基于HIS模型局部直方图颜色图像检索

本文采用HIS模型,并将图像分块,采用局部直方图的方法实现基于颜色的图像检索。通过实验结果比较,局部直方图方法比全局直方图方法,查全率提高5%,查准率提高7%。     

基于几何不变量和规格化直方图的层次图像检索模式

提出层次图像分割方法,将检索图像在不同的层次上分割为不同大小的子块,计算这些子块与查询图像间的相似度进而实现检索,同时可以获得检索图像中查询目标对象的尺度和位置信息。根据图像的几何不变量和规格化直方图特征提出了一种层次块图像检索模式,并且用500幅各类图像进行了试验。在最理想的相似度阈值下,仅以几何不变量为特征的检索精度可达到78%。此外,该检索模式也可很好地处理大小不同的图像。     

基于图像投影直方图法的二维码在线检测与识别

定义了一种二维码,并针对这种二维码提出了基于投影直方图法的图像识别方法,该方法成功地解决了图像识别中对于此类具有不确定边缘的二维码识别问题,对于其他在图像识别中边缘不确定目标的识别同样具有很高的参考价值。     

基于几何模型的三维物体空间定位及识别方法

本文对多面体的空间定位及其识别作了较为深入的研究,提出了一种基于物体几何模型的立体图象柔性匹配及识别算法。依据物体的局部特征和关系图,采用二维半的方法由底向上地恢复物体的深度信息,并建立对物体几何模型的描述,据此,达到了对物体准确识别。     

基于交叉分块直方图的图像检索方法

在基于内容的图像检索技术中,颜色是常用的图像特征。提出了一种基于交叉分块直方图的图像检索方法。首先,对图像进行交叉分块得到若干子图像;然后提取子图像的颜色直方图特征,构造特征向量;最后根据空间距离度量图像间的相似程度,确定检索输出结果。用交叉方式分块得到的子图像间相互交叉重叠,能够在获取图像颜色特征空间分布信息的同时保持图像目标的完整性,并有效抑制图像背景区域对检索结果的干扰。仿真实验结果表明,基于交叉分块直方图的图像检索方法具有优于基于均匀分块直方图的图像检索方法的性能,适用于对多种类型图像的检索。     

基于区域对象的彩色图像检索方法

提出一种基于区域对象的具有鲁棒性的图像检索方法,为进一步研究和实现对象级的基于内容图像检索(content-based image retrieval,CBIR)提供了途径.检索中使用区域对象的特征作为图像的索引,匹配时采用基于对象的非几何相似度度量准则.由于区域对象的特征利用不变矩进行描述,检索方法具有一定的鲁棒性,即具有二维的平移、尺度、旋转不变性.     

基于道路几何模型的单目测距算法

在研究前方障碍物识别及高速公路几何模型基础上,对其左右边缘线的几何约束关系进行了讨论,分析了常用的多目测距算法的不足,提出了一种实时、有效地利用计算机视觉原理实现单目测距的求解高速公路上障碍物距离测算方法,实验证明,系统的实时性好。精度高,达到了实用要求。     

鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法

在相对梯度直方图特征的基础上,结合Fisher线性鉴别分析和角度距离相似性度量方法,提出了一种鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法。充分利用相对梯度直方图和鉴别分析的优势,使所得特征保留更多的对分类有利的信息;引入角度距离相似性度量,很好地克服了传统余弦相似性度量的缺陷,使人脸分类更准确。通过FERET、YaleB和PIE 3个人脸图像子集上的实验证实,鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法能显著提升图像梯度描述特征的分类精度,并对人脸的光照变化具有良好的健壮性。     

基于人眼视觉的红外图像广义直方图增强算法

文章针对传统直方图均衡增强算法存在红外图像细节信息丢失问题,且算法没有考虑人眼视觉特性,提出基于人眼视觉的红外图像广义直方图增强算法;根据像素邻域信息建立广义直方图,进行直方图均衡化处理;在均衡化过程中,利用人眼灰度分辨能力,对拉伸过大的灰度级进行限制,再对被过度压缩的灰度级进行适当拉伸以扩大其动态范围;实验结果表明,该方法有效增强图像局部细节,解决了红外图像视觉模糊的问题,使增强后图像视觉效果更自然。     

基于单应的大倾角图像的几何纠正

针对手持相机获得的图像倾角较大,并且摄取的前后图像之间存在旋转,提出了一种基于计算机视觉中单应原理的几何纠正方法.绕同一摄像中心拍摄的两幅图像之间不存在视差,两图像平面的单应关系H,可以通过它们各自的摄影矩阵P,经过分解后重新组合得到.该方法经试验论证简单、有效.     

