基于最大互信息方法的机械零件图像识别

提出了应用最大互信息方法进行零件图像识别的方法,它利用图像的信息熵描述图像的特征,结合图像的颜色信息及局部形状信息,以互信息作为衡量两幅图像相似性的测度函数进行图像识别,弥补了直方图表达空间信息的不足。该方法既满足位置不变性,又能避免进行图像分割,从而避免了因图像分割引起的复杂计算,使算法容易实现。实验结果表明,该方法提高了零件图像识别的精度、稳定性和可靠性。     

融合颜色与纹理特征的图像内容检索研究

随着信息技术的快速发展,视频、图像等媒体网络信息取代了传统的文本网络信息,基于内容的图像检索成为当今研究的热点问题.本文在分别对基于HSV空间的颜色直方图方法与基于共生矩阵的纹理方法比较的基础上,提出了一种融合颜色与纹理特征的图像检索方法,实现了多特征检索.实验结果显示,当两特征的权重值分别为0.5,0.5时,检索效果大幅度提高.     

支持向量机在图像检索中的应用

运用颜色、形状、纹理等特征的基于内容图像检索技术,采用在分类方面具有全局优化、适应性强、理论完备、训练时间短、推广性能好等优点的支持向量机,进行图像分类,较好地实现图像检索的目的,并以舰船图像为例进行了验证,结果表明,支持向量机在图像检索中具有很好的应用效果。     

基于面积直方图及交互信息测度论的医学图像检索方法

颜色直方图是基于内容的医学图像检索(CBMIR)中提取图像特征的一种重要方法,然而其完全丢弃了医学图像颜色的空间分布信息。为了有效地利用图像颜色的空间分布信息,本文提出了一种基于面积直方图及交互信息测度法的医学图像检索方法。该方法进一步分析了具有相同灰度的像素之间在空间分布上的差异,用其在图像中形成的主要连通区域的面积大小代替传统直方图中使用的像素总和,从而能够间接反映色彩的空间分布特征;同时,为了提高检索准确率,本文引进了交互信息测度方法。实验结果表明,本文提出的检索方法能够较为准确的反映医学图像的信息特征,从而提高了检索的鲁棒性、准确性和高效性。     

基于多分辨率的彩色图像检索研究

本文提出了一种新的彩色图像检索方法,通过在不同分辨率下的直方图提取其全局颜色特征,并结合局部色差模式的方法,获取图像局部特征,进行图像检索.实验表明该方法能显著提高图像检索效果.     

基于2维正面人脸图像的3维人脸重构设计与实现

为了实现基于单张2维(2D)正面人脸图像的3维(3D)人脸重构,采用基于形状和纹理映射的3D人脸重构方法。首先通过主动形状模型及显式形状回归等算法提取预处理后2D人脸图像的特征点及其坐标和纹理信息,然后在标准3D人脸模型Candide-3上建立2D人脸图像与3D人脸模型之间稠密对应的映射关系,再利用纹理映射方法对适配后的3D模型进行覆盖,以便得到与真实人脸高度相似的3D人脸模型,最后使用Open GL将2D图像作为纹理映射至目标3D人脸模型上成为一个真实的3D人脸。实验结果表明:该方法得到的3D人脸模型仍然保持着与原始通用人脸模型相似的形状,并具有良好的连续性和光滑性。     

一种新的形状描述与识别方法

在形状上下文基础上,提出一种新的形状描述符。该形状描述符以形状质心为参考坐标原点建立对数极坐标,并由质心与边界样本点之间的距离及其内角两维构成,其中内角采用质心与边界点连线与轮廓切线之间的切角。这种新的形状描述子计算简单,能较好地区分不同的形状,且具有平移、缩放和旋转不变性,适合使用神经网络来作为识别分类器。最后以神经网络算法作为分类器,在MNIST手写数字数据库和Kimia图像数据库进行了实验验证。实验结果显示:该方法在单目标形状图像检索中取得了较好的检索效果,同时显著地减少了检索所需的时间,适用于较大型图像数据库的检索任务。     

