基于傅里叶描述子的图像检索技术研究

物体的形状分析和识别是模式识别的重要研究方向,其中傅立叶描述子是其重要方法之一,归一化傅立叶描述子具有旋转、平移、放缩不变性和对起始点的选取不敏感的特点.利用傅里叶描述子对二值图像轮廓进行处理得到特征向量,在获得特征向量后,对待检索图像的特征向量和数据库中的图像用过使用相关系数的度量方法进行相似性比较.在P100数据库上进行实验,通过对实验结果进行分析,表明傅里叶描述子在图像检索准确率方面与保留傅里叶描述子点个数的多少有很强的相关性.     

基于傅里叶描述子的形状特征匹配方法在机场掩体目标检测中的应用

文章研究了基于傅里叶描述子的形状特征匹配方法在机场掩体检测中的应用。本文利用傅里叶描述子对目标旋转、缩放和平移描述的不变性,确定了用基于傅里叶描述子的特征匹配方法来检测掩体目标,井对匹配方法的原理、步骤和方案进行了论述。用仿真数据进行了试验,试验结果验证了文中设计的形状匹配方法对掩体类目标检测的有效性。     

基于泛化傅里叶描述子的运动目标检测

提出了一种两层运动目标检测算法.基于普通模型的第一层检测从当前帧中粗略地分割出运动目标.第二层检测包括两部分:首先,从粗略分割和所有历史分割中提取运动目标的泛化傅里叶描述子,然后基于描述子相似性度量,从历史分割中提取和粗略分割相似程度较高的部分组成新模型,并基于新模型得到第二层检测结果.普通模型与新模型均使用概率建模方法,两层检测均使用图分割技术.实验结果表明了该方法的有效性.     

傅里叶描述子及DIP应用

计算机视觉常以物体特征为基础进行区别、分类,本文以傅里叶描述子描述物体的形状特征,同时借助快速傅里叶变换完成傅里叶描述子的程序实现,并作为数字图像处理DIP的基本技术应用在区域分类、物体轮廓识别等方面。     

基于全局自相似描述子的电塔检测

针对电塔图像中重复出现的纹理特征运用全局自相似描述子进行特征描述,进而准确检测巡检图像中的电塔.从巡检图像处理中的实际问题出发,全面分析了自相似描述子的特性,并结合全局自相似描述子的内在机理,分析了选择全局自相似描述子作为电塔特征刻画工具的原因.最后,以各类包含电塔的图像为样本,通过实验验证了全局自相似描述子的准确、高...     

融合轮廓和区域特征的形状描述子

提出了一种融合轮廓和区域信息的新的形状描述子。首先提取图像的轮廓,并对轮廓进行采样,形成描述形状轮廓的有序点列表。之后对每个采样点分别顺时针和逆时针等距离跟踪获得两个邻点,计算相邻点距离、拱高以及质心距离三个函数的均值、方差和极差。然后获取由拱高和质心距离组成的复函数的傅里叶描述子。组合统计值与傅里叶描述子形成轮廓特征。最后对区域进行采样形成形状矩阵,获得低频傅里叶系数作为区域特征。对MPEG—7标准图形库的检索实验显示,该描述子的检索性能显著优于三角形面积函数、质心距离函数、拱高半径复函数和Hu不变矩等同类描述子。     

基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别

针对人工识别轮胎标识点形状效率低、误差大等问题,提出了一种基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别算法。首先对采集的轮胎标识点图像进行降噪、分割、轮廓提取等图像预处理操作;然后通过对预处理后的轮胎标识点图像进行傅里叶变换,提取轮胎标识点轮廓的傅里叶描述子系数;最后通过计算待识别轮胎标识点图像的傅里叶描述子系数,与轮胎标识点模板库中图像的傅里叶描述子系数的欧氏距离数值,其中与最小欧氏距离相对应的模板库形状即为待识别轮胎标识点轮廓的近似形状,从而实现轮胎标识点的形状识别。实验选取圆形、方形、菱形以及十字形,四种共计200幅轮胎标识点形状图像,进行标识点形状识别准确率测试。实验结果表明,该算法能准确地识别出轮胎标识点形状,四种轮胎标识点形状的平均识别准确率为97.25%,其中圆形和方形轮胎标识点的形状识别准确率达98%。     