基于Finsler几何的k-means算法

针对k-means算法存在的相似性度量、准则函数优化效果不理想及多维流形数据分析性能效果不好等问题,引入Finsler几何中的Finsler度量,提出了一种基于Finsler几何的k-means算法,并在UCI数据集和ORL人脸数据库上与传统k-means算法及SBKM算法进行了比较,实验结果验证了该算法的可行性和有效性.     

基于直方图修改的图像增强技术

直方图修正是一种重要的数字图像增强处理方法,能够有效的改善灰度分布集中,动态范围狭窄缺少必要细节的图像,显著的提高图像的辨识程度。在理论分析的基础上,利用MATLAB软件对模糊图像进行直方图均衡化处理,增强了图像的视觉效果。     

基于VC++的直方图均衡化图像增强

本文讨论了直方图在图像增强中的应用,指出直方图修正技术的基础,阐述直方图均衡化的原理,给出基于VC++的具体实现方法及实验分析结果。     

常用核函数的几何度量与几何性质

研究核函数的几何度量和几何性质,并给出核函数选择(核选择)的建议.首先通过对核函数所蕴含的几何度量的深入分析,导出了常用的高斯径向基核函数和多项式核函数的黎曼度量、距离度量和角度度量;然后总结了这些几何度量的性质,并进行了数学证明;最后在几何性质的基础上,给出了核选择的一些建议.     

一种基于直方图的双阈值茄子图像分割方法

论文提出了一种基于直方图的双阈值茄子图像分割方法,考虑到茄子图像的实际特点,找到了R、G、B分量的一个合适的线性组合,并将其直方图化,根据直方图图像确定分割的阈值,试验证明,该方法简单实用,作为机器人视觉系统的一部分其实时性显得尤其有意义.     

基于用户相似度度量的有效社区Leader选举方法

社交网络社区Leader 选举,即识别社区内影响力最大用户,是社交网络结构分析重要任务之一,在识别意见领袖、增进社区融合等方面具有重要的理论和应用研究价值.传统的社区Leader 选举技术如UserRank和PeopleRank,主要基于社交网络链接分析实现,忽略了用户本身属性的相似度度量.因此得到的社区Leader不能有效保证其社区代表性.本文提出了一种新的用户关系建模方法,将传统的链接分析和用户属性相似度度量融合,有效识别具有代表性的高影响力用户.实验结果表明,提出的方法不仅可以选举出社区内部具有代表性的高影响力Leader 用户,还可以通过社区Leader 选举使得社区内其他用户的查询效率得到有效提高.     

基于直方图的热像显示算法研究

给出了PE算法平台值取法的依据和算法用C语言实现的步骤,并结合具体的实例进行试验,比较和分析了这三种算法能有效压缩信息提高图像对比度的原因,试验表明以HE和HP算法为极限情况的PE算法在合理选择平台值的基础上进行大动态范围的热像显示效果良好．     

保持直方图特性的隐写嵌入

为了提高隐写的安全性, 必须保持隐写前后图像的特征一致. 提出了一种保持直方图特性的隐写算法. 首先, 对像素直方图进行分组, 通过计算定量失真时的最大嵌入数据量, 得到每个像素的修改概率, 并利用STC(syndrome trellis codes)确定需要修改的像素位置; 然后,根据直方图分组情况对需要修改的像素值进行组内和组间自适应调整, 实现秘密信息的嵌入,同时保持隐写前后图像的直方图变化最小. 实验结果表明, 在相同嵌入量的前提下, 该方法对直方图的改动远少于已有的隐写算法, 隐写图像视觉质量更好.     

基于粒计算的融合性贴近度方法

在粒计算的基础上,将粒进行了形式化表示,详细地讨论了粒如何进行度量,进一步对粒在相似度度量方面加以阐述.对不同的事物相同标准和相同事物不同度量标准这两种情况的相似度度量进行探讨,并提出了一种新的基于粒计算的融合性贴近度方法对不同相似性度量方法进行了统一,减少了中间过程,避免了标准不同不能进行比较的问题.