基于直方图小波变换的图像颜色特征索引技术

提出了一种基于直方图小波变换的图像颜色特征索引技术:对图像HSV颜色直方图进行小波变换,变换后数据用于相似性的递进匹配.该方法与直接直方图比较具有相同的效果,而特征矢量长度明显减少,检索效率明显改进.实验结果表明,小波变换由于其金字塔形式可为图像数据库提供内容特征的递进匹配,明显加快图像检索匹配速度.     

基于多尺度分解的图像递进检索

提出了一种基于小波多尺度分解的图像递进检索匹配方法.首先用小波变换对图像进行多尺度分解,提取其各子带的前三阶矩(标准差、偏斜度)和最低频段(LL子带)的小波变换值作为特征值.然后在检索匹配时,用各尺度的标准差和偏斜度进行递进筛选,再用LL子带的HSV颜色直方图计算图像之间的相似性距离,进一步对检索结果求精.与传统的直接直方图方法比较,结果表明,运用该方法,不仅计算量大大降低,明显加快检索速度,而且检索精度也明显提高.同时,由于小波变换已经成为新一代图像压缩标准的核心,该方法可以直接在压缩域进行特征提取和检索.     

特征组合在地质图像检索中的应用

为了将基于内容的图像检索技术应用到地质图像的分析与检索中,在使用灰度直方图和Gabor小波变换进行特征提取的基础上,提出了一种使用灰度及纹理这两种特征结合对目标图像进行分析检索的算法。试验结果表明,在进行图像特征相似度匹配时选取合适的相似度阈值,该算法能够取得满意的检索效果。     

多杀性巴氏杆菌C48-16电转化条件的研究

为了将基于内容的图像检索技术应用到地质图像的分析与检索中，在使用灰度直方图和Gabor小波变换进行特征提取的基础上，提出了一种使用灰度及纹理这两种特征结合对目标图像进行分析检索的算法。试验结果表明，在进行图像特征相似度匹配时选取合适的相似度闽值，该算法能够取得满意的检索效果。     

基于颜色的图像检索方法的研究

为了从海量图像库中准确、快速地查找所需要的图像信息,基于内容的图像检索技术应运而生并且成为学术界研究的热点.基于内容的图像检索主要是利用图像的可视化底层特征,如颜色、纹理、形状等特征进行检索.从颜色特征出发对现有的基于颜色的图像检索技术方法进行分析,从最初的颜色直方图到后来的基于颜色空间特征的图像检索和模糊颜色直方图,最后在此基础上对今后的研究做了简要的概述.     

最佳区域匹配在彩色图像检索中的应用

为了减小分割的不确定性对检索结果的不良影响,提出通过检索图像与数据库中图像各区域之间的特征距离得到最佳匹配区域,即综合所有区域特征的距离方法来实现图像匹配.同时根据人眼的视觉特点,在全局相似度量时对检索图像各个区域的重要系数进行调整,与全局颜色直方图等方法比较.结果表明,用本文的检索方法检全率与检准率进一步提高,对于目标显著的图像其检索结果更是明显提高.     

一种使用多特征的鱼类图像检索方法

为解决数量巨大、特征复杂的鱼类图像难以用单个特征准确描述,以至于给鱼类图像检索带来困难的问题,提出了一种基于多特征的鱼类图像检索方法——MFFIR,并针对鱼类图像的特点设计了由颜色直方图、特征矩和Gabor特征构成多维特征向量。在此基础上,采用MFFIR法通过计算多维特征向量的特征相关性,实现了鱼类图像的匹配与检索。为验证此方法的有效性,使用"QUT_fish_data"数据集和"DLOU_fish_data"数据集进行了仿真实验,实验结果表明,MFFIR法具有较好的准确率和较强的鲁棒性。     

基于小波分析及改进KNN的红虫识别研究

1淡水浮游生物特征提取 1．1颜色特征提取由于红虫、剑水蚤、猛水蚤图像在颜色上有明显区别，所以先提取图像颜色信息，将其作为分类的一项重要特征。颜色直方图以及其组成的空间可以作为图像识别的训练集（数据库）中颜色特征的表示。利用信息论的方法扩展基于颜色信息的图像属性特征。根据颜色直方图的定义可以推出该图像的概率密度函数如公式（1）所示：     

一种全局主色和局部主色相结合的图像检索方法

提出一种基于全局主色和局部主色相结合的图像检索方法.对图像进行扇形分割,提取各扇区的主色,对全局主色和局部主色同时进行相似度匹配.不仅利用图像的颜色特征,也考虑颜色特征的空间分布.对该方法的检索效果和性能进行详细分析.实验结果表明该方法反映图像颜色的空间分布及局部细节,具有更好的检索效果.     

