互信息在图像检索中的应用

提出了一种新的相似性图像检索方法,它利用信息熵理论,分别对图像的颜色、形状和纹理特征进行描述,给出一个综合的相似性匹配算法。该方法首先分割图像,把一幅图像划分为若干子区域,抽取图像的主要形状和统计其所含的角度信息;然后利用信息熵计算图像之间的颜色、形状和纹理互信息。试验结果表明与其他方法相比,新的相似性图像检索方法具有更好的图像检索效果。     

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。     

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。     

深度哈希卷积网络在图像检索中的应用

随着网络图像数据的迅猛增长,基于传统的人工设计视觉特征的图像检索方法的效果已无法满足要求。为此,提出了一种基于深度卷积神经网络的监督哈希编码方法。该方法是基于分类和量化误差的深度哈希,同时学习图像、哈希码和分类器的特征表示,然后利用标记的监督信息和深层架构学习卷积网络差异性特征表示,并直接用于生成哈希码和预测图像标签。根据相互关联的量化误差和预测误差共同调整深度网络的学习,最终对给定图像在低维汉明空间上实现快速检索。在MNIST和CIFAR-10两个图像集上的实验结果表明:所提出的方法与几种主流方法相比检索性能更好。最后,将所研究的深度卷积神经网络应用于Metel多媒体教学资源平台的图像检索中,取得了良好的检索效果。     

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NMI特征的图像检索方法

基于图像的NMI(归一化转动惯量)特征提出了一种新的图像检索方法,其优点是计算简单、图像特征占用存储空间小。实验结果表明,该方法具有一定的实用价值,可用于图像检索。     

基于Tamura纹理特征的织物组织识别算法

针对目前织物组织的识别主要依赖人工而导致效率低下的问题,研究并设计了一种基于Tamura方向度纹理特征的织物组织识别算法。该算法通过将Tamura纹理特征中的方向度、形态学运算以及高斯模糊有机结合,成功生成经纬组织点分布图以实现织物组织识别。通过计算织物组织图的Tamura方向度特征值提取了纹理信息,利用纹理信息结合数字图像处理技术获得组织点分布。实验证明,针对具有较强纹理信息的织物组织,特别是经纬纱线颜色相近的织物,该算法能够很好地实现识别效果。     

网络信息组织的词汇控制及其展望

目前的各种网络信息组织工具对网络信息实施词汇控制的方法有三大类型:对网页网站的内容特征进行关键词索引、基于因特网数据库的词表辅助检索和网络信息检索工具中的概念检索.     

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。     

网络信息检索的途径及方法

根据目前网络信息资源及其现有类型,评介了"概念"术语"单位"的网络检索、图书资源的网络(网上图书馆、网上书店)检索、期刊论文的网络(悠游期刊网、中国期刊网)检索及其他学术信息(学位论文、会议信息、专利及标准、地图及图像图片)的网络检索的途径及方法,供读者进行网络检索时参考.     

基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制

根据极化SAR图像的特点,针对传统空域滤波方法总存在降低相干斑与有效保持边缘纹理信息这一对矛盾,探讨了基于独立分量分析的极化SAR图像相干斑抑制技术,研究了两种基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制方法,并分析了其优缺点及应用条件。实验结果表明:基于独立分量分析的方法能有效降低相干斑噪声,较好地保留边缘纹理信息,是一种有效的相干斑抑制方法。     

融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对该方法进行了仿真。实验结果表明,该方法能充分利用SAR图像特征,不需要去除相干斑噪声的预处理过程,实现了对图像中目标与背景的正确分割。     

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。     

面向工业设计教学的图片管理系统的设计

随着信息化社会的来临,人们越来越多地接触到大量的多媒体信息数据,对这些信息数据的有效组织和检索成为当前人们研究的一大热点.提出了以图片的内在性质特征为内容,用语义描述和刻划图片的方法,较准确地描述图片,开发了面向工业设计教学的图片管理系统.不仅实现了对图像进行基于关键字的检索,还实现了基于本质内容等多种组合方式的查询.     

基于深度哈希的批量图像并行检索方法

针对图像检索的精确度和效率基于内容海量图像检索的关键问题,提出了一种基于深度哈希算法的图像并行检索方法。首先使用卷积神经网络建立图像特征和哈希码提取模型,然后将图像输入到训练好的模型中获取图像特征和哈希码,并存储在分布式数据库HBase中,最后在Hadoop并行计算框架中实现了一种并行检索方法。在大规模数据集CIFAR-10上进行检索实验,得到平均准确率为60.28%,相比SIFT算法提高了12.63%,且批量检索一张图像的平均时间为0.73 s。因此,该方法可使检索精度得到明显提高,还能提高海量图像的存储和检索效率。     

基于特征提取与LM-BP神经网络协同作用的异常条形码辨识方法

针对复杂工况环境下异常条形码的识别问题,提出了一种新的基于特征提取与BP神经网络协同作用的异常条形码判别方法。首先,为有效对条形码图像特征进行表征,从图像histogram of oriented gradient(HOG)特征、曲线特征、纹理粗糙度、纹理灰度特征着手,建立条形码识别的特征库;在此基础上,建立以LM-BP神经网络为核心的辨识框架对条形码特征进行训练和辨识;最后,通过模拟国网新疆电力有限公司电力科学研究院计量生产自动化系统现场的条形码图像验证了算法的合理性。实验结果表明:基于特征提取与LM-BP神经网络协同辨识的方法能有效对条形码状态进行识别,其识别精度可达88. 29%。     

基于稀疏编码的图像语义分类器模型

为了解决图像检索以及遥感图像识别等图像处理研究中本质的问题——如何对高层抽象图像语义进行有效的分类,本文采用生物视觉认知机理,结合生物特征信息,用最小生成树的方法构造图像信息语义树,提出了一个基于稀疏编码的图像语义分类器(SCISC)的模型。实验结果表明:该模型在图像分类中有较高正确率。     

网络学术信息资源检索方法研究

网络学术信息资源日益丰富,已成为科研工作所需信息的主要来源.本文从网络学术信息资源的主要类型、获取途径及检索技术与技巧等方面探讨了网络学术信息资源的检索方法.