基于显著兴趣点颜色及空间分布的图像检索新方法

提出了一种基于显著兴趣点的图像检索新方法,此方法主要有显著兴趣点检测、基于显著兴趣点的特征描述和相似性度量三个步骤.先使用一个自适应滤波器对图像进行滤波,然后提取显著兴趣点;以显著兴趣点为线索,设计了一种基于显著兴趣点的环形颜色直方图,既利用了显著兴趣点的局部特征,又考虑了显著兴趣点的空间分布结构;用图像间的环形颜色直方图距离来度量图像间的相似性.该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷.实验结果表明,该方法对图像检索非常有效.     

显著兴趣点颜色及空间分布熵的图像检索方法

提出了一种利用显著兴趣点进行图像检索的新方法,此方法主要有显著兴趣点检测、基于显著兴趣点的特征描述和相似性度量三个步骤.先使用一个自适应滤波器对图像进行滤波,然后提取显著兴趣点;以显著兴趣点为线索,设计了一种基于显著兴趣点的颜色分布熵,既利用了显著兴趣点的局部特征,又考虑了显著兴趣点的空间分布结构;用图像间的颜色分布熵来度量图像间的相似性.该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷.实验结果表明,该方法对图像检索非常有效.     

基于显著兴趣点颜色及空间分布的图像检索新方法

提出了一种基于显著兴趣点的图像检索新方法,此方法主要有显著兴趣点检测、基于显著兴趣点的特征描述和相似性度量三个步骤.先使用一个自适应滤波器对图像进行滤波,然后提取显著兴趣点;以显著兴趣点为线索,设计了一种基于显著兴趣点的环形颜色直方图,既利用了显著兴趣点的局部特征,又考虑了显著兴趣点的空间分布结构;用图像间的环形颜色直方图距离来度量图像间的相似性.该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷.实验结果表明,该方法对图像检索非常有效.     

基于正交补空间的遮挡点恢复方法

为了有效地恢复遮挡点的位置,提出了一种基于正交补空间的遮挡点恢复方法,该方法将图像两两组合,并删除同组中的遮挡点,利用删除遮挡点后的图像组生成的正交补空间之和等于三维空间结构点生成的正交补空间的特性,线性地求解出遮挡点的真实位置。由于该方法的求解是线性的,克服了现有迭代方法需要初值的缺点;同时,该方法将所有的图像及可见图像点都平等地看待。模拟实验和真实实验结果表明,该方法具有鲁棒性好及误差小等优点。     

Mobile＿BLNet：基于Big-Little Net的轻量级卷积神经网络优化设计

针对深度卷积神经网络难以部署到资源受限的端侧设备这一问题,本文提出一种高效精简的轻量化卷积神经网络Mobile＿BLNet,在模型规模、计算量和性能之间取得了良好的平衡.该网络引入深度可分离卷积和倒残差结构,通过合理分配不同分支的运算量缩减模型规模并节省大量计算资源;采用通道剪枝操作压缩网络模型,基于占总和比值方法裁剪对模型贡献度低的卷积通道,在相同压缩效果情况下提升了分类准确率;基于通道裁剪情况重构网络,进一步降低模型所需计算资源.实验结果表明,Mobile＿BLNet结构精简、性能优异,在CIFAR-10/CIFAR-100数据集上以0.1 M/0.3 M参数量、9.6 M/12.7 M浮点计算量获得91.2%/71.5%分类准确率;在Food101/ImageNet数据集上以1.0 M/2.1 M参数量、203.0 M/249.6 M浮点计算量获得82.8%/70.9%分类准确率,满足轻量化卷积神经网络的端侧硬件高能效部署需求.     

基于Radon和小波变换的图像检索

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法.对原始图像进行坐标系的方向归一化,再对方向归一化后的图像进行Radon变换.根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性.采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此作为纹理特征进行图像检索.基于纹理特征的试验结果表明该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与其他算法相比具有较高的检索率.     

复杂目标双站图形电磁计算

应用物理光学法（ＰＯ）与等效电磁流法（ＥＣＭ）分别计算了复杂目标双站散射中面元与棱边的散射场。在ＷＩＮＤＯＷＳ ＮＴ／９８微机平台上利用软件图形标准接口Ｏｐｅｎ ＧＬ和硬件图形加速卡对目标和背景像素进行实时显示和自动消隐,通过对各像素点的散射场计算和要位综合求得总散射场,从而将ＧＲＥＣＯ扩展为双站图形电磁学。数学模型和实例说明了本方法的正确性,对＊＊战斗机双站ＲＣＳ进行计算,对将来虚拟现实系统环境     

快速小波熵在图像检索中的应用

图像检索技术是多媒体应用中的关键技术,现有的基于内容的图像检索技术大都是基于非压缩域的.随着各种压缩标准的推出与普及,人们开始研究直接在压缩域的图像检索技术.由于小波变换在图像压缩中的应用,文献中提出了基于小波直方图的图像检索技术,但该技术的计算复杂性高,检索速度较慢.提出了快速小波熵的图像检索技术以减少小波直方图技术的计算复杂性并提高了检索速度.     

基于纹理特征的图像检索

构造了具有旋转、平移和尺度不变的纹理特征,进而提出基于纹理图像检索算法.首先,根据角向矩极大原理将检索图像进行坐标校正,得到图像旋转不变的表示;然后,利用平移和尺度不变小波对检索图像进行分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解系数;最后,采用各尺度的小波能量值刻画图像的纹理性,并针对特征向量内部进行高斯归一化,根据欧氏距离计算不同图像间的纹理相似度.基于内容的图像检索(CBIR)试验表明,该方法具有旋转、平移和尺度不变性,与其它方法相比,具有较高的检索率.