基于FMM的图像建模与语义对象分割

提出一种基于有限混合模型(FMM)的图像自动建模与语义分割方法.算法采用分水岭算法进行预分割,以给FMM模型设定合适的初始参数.同时针对传统EM算法的不足,对其分类结果自动执行合并与分裂操作以获得最佳分类数并跳出局部极值点.实验结果显示新方法能获得较精确的具有良好视觉感知的语义分割结果.     

浅谈基于情感的图像检索系统

介绍了基于情感的图像检索系统产生的原因及概念,分析了图像特征提取技术和图像特征与情感空间映射技术,提出了系统设计的五个模块,以其对系统的建立有一定的参考价值。     

浅谈基于情感的图像检索系统

介绍了基于情感的图像检索系统产生的原因及概念,分析了图像特征提取技术和图像特征与情感空间映射技术,提出了系统设计的五个模块,以其对系统的建立有一定的参考价值。     

基于语义导向的光场图像深度估计

光场图像的深度估计是3维重建、自动驾驶、对象跟踪等应用中的关键技术。然而,现有的深度学习方法忽略了光场图像的几何特性,在边缘、弱纹理等区域表现出较差的学习能力,导致深度图像细节的缺失。该文提出了一种基于语义导向的光场图像深度估计网络,利用上下文信息来解决复杂区域的不适应问题。设计了语义感知模块的编解码结构来重构空间信息以更好地捕捉物体边界,空间金字塔池化结构利用空洞卷积增大感受野,挖掘多尺度的上下文内容信息;通过无降维的自适应特征注意力模块局部跨通道交互,消除信息冗余的同时有效融合多路特征;最后引入堆叠沙漏串联多个沙漏模块,通过编解码结构得到更加丰富的上下文信息。在HCI 4D光场数据集上的实验结果表明,该方法表现出较高的准确性和泛化能力,优于所比较的深度估计的方法,且保留较好的边缘细节。     

基于场景语义的遥感图像目标识别

高分辨率遥感图像的信息解译的通常思路是从特定类型目标的检测与识别分析入手,最终实现图像场景的认知理解。给出一种利用CSIFT特征的遥感图像视觉特征表示方法和基于PLSA的遥感图像场景语义识别方法,并利用10类典型遥感图像场景进行实验,充分验证了该方法的有效性。     

图像情感计算综述

相对于底层视觉特征层,人们只能够感知和理解图像、视频的高层语义层,包括认知层和情感层.以往对图像内容分析的工作主要集中在理解图像的认知层,即描述图像的真实内容,如物体检测与识别.然而,公众对数字摄影技术的广泛使用及对图像情感表达的强烈需求,使得对图像最高语义层一情感层的分析变得越来越迫切.对图像情感层的分析,简称图像情感计算,主要目的是理解观察者看完图像后所引起的情感反应.本文首先介绍了情感的定义与描述,然后给出了图像情感计算的问题描述,最后总结了图像情感计算的研究现状.     

基于词汇树层次语义模型的图像检索算法

解决语义鸿沟必须建立图像低层特征到高层语义的映射,针对此问题,本文提出了一种基于词汇树层次语义模型的图像检索方法.首先提取图像包含颜色信息的SIFT特征来构造图像库的特征词汇树,生成描述图像视觉信息的视觉词汇.并在此基础上利用Bayesian决策理论实现视觉词汇到语义主题信息的映射,进而构造了一个层次语义模型,并在此模型基础上完成了基于内容的语义图像检索算法.通过检索过程中用户的相关反馈,不仅可以加入正反馈图像扩展图像查询库,同时能够修正高层语义映射.实验结果表明,基于该模型的图像检索算法性能稳定,并且随着反馈次数的增加,检索效果明显提升.     

基于空间语义模型的高分辨率遥感图像目标检测方法

该文提出一种基于空间语义模型的方法,用于高分辨率遥感图像复杂场景中典型地物目标的自动检测。该方法通过分割获取图像对象,引入主题模型统计对象的多维特征,提高了对象特性描述的精度。在此基础上,对图像中有意义的地物目标及它们之间的空间关系建模表达和定量计算,通过获取场景的语义解析树,辅助实现对复杂地物目标的准确提取和定位。在测试数据集上的实验结果表明,该文方法具有较高的智能化程度和较强的稳定性。     

基于深度学习的图像语义分割方法综述

图像语义分割技术是计算机视觉领域的核心研究内容 之一,在生产生活中有着广泛的应用需求。随着计算机性能的提升和深度学习技术的不断发展,研究者们对图像语义分割的实际效果和性能有着越来越高的研究热情。文章通过对图像语义分割方法的研究整理,梳理出现阶段图像语义分割研究的主要问题,针对这些主要问题整理了研究者们提出的解决方法和思路,介绍了语义分割领域常用的公共数据集以及算法性能评价标准,最后对各个算法进行性能的比较和评价,并对图像语义分割领域下一步的研究热点方向进行了展望。     