基于内容的唐卡图像数据库检索系统

为了解决藏族唐卡数据库分类检索问题，根据唐卡图像的特点，提出了基于块划分的结合小波帧包分解、匹配对与累计直方图为一体的新方法．该方法有效地结合了颜色、纹理、空间信息等视觉特征，实现了基于内容的唐卡图像检索。并且在查准率和查全率上都取得了好的效果．     

基于优化概率密度函数的图像对比增强技术研究

为了改进局部增强方法的不足,基于图像强度的期望值,构建了全局自适应的图像概率密度函数,提出了一种全局增强的图像对比度增强方法。选择信息熵、峰值信噪比、梯度幅度相似性偏差、直方图利用率作为客观评价指标,测试该方法处理多个图像数据的效果,得到各个指标的平均值分别为:6.75、25.354、0.012、0.864。对比HE、BBHE、IEBHE、LLVORM、BHEPL、BHEMHB算法处理图像后的效果,结果表明:所提方法在保留图像细节的同时提高了对比度,对各类图像均得到最好的客观评价指标和主观视觉效果。     

基于颜色特征的筒纱分拣机器人识别定位方法

针对筒纱分拣机器人作业目标的表面纹理复杂、位置随机摆放等干扰因素的问题,课题组提出了基于颜色特征的筒纱识别定位方法。构建了具有视觉感知的4自由度DOBOT筒纱分拣机器人系统,通过视觉系统获取筒纱多目标的图像,采用对图像进行预处理的算法来提高分拣目标的对比度;将作业目标由RGB空间转换到HSV颜色空间,提取各分量的颜色特征,采用区域生长法对不同颜色的多目标区域进行提取;建立基于图像信息的形心坐标,对各目标区域的连通域进行定位。实验结果表明：该方法能够实现对不同颜色的作业目标的识别与定位,并在分拣机器人的手眼标定的基础上,实现了对不同颜色的作业目标进行分拣。     

基于信息熵的物流规划实证分析

本文采用信息熵不确定性评价方法对某物流园区规划进行了实证分析。经过实证分析表明,该物流规划方案的基础物流设施收益较低,但必须投资建设,汽车检测中心、信息中心能够带来较高的增值收益。本文还对比采用了投资收益分析,其结论与信息熵评价方法一致。     

基于互信息的功能磁共振图像配准

互信息作为衡量两幅图像配准的相似性测度函数,当两幅图像配准时,互信息达到最大值。该文提出了基于互信息脑功能磁共振图像配准新方法,采用了无需计算梯度的Powell直接搜索算法,并通过多分辨的方式加快了图像配准速度。磁共振的配准实验证明,互信息法能准确地实现多模态医学图像的配准,并且能达到亚像素的精度。     

自适应可见图像水印算法

水印的强度决定其鲁棒性,多数水印算法都是人为地调整水印的嵌入强度,其缺点是只对少数图像适用。针对这一问题,该文提出一种具有自适应性的根据图像本身纹理特性预测出水印强度的算法,适合于多数图像,实验结果证明算法是可行的。     

一种提取视频电磁泄漏信息同步特征的方法

检测/截获计算机电磁泄漏的视频信息,其关键技术是图像信息的恢复还原。该文用类Harr小波提取不同程度倾斜的视频图像的纹理特征,测量纹理的倾斜角度,用于自动控制行同步参数的调整,直到行同步的精度满足要求,实现截获的计算机视频泄漏信息(图像)的稳定恢复再现。     

基于纹理映射的医学图像三维重建

提出了一种基于纹理映射的体绘制算法,提高了图像的重建效率,增强了图像的重建效果。算法实现了对二维医学图像序列的三维重建,在目前通用的个人计算机上可以以近似实时的速度重建出高质量的三维图像。针对算法中存在的问题提出了两种不同的改进方法,取得了较好的效果。结合纹理生成的过程和纹理重采样的过程,对重建后的三维图像实现了交互切割的算法。     

一种Android移动终端图像增强算法

针对Android移动终端和低照度图像的特点,提出了一种改进的直方图均衡化的图像增强算法.首先将采集到的RGB图像转换到HSV彩色空间,对V通道的像素进行区分,对需要处理的像素进行直方图均衡化,之后重新转回RGB空间,对整幅图像进行Gamma校正.最后在Android平台上进行试验.结果表明,该方法能够增强低照度图像,也能够满足实时性要求.