综合利用颜色和纹理特征的图像检索

基于特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。本文介绍了我们设计的分别基于颜色特征和基于纹理特征的两种图像检索算法。在利用单一特征检索的基础上,我们提出了一种综合利用上述两个特征共同进行检索的方法。对真实图像数据库的检索实验表明,综合特征检索要比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,因而检索效果更好。     

基于CNN的康普顿背散射图像中违禁品分割方法

康普顿背散射(CBS)技术是一项较新的射线安检技术,可以提高复杂背景下安检设备对爆炸物等有机违禁品的探测力度,这其中一个重要环节就是图像中违禁品的分割问题.本文提出了一种基于细胞神经网络(CNN)的CBS图像滤波及分割方法,在此基础上又提出了一种基于CNN和数学形态学的孤立点滤除方法,并对这两种方法进行了详细分析,给出...     

基于特征元素和关联规则的图象分类方法

图象分类是搜索引擎中的重要模块.本文提出了一种基于特征元素的图象分类方法.特征元素与特征向量相比能够根据人的主观感知来提取图象的视觉特征.与传统的基于特征向量的图象分类方法不同,本文提出的图象分类方法不计算特征空间中特征向量之间的距离,而是通过关联规则挖掘发现图象的特征元素与图象所属类别之间的联系.本文实现了该分类算法并将其与一种基于特征向量的图象分类方法NFL相比较.实验的结果证实了所提方法的优越性.     

基于多级描述模型的渐进式图像内容理解

针对目前基于内容的图像检索技术中低级特征无法准确全面地描述高级语义的问题,本文提出了一种基于多级图像描述模型的渐进式图像内容理解.该图像描述模型在不同层次上对图像内容进行分析和提取,实现了图像内容的全方位描述,从底层向高层的过渡是渐进式的图像理解过程.特别是从视觉感知层到目标层,体现了图像低级特征与高级语义之间的过渡.本文给出了一种基于先验知识的上下文驱动的目标理解算法,实现了图像语义的提取.作为一个应用实例,本文给出了以上方法在基于内容的图像检索技术中的具体应用.     

基于Hausdorff距离的相似性和对称性度量及在人脸定位中的应用

本文提出了一种基于改进的Hausdorff度量的人脸定位方法.首先,改进了模板匹配中基于Hausdorff距离的相似性度量.传统的Hausdorff距离仅仅计算了两个点集之间的平均失配程度,而改进的方法同时考虑了点集之间的距离平均值和标准差,所以对人脸定位中姿态、表情、个体的变化具有更好的鲁棒性.另外还将Hausdorff距离应用于测量对称性这一人脸的重要特征,并将对称性度量和相似性度量结合起来进行人脸定位,从而取得了较高的定位正确率和定位精度.     

自适应去噪滤波器组合的训练与设计方法

该文通过建立噪声信道模型提出一种对噪声自适应的去噪滤波器组合进行训练和设计的方法。通过对训练图像及噪声信道输出图像的有监督训练,建立自适应于噪声的滤波器组合模型,并可在随后的应用中采用该模型对通过噪声信道的图像进行盲滤波达到滤除图像噪声和保留图像细节的目的。为验证设计方法的有效性,采用高斯调制的加权中值滤波器组对信道中常见的椒盐噪声和均匀分布脉冲噪声进行滤除,效果较现有方法有明显优势。该设计方法可以推广应用到其它具有适应性的去噪滤波器之上,使它们对不同类型、不同强度的信道噪声进行更柔性化的处理。     

分割双纹理图像的最佳Gabor滤波器设计方法

本文提出了一种用单Gabor滤波器分割双纹理图像时最佳Gabor滤波器的设计方法.该方法根据纹理图像能量在频域上的分布相对集中但并不局限于单一频率的特性,通过比较两类纹理之间的Fourier功率谱密度来设计最佳Gabor滤波器.与现有的方法相比,它具有计算量小、分割效果好的特点.另外它还提供了一种根据Gabor滤波器的频率带宽参数来指导搜索最佳滤波器的新策略,这与人类视觉系统的特性是相吻合的,具有很强的可操作性.     

正在制订的国际标准——MPEG—7

对目前正在制订的标准－ＭＰＥＧ－７的起源和应用领域、主要内容和其它ＭＰＥＧ标准的关系、目前进展和状态等进行介绍,并讨论ＭＰＥＧ－７与基于内容的多媒体信息检索的联系,提出一些建议。     

一种基于形态学操作的新闻标题条检测算法

该文提出一种基于形态学操作的新闻标题检测算法。该方法利用了新闻标题条出现的时空特征,在镜头分割的基础上,采取了分类处理的方式和形态学的滤波操作,实现了对渐变标题的检测和在全局变化剧烈情况下的标题检测,并具有定位准确、规范化的特点。利用MPEG-7测试数据集进行的实验验证了该算法的优越性。     

基于人脸相似度加权距离的非特定人表情识别

该文提出了一种用于非特定人表情识别的方法。首先,对测试人的初始表情特征进行高阶奇异值分解,得到测试人与训练集中所有人相关的表情特征。然后,根据相似的人有相似的表情的假设,计算人脸相似度加权距离,作为测试人的表情特征与标准的表情特征之间的相似性测度。通过加权的过程,可以有效地去除由于个体差异而造成的表情特征的差异,提高非特定人表情识别的鲁棒性。该文提出的方法在JAFFE数据库上进行了测试。对非特定人的表情识别实验表明,该文方法比传统的方法在识别率上有了提高。