CBERS-02影像条带噪声处理方法探讨

选择覆盖内蒙古阿荣旗地区CBERS02-CCD数据,采用直方图匹配法、主成分分析法、矩匹配法、低通滤波法、小波变换法等空间域和频率域共5种方法,结合定性分析和定量计算对比评价,结果表明,小波变换法可以有效去除条带噪声,而且在细节突出方面也存在一定优势;矩匹配法容易改变地物本身的光谱信息,虽然条带去除效果较好,但不适宜CBERS-02影像数据图像与处理工作;主成分分析法不仅没有去除条带,在某种程度上,反而加强了条带噪声。     

Gabor小波和局部二值模式结合的一种人脸识别算法

针对传统的Gabor小波存在提取特征维数高、识别时间长的缺点,对Gabor小波的使用方法进行了改进.首先利用Gabor小波的幅值直接与人脸图像作乘积得到Gabor图像,接着使用局部二值模式得到纹理图像,然后提取出纹理图像的直方图信息,作为人脸图像的特征,最后使用支持向量机作为分类器,在未经过预处理的ORL人脸数据库中取得95%的识别率.平均每张人脸图像识别时间为0.14s,表明该算法能符合实际应用的要求.     

大豆冠层多源图像特征点配准方法研究

针对具有颜色信息的大豆冠层三维结构形态的重建问题,采用PMD摄像机与彩色摄像机相结合的多源图像采集系统获取大豆冠层多源图像,对大豆冠层多源图像特征点配准方法进行研究。以彩色图像和强度图像为研究对象,利用仿射变换实现彩色图像坐标系到PMD图像坐标系的转换;利用Harris算法检测图像特征点,采用基于归一化互相关系数法(NCC)实现特征点粗匹配。为克服传统RANSAC算法抽样次数较多及和数据检验时间较长的弊端,提出在特征点匹配阶段,按照可信度将特征点对排序,从可信度高的点对开始抽取的方法来优化经典RANSAC算法,进而实现特征点精匹配,最终完成多源图像特征点配准。为验证本研究提出的图像配准算法的有效性,将该算法与传统图像配准算法相对比,结果表明:室外和室内环境下,样本组的平准正确配准率分别为83%和87%,均优于传统图像配准算法,并满足快速配准大豆冠层多源图像特征点的要求。     

水稻稻瘟病图像识别预处理方法研究

为了实现计算机对水稻稻瘟病病害的自动识别,研究了水稻稻瘟病病斑图像的预处理和形状特征提取方法。试验中利用灰度变换、直方图均衡化及中值滤波法有效去除了噪声和增强了图像,利用拉氏算子对病斑图像进行边缘检测,准确提取了病斑的形状特征,实现了稻瘟病图像目标分割。这些研究为进一步的特征参数提取及最终病害确定打下基础。     

基于间隙度的无人机林地航拍图像序列拼接方法

无人机林地航拍图像具有的分辨率高、数据量大、边缘丰富的特点,造成了特征点配准中误匹配率的增加,因此本文提出了一种新的无人机林地航拍图像序列拼接方法。分形中的间隙度可用于描述图像区域纹理的粗糙程度,本文首先利用间隙度特征选取图像中局部图像块作为候选区域查找特征点,减少了待配准的特征点数量,提高了特征点配准正确率;其次,采用全局拼接技术变换图像,减少传统拼接中矩阵连乘产生的误差的积累和传播。实验中选取了不同拍摄高度的两组图像序列,将本方法与传统的全局SURF特征方法和降采样图像拼接方法进行了对比,结果显示本方法可以有效拼接图像,同时不会损失原图像的精度信息,并从视觉效果和均方根误差两个角度证明了本文方法优于其他两种方法。