数据挖掘在图像语义检索中的应用

各种基于内容的图像检索算法经过近10a的研究已趋于成熟，但其多用诸如颜色、文理、形状、轮廓等底层特征，缺少高层的语义知识支持，导致检索结果不够理想。本文旨在通过对数据仓库和几种数据挖掘工具的分析研究，探索实现海量的、非结构化的图像数据组织的方法，并选择合适的工具对图像进行挖掘．获得图像语义知识，实现图像自动语义检索。     

图像颜色特征提取及其分类研究

在图像分类和检索中,如何对图像进行特征提取及提取图像的哪些特征信息,影响着图像分类的准确性。提出了一种基于颜色的特征提取算法,同时利用最新的多层的深度学习算法对图像进行分类。结果表明,该研究提出的图像分类方法比传统图像分类算法准确度有较大的提高。     

基于颜色特征的茄子病害图像检索方法

为克服当前蔬菜病害诊断专家系统依靠文字提供信息的不准确性,提出一种基于颜色特征的茄子病害图像检索方法。详细分析茄子病害图像的颜色特征,在符合人眼视觉特征的HIS颜色空间上进行图像预处理。提取图像的均值、方差、偏度、峰度、能量作为检索特征值,构建图像特征矩阵。利用高斯归一化方法进行归一化处理后,采用欧式距离进行相似性度量。在Visual C＋ ＋6．0开发环境下,采用C＋＋编程开发了基于颜色特征的茄子病图像检索系统。结果表明,基于颜色特征的茄子病害图像检索方法的查准率为65％,查全率为83％,识别效果较好。将该算法应用于茄子病害诊断专家系统,将大大提高系统的鲁棒性,能够满足病害诊断的要求。     

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.     

基于多特征融合的图像语义标注

采用了新的颜色特征提取方法,融合图像的颜色和纹理特征作为图像的特征向量,用支持向量机实现图像语义信息的标注.实验结果表明,多特征图像检索要比单一特征检索效果好,在颜色特征的基础上引入纹理特征和形状特征后可有效提高检索效率,而且采用支持向量机融合多特征可成功用于图像语义的标注.     

DCD用于基于内容的自然图像检索

基于内容的图像检索是多媒体应用研究领域的一项关键技术.本文提出了一种应用MPEG-7的DCD描述进行基于内容的图像检索方法,该方法采用图像的主体颜色来代表整幅图像的颜色信息,在检索时效率更高,相对于以前的基于颜色的图像检索方法,具体实现更简便,并且能保证高质量的检索结果.     

基于内容的图像检索技术在服装检索中的应用

随着服装电子商务的日益普及,基于图像的服装检索需求日渐迫切.颜色、花型、款式是服装最本质的三大特征,基于这三大特征进行研究,用代表色表达服装的颜色,利用灰度共生矩阵刻画服装的花型,提取外轮廓特征表达服装的款式,提出相应的匹配算法,实现对服装图像的全方位检索.实验表明,达到理想的检索效果.     

一种基于颜色与空间特征的CBIR系统

基于内容的图像检索CBIR是多媒体信息管理系统的重要组成部分。提出一种利用图像的颜色信息和空间信息提取图像特征的算法——同心圆区域划分法。经实验表明，该算法取得了较好的检索效果。     

基于模糊理论的图像检索算法

在对图像颜色量化的时候,处在量化边界的颜色存在模糊性。在Zadeh提出的模糊集合理论中,隶属度函数能够很好地描述具有模糊性的过渡过程。采用HSI颜色空间的隶属度函数解决以上问题,统计模糊量化直方图来更好地近似人的视觉感知。同时,我们加入模糊子集内颜色的位置分布特征和离散度特征来表示颜色的空间信息。由于纹理也是描述图像的重要信息,提取了经典的灰度共生矩阵。随后,给出了融合四种特征描述符的图像检索算法,并采用模糊汉明距离（FHD）进行相似性度量,实验结果证实了两种检索算法的有效性。     

基于MPEG-7边缘直方图描述符的图像检索算法

提出一种有效的基于MPEG-7边缘直方图描述符的图像检索算法. 该图像内容描述符由4种块边缘模式的游程编码直方图构成.大量的实验结果证明, 与现行的类似算法相比, 本文提出的算法在进行图像检索时, 具有更高的平均查准率和查全率, 且计算量小, 便于实时处理.     