基于CSI反馈的语义图像传输

语义通信通过构建传输背景知识库、感知传输内容,大大节省传输带宽,提升传输质量。该方面的研究逐步与无线通信物理层融合,从而构建完整的语义传输系统,但现存的端到端语义编码设计无法感知不断变化的无线信道。提出了基于信道状态信息反馈的图像语义分割编码（SS-CSI）方案,根据不同子信道上的信噪比（SNR）对传输的关键特征信息进行分割和编码,并根据实际分类任务需求保护相关语义特征。仿真测试表明,SS-CSI根据实际信道环境,在低SNR下大幅提升了物体传输质量和分类性能,在高信噪比上则进一步传输更多背景信息,提升了整体的图像均方误差性能。     

基于视觉感知的图像检索的研究

基于内容图像检索的一个突出问题是图像低层特征与高层语义之间存在的巨大鸿沟.针对相关反馈和感兴趣区检测在弥补语义鸿沟时存在主观性强、耗时的缺点,提出了视觉信息是一种客观反映图像高层语义的新特征,基于视觉信息进行图像检索可以有效减小语义鸿沟;并在总结视觉感知的研究进展和实现方法的基础上,给出了基于视觉感知的图像检索在感兴趣区检测、图像分割、相关反馈和个性化检索四个方面的研究思路.     

一种基于GMM的图像语义标注方法

针对图像语义概念具体语义描述的问题,提出了一种基于GMM的图像语义标注方法。该方法对于每一个语义概念分别建立基于颜色特征和纹理特征的GMM模型,利用EM算法获取关键词内容,最后融合两个GMM模型求取的概率排序结果,对未知图像进行标注。实验结果表明,提出的方法能够准确地为待标注的图像预测出若干文本关键字,有效提高图像标注的查准率和查全率。     

基于深度网络的图像语义分割综述

图像语义分割不仅预测一幅图像中的不同类别,同时还定位不同语义类别的位置,具有重要的研究意义和应用价值.本文阐述了图像语义分割最新的研究成果和方法,从三个角度综述了基于深度卷积神经网络的图像语义分割模型,分别是基于候选区域模型、基于全卷积网络模型和基于弱监督学习的语义分割模型,对这三类模型的方法和结构进行了详细的研究和分析.并在PASCAL VOC 2012数据集上对一些代表性的语义分割算法的性能进行了比较分析.     

图像语义提取方法研究

为解决从图像的低层视觉特征到高层语义特征的＂语义鸿沟＂问题,对当前的语义提取方法进行研究,简单介绍了图像语义层次模型,并根据语义信息的来源不同,归纳总结了图像语义中基于处理范围的方法,基于机器学习的方法,基于人机交互的方法和基于外部信息源的提取方法,这些工作为图像语义提取和图像语义检索等研究提供有益参考。     

一种基于上下文语义信息的图像块视觉单词生成算法

基于视觉单词的词包模型表示(Bag-of-Words)算法是目前场景分类中的主流方法.传统的视觉单词是通过无监督聚类图像块的特征向量得到的.针对传统视觉单词生成算法中没有考虑任何语义信息的缺点,本论文提出一种基于上下文语义信息的图像块视觉单词生成算法：首先,本文中使用的上下文语义信息是视觉单词之间的语义共生概率,它是由概率潜在语义分析模型(probabilistic Latent Semantic Analysis)自动分析得到,无需任何人工标注.其次,我们引入Markov随机场理论中类别标记的伪似然度近似的策略,将图像块在特征域的相似性同空间域的上下文语义共生关系有机地结合起来,从而更准确地为图像块定义视觉单词.最后统计视觉单词的出现频率作为图像的场景表示,利用支持向量机分类器完成图像的场景分类任务.实验结果表明,本算法能有效地提高视觉单词的语义准确性,并在此基础上改善场景分类的性能.     

面向图像的Web对象模型技术

Web上有大量的图像数据，为了提高这些图像数据的利用率，需要研究适应Web特点的图像检索技术。将对象技术应用到Web上的图像数据，提出了一个面向图像的Web对象模型，增强了图像文件的结构性。根据该对象模型构造的检索系统可以对分布在Web上的图像进行基于语义信息的检索。     

基于语义树的概念语义相似度计算方法研究

在分析传统语义相似度计算方法的基础上,综合考虑了边的深度、密度、强度及两个概念的语义重合度、层次差等主要影响因素,提出了一种基于语义树的概念相似度计算方法,并验证了该算法的合理性.     

迷彩伪装目标图像语义分割数据集的构建

数据集是基于深度学习语义分割技术的重要组成部分.为了将语义分割技术应用于野外战场环境,构建一个符合实战场景的数据集至关重要.针对迷彩伪装目标侦察识别的作战保障需求,分析了野外战场环境及战场侦察图像的特点,设计了特定场景数据集的构建流程与方法,构建了具有精细化语义标注的语义分割数据集CSS,并通过实验验证了该数据集在语义...     

基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法

传统视觉词典模型没有考虑图像的多尺度和上下文语义共生关系.本文提出一种基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法.首先,对图像进行多尺度分解,从多个尺度提取不同粒度的视觉信息;其次利用基于密度的自适应选择算法确定最优概率潜在语义分析模型主题数;然后,结合Markov随机场共同挖掘图像块的上下文语义共生信息,得到图像的多尺度直方图表示;最后结合支持向量机实现场景分类.实验结果表明,本文算法能有效利用图像的多尺度和上下文语义信息,提高视觉单词的语义准确性,从而改善场景分类性能.