基于多级三角形面积函数的傅里叶形状描述子

提出了一种用于形状检索的基于多级三角形面积函数的傅里叶描述子.对形状轮廓上任一点,多级三角形面积函数通过轮廓的非等弧长分割计算得出,可以很好地描述形状的整体特征和局部细节特征.形状特征向量由多级三角形面积函数的低频傅里叶变换系数构成.在标准的MPEG-7形状图像库上对该方法进行了图像检索实验,并与已有的分别基于中心距离函数、面积函数、最远点距离函数、角度半径复函数、拱高半径复函数的傅里叶描述子以及混合傅里叶描述子进行了检索性能比较.实验结果表明,所提出的方法在相同查全率时具有最高的查准率,且具有较低的计算复杂度,证明该方法的有效性.     

基于傅里叶变换的植物根系图像拼接方法

提出一种基于傅里叶变换的植物根系图像拼接方法.采用快速傅里叶变换方法提高图像处理质量,缩短图像处理时间,实现图像实时处理,便于图像处理和数据统计.算例应用该方法将微根管采集到的植物根系图像拼接成一个完整的根系图像.结果表明该方法可以为生长在固坡中植物的作用机理研究提供全面的根系生长信息,进一步为植物根系的研究提供可靠的数据源.     

一种新的基于形状特征的图像检索方法

提出一种新的基于形状的图像特征提取和匹配方法.综合采用改进的不变矩和二维极坐标傅里叶描述子对形状特征进行描述.改进的不变矩可以描述物体的整体形状信息,具有平移、旋转和尺度不变性,二维极坐标傅里叶描述子可以对形状的相似性进行定量判别,具有较强的通用性.最后,采用线性加权求和的方式计算综合相似度,将具有较高相似度的结果集返回给用户.实验结果表明,与其它检索方法相比,该方法可以有效地提高检索的查全率和查准率.     

一种基于形状信息描述的图像特征匹配算法

针对已有匹配方法匹配特征点少、图像匹配精度低的问题,提出一种基于边缘形状描述子的图像特征匹配算法。该算法首先利用曲线凸性将图像边缘分割为近似直线段组,再将连接多个直线段的点定义为关键点,将关键点周围直线段组定义为形状特征包,最后利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子。实验结果表明：该算法的图像匹配正确率均高于SIFT算法和Shape Context算法,且对噪声问题不敏感,可应用于基于Hough变换的物体检测。     

一种三结构描述子的图像检索方法

针对基元结构描述子在颜色空间的基础上再提取其他特征,导致偏重对颜色信息的描述而降低了图像检索性能的问题,提出一种应用在HSV颜色空间上的三结构描述子(TSD)的特征提取方法。该方法在HSV颜色空间中分别提取颜色和纹理信息,考虑到了颜色和纹理特征的同等重要性,同时避免了颜色信息的过多干扰;在纹理特征提取中,TSD利用像素间的信息变化来表示局部空间结构信息,解决了传统的局部模式方法忽略对局部结构的空间关系描述的问题,获得了更多的空间结构信息。实验结果表明,该方法在3个图像库Corel-1000、Corel-5000和Corel-10000上的检索准确率分别达到78.08%、38.12%和52.12%,与以往基元结构方法相比,检索准确率得到了提高。     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

基于结构相似度衡量的图像超分辨率重建

图像超分辨率一直都是图像处理领域的研究热点,提出了把图像质量评价方法用于图像超分辨率的方法.把结构相似性度量用于块匹配,搜索图像块的相似块,利用找到的相似块的加权平均重构高分辨率图像.在低分辨率图像上进行了有噪声,无噪声情况下的两种实验,实验结果证明本文提出的方法在相同实验条件下比TV,Sparsity,Softcut取得了更好的结果.进一步分析实验可以发现用结构相似度搜索图像的相似块,使得重构后的图像更加充分地保留了原图像的结构信息.本方法提供了处理图像的新思路,使得对图像质量评价的研究和图像处理的研究可以结合起来共同推动图像处理方法的创新.     

