的图像检索的效率还是较低的,如何通过对图像的纹理、颜色和空间特征进行提取和分析,整合得出语义特征,实现对图像数据库的检索,已经成为了图像检索研究中的热门话题。本文将对相关反馈技术在图像内容及语义检索中的应用进行阐述。     

一种基于内容的图片资料检索方法

针对基于内容的图像检索方法这一日前有效地查询大量图片资料的关键技术，论述了利用面向对象的多媒体数据处理技术构建一个基于内容的图像检索系统的方法，重点讨论了图像纹理特征提取的改进算法，系统通过该算法以及和其它图像检索方法的配合使用．可顺利地实现图书馆数字图片资料的快速检索。     

一种基于近邻传播聚类的无监督图像分割方法

图像分割是图像处理领域的一个重要研究课题,大部分现有的图像分割方法都是根据单独的图像线索（如颜色）来分割图像,但在处理含有复杂场景的自然图片时,这些方法存在较大的局限性。本文中,我们提出了一种全新的基于近邻传播聚类的无监督图像分割方法。该方法将颜色和纹理信息融合为超像素图的局部特征。实验结果表明在分割各种复杂自然图像时,该方法与现有方法相比,性能更好且更加稳定。     

改进的图像修复算法

引言 图像修复是对图像上信息缺损部分进行填充的过程,其主要目的是对图像进行修复,或者移除目标,并使观察者无法察觉图像曾经缺损或已经修复,目前,图象修复技术包括基于偏微分和基于纹理两种修复技术。针对大面积破损区域的修复,     

基于社会标签的图像情感自动分类标注研究

以现存的大量图像社会标签为基础,设计基于社会标签的图像情感自动分类标注模型,提出图像社会标签对情感的贡献度、区分度以及标签在情感维度上的权重3个因子及计算方法,实现图像5种基本情感语义的分类标注。在实际社会网络数据集上进行验证实验,结果表明建立的模型方法在自动标注图像情感语义方面具有较高的准确性和应用性。同时还发现,实际数据集中情感分布差异与复合情感对图像自动标注具有影响。     

期刊分类若干问题探讨

文章论述了期刊分类的复杂性，探讨了期刊分类中的几个问题。