图像检索中的两层描述和非对称区域匹配

在基于内容的图像检索中,需要描述图像中的空间信息从而克服仅基于全局特征的传统方法的局限.图像分割是得到图像空间描述信息的重要手段,但对于所有图像利用同一种分割结果的检索算法(单层描述方法)会受到图像分割算法精确度的影响而使性能受到限制.本文提出了基于图像的两层描述(包括粗略描述和精细描述)和非对称区域匹配的算法以减少不精确分割带来的不利影响.利用从7000张通用图片库中随机选取的700幅查询图像而进行的统计实验结果表明此算法可以有效的提高检索效果.     

基于视频编辑模型的视频淡入、淡出和叠化的检测

该文基于视频编辑模型,推导出几个能用于检测镜头淡入、淡出和叠化的重要特征:方差、边界强度、有效平均梯度和双重色度差。通过比较,我们选取了方差序列和双重色度差特征作为检测依据,首先利用方差序列检测淡入、淡出和可能的叠化位置,以保证取得高的查全率,然后利用双重色度差序列确认叠化以提高检测准确率。由于检测对DC序列进行,算法计算时间复杂度比较低。     

客观的图象质量测度及其在分割评价中的应用

图象分割是图象分析中的关健步骤。对图象分割的评价是研究分割技术性能的有效手段,其中分割质量测度起着重要作用。本文介绍一类新的客观质量测度并对其性能进行了比较研究。另外为了验证新测度的有效性,本文提出了一种比较合理全面的分割技术分类法。在此基础上选取各类技术中有代表性的算法借助新的质量测度进行了实际评价比较并取得了有意义的结果。     

智能视频监控中基于机器学习的自动人数统计

提出了智能视频监控中基于机器学习的自动人数统计系统.该系统通过机器学习的方法对视频序列中人的头肩部位进行准确地检测,克服了传统检测方法如连通域分析和简单模板匹配的不足,对光线变化和人群拥挤等问题具有较好的稳健性,在对具体场景的初步测试中取得了较满意的效果.     

基于全局运动信息的视频检索技术

运动信息是描述视频内容的一种重要信息,本文介绍了一个基于全局运动信息的视频检索系统.在该系统中,我们通过对视频数据进行短时全局运动分析,较为精确地提取出了描述全局摄像机运动的双线性运动模型,并以该模型参数为运动特征,以特征点序列顺序匹配以及全局运动矢量距离平方和为基础,构造了一个视频检索方案.实验结果表明,在特定的应用领域,如体育类视频中,我们的检索方案能够实现一定程度的语义内容检索,同时提供了采用其他图像特征所无法实现的检索功能.     

过渡区和图象分割

过渡区是实际图象中介于目标和背景之间的特殊区域，本文介绍过渡区的特点和确定过渡区的方法。本文还提出了一种自动基于过渡区的新分割算法，并把该算法与常见的阈值选取算法进行了比较，分析和实验结果表明新算法运算简单并有较强的抗干扰能力。     

低质量图像基于散射图SEM估计的MAP像素聚类方法

直方图是最常用的图像灰度统计分布的表示方法,二维直方图包括共生矩阵,灰度－边界值散射图,灰度平均灰度散射图等,本文提出了一种采用ＳＥＭ算法完成对灰－平均灰度的二维正态分布假设的参数估计,然后采用最大后验概率（ＭＰＡ）准则进行像素无监督聚类的图像分割算法,测试结果显示,我们的算法性能良好,尤其是对低对比度,有阴影和重噪声的低质量图像的分效果远优于其他基于散射图的阈值化方法。     

一种改进的利用人眼视觉特性的小波域数字水印技术

不可见性和稳健性是数字水印最基本的要求,而影响水印这两个基本特性的因素主要是嵌入策略、嵌入公式和嵌入强度。提出一种改进的利用人眼视觉特性的基于离散小波变换（DWT）的数字水印算法。实验结果表明,应用本算法实现的水印嵌入强度可调,在满足不可见性的条件下,对常见的图像处理和噪声干扰具有很好的稳健性。