一种新的彩色图像特征检测中相似度计算方法

现代数字图像处理技术中处理的大多是彩色图像。很多处理场合都需要直接实时地对彩色图像进行处理,这样就可以避免彩色图像灰度化过程中的细节损失,也有利于提高算法速度。在基于色彩分布的彩色图像特征检测过程中,需要对色彩空间进行颜色的量化,也需要对不同像素点的颜色值进行比较,并作出合适的相似性和异性计算。论述了一种新的色彩距离,计算方法,大大提高了彩色图像特征提取的准确率与速度。     

基于属性相似度的连续型特征选择方法

特征选择作为模式识别领域的研究热点,是一种重要的降维方法.对于连续型特征,目前主要采用离散化方法或特征分类能力的"相关性"评估进行特征选择.引入区间数相似度的概念,提出一种连续型特征选择方法.该方法以区间数相似度为基础,定义每个特征的属性相似度,以此作为特征选择的启发信息,对特征全集进行排序,选择特征子集,实现特征选择.相关实验表明了该方法的有效性.     

基于傅立叶描述子的轮胎标识点形状识别

针对人工识别轮胎标识点形状效率低、误差大等问题,提出了一种基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别算法.首先对采集的轮胎标识点图像进行降噪、分割、轮廓提取等图像预处理操作;然后通过对预处理后的轮胎标识点图像进行傅里叶变换,提取轮胎标识点轮廓的傅里叶描述子系数;最后通过计算待识别轮胎标识点图像的傅里叶描述子系数,与轮胎标识点模板库中图像的傅里叶描述子系数的欧氏距离数值,其中与最小欧氏距离相对应的模板库形状即为待识别轮胎标识点轮廓的近似形状,从而实现轮胎标识点的形状识别.实验选取圆形、方形、菱形以及十字形,四种共计200幅轮胎标识点形状图像,进行标识点形状识别准确率测试.实验结果表明,该算法能准确地识别出轮胎标识点形状,四种轮胎标识点形状的平均识别准确率为97.25％,其中圆形和方形轮胎标识点的形状识别准确率达98％.     

一种基于快速傅里叶变换的分区域图像配准方法

为提高图像配准的速度,提出了一种基于快速傅里叶变换的分区域图像配准方法.在图像中选取一块小区域代替整体区域,根据对数-极坐标变换、傅里叶变换的特性确定图像间的比例和旋转变化,利用傅里叶的相位相关技术确定图像间的平移关系,从而求出图像的配准参数,最后利用这个配准参数对待配准图像进行全局配准.此方法改进了利用全图求取配准参数的过程,利用小区域变换得到配准参数,减少了运算量,提高了运算速度.     

基于连续肯德尔相关系数学习相似度函数的图像检索方法

提出了一种基于连续肯德尔相关系数学习图像间相似度函数和运用学习的相似度函数进行图像检索的方法.通过对500幅图像所组成的图像数据库以及和其他传统相似度函数学习方法在图像检索中检索效果的比较实验可以得出:该方法的图像检索效果要优于其他相比较的传统方法.     

基于MATLAB的傅里叶梅林变换算法图像拼接的实现

快速傅立叶变换(FFT)改进了离散傅立叶变换(DFT)的计算过程,被广泛应用于数字图像的实时处理中.在相位相关技术的基础上,提出了一种新的图像配准算法,即在需要配准的两幅图像中心选取相同区域大小,进行傅里叶梅林变换,变换后是一个二维脉冲信号,由此而得到图像配准参数.实验结果表明了该算法的有效性和可靠性.