小豆粒色性状遗传的分析

[目的]研究小豆粒色遗传规律,能有效地通过育种途径来提高小豆商品品质。[方法]选用红色、黑色和红底黑斑籽粒颜色的小豆种质资源,组配了2个杂交组合,分析其F2和F3群体粒色性状遗传。[结果]AG118×GM285组合的F2群体粒色分离比是黑粒：米黄粒：红粒=12：3：1,F3进一步验证了F2粒色分离比,黑粒色对米黄为显性,米黄对红色为显性,且黑色对米黄色具显性上位性作用。GM276×GM633组合的F2群体粒色分离比是红底黑斑粒：红粒=3：1,说明红底黑斑和红粒色由一对基因控制,红底黑斑为显性,红粒色由隐性基因控制。[结论]该研究可为进一步探讨小豆粒色遗传规律提供依据,从而提高小豆商品品质。     

图像色彩传递算法的应用模式分析

通过基于低阶矩的全局不带匹配算法、不带邻域的点匹配算法和带邻域的点匹配算法以及高阶矩的匹配算法对一些目标对象进行色彩传递,实现从彩色到灰度、从彩色到彩色、从灰度到彩色的变换,根据测试结果分析4种色彩传递算法的应用特点和影响传递效果的因素.     

内蒙古黑粒小麦种皮颜色的初步遗传分析

为了解内蒙古黑粒小麦种皮颜色的遗传特性,与3个红粒小麦和2个白粒小麦配制了10个正反交组合,观察了F1、F2代植株上籽粒种皮颜色的表现,分析其粒色遗传。结果表明,籽粒种皮黑色为细胞核遗传,黑色对红色和白色均呈显性。内蒙古黑粒小麦与红粒及白粒杂交F2代,均符合9(黑)∶7(红或白)分离规律,说明黑色种皮受2对显性互补基因控制,同一组合的F2各黑粒单株间籽粒颜色有深浅之分,说明这2对显性互补基因还具有剂量效应。通过黑粒小麦与红粒和白粒小麦品种间杂交,可以培育粒色不同的小麦新种质。     

滩羊的毛色及其遗传

研究表明,滩羊的毛色遗传是比较复杂的,但仍表现出了一定的规律,即同类型毛色的公母羊相配,后代中多数或大多数甚至全部个体的毛色表现与其亲代毛色一致;不同类型毛色的公母羊相配时,若以头部有黄色斑点和纯白毛色的公母羊互配.则大部分后代表现为父系毛色,但若以此两种毛色的公羊与头部有灰色斑点或头部黑色斑点的母羊相配时,后代多表现为母系毛色特征。文中还初步分析了滩羊毛色类型间的显隐性关系,同时指出了可能存在的修饰基因及基因互作关系,显性等级关系等尚需进一步研究。研究还指出,改良滩羊毛色的分布范围比控制毛色炎型的一致性较为容易。在滩羊选育工作中,选用标准毛色的种公羊是改良滩羊毛色的简便而有效的方法。     

COLOR POLYMORPHISM IN PACIFIC TREE FROGS

Crosses between green and non-green Hyla regilla suggest that green color is determined by genes at two loci; each loci must have a dominant gene. Red is the result of a recessive gene and brown a dominant gene. The frequency of frogs with each color varies in different populations.     

基于颜色特征码本的病害图像分类算法研究

首先对枸杞叶部图像的各类别病害图像的颜色特征进行分析,建立对应病害类别的颜色特征码本,最后利用稀疏表示理论建立病害图像颜色分布与病害类别的映射关系,进行基于颜色特征码本的病害图像分类。试验结果表明,该方法能有效建立病害图像的颜色特征与病害类别之间的关系。     

基于Bayes的竹片颜色检测分级方法

为了采用机器视觉对竹片自动识别与颜色分选,研究了一种基于竹片图像颜色特征与纹路特征和Bayes分类器的颜色分类方法.首先,对灰度图像采用Canny算子进行边缘检测,再利用Hough变换对竹片进行边缘定位,并对倾斜竹片实施旋转校正,以确定待检测竹片在图像中的具体位置.根据竹片的位置提取竹片区域平均颜色特征及纹路特征,将其作为样本的属性特征,采用Bayes训练的颜色等级作为输出,建立特征参数与颜色等级之间的Bayes分类器,上位机获得分级信号后经串口通过下位机实现竹片的自动分级.试验结果表明,该方法对竹片颜色检测准确率达到91.7%,可为竹制品行业的竹片颜色自动在线检测提供理论依据.     

基于改进颜色特征的小麦病害图像识别技术研究

[目的]介绍一种根据小麦病害图像的颜色特征进行病害识别的方法。[方法]首先对小麦叶部图像进行预处理,利用小波变换进行病害部位增强和去噪;然后基于病害部位的非绿特征进行图像分割,得到只包含病害像素的图像;对病害图像颜色进行统计,得到R、G、B分量的均值,并用相对于绿色分量的均值比作为颜色特征值;最后通过分析样本图像得到每种病害的特征值范围,利用颜色特征值对未知样本进行病害识别。[结果]采用该方法对小麦叶锈病、条锈病、白粉病进行识别,平均准确率达到98%。[结论]为小麦病害的诊断与诊治提供了理论依据。