全球尺度下的海洋鱼类图像智能分类研究进展

在全球尺度上了解鱼类物种组成、丰度及时空分布等,将有助于其生物多样保护。水下图像采集是获取鱼类物种多样性数据的主要调查手段之一,但图像信息分析工作耗时耗力。2015年以来,海洋鱼类图像数据集更新和深度学习模型算法优化等方面取得了一系列进展,但细粒度分类表现仍显不足,研究成果的生产实践应用相对薄弱。因此,该文首先分析海洋相关行业对鱼类自动化图像分类的需求,然后综合介绍鱼类图像数据集和深度学习算法应用,并分析了所面临的小样本下的细粒度分析等主要挑战及相应解决方法。最后探讨了基于深度学习的海洋鱼类图像自动化分类对相关图像信息处理研究及应用平台对未来在生态环境监测等海洋相关产业领域的重要性及其前景。该文旨在为快速了解基于深度学习的海洋鱼类图像自动化分类的研究背景、进展和未来方向的工作者提供相关信息。

基于Mumford-Shah模型的快速水平集图像分割方法

该文对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集分割图像的算法做了两方面的改进:首先改进了C-V方法的偏微分方程,使得C-V方法可以快速计算出全局最优分割;其次,采用源点映射扫描方法来快速计算符号距离函数,克服了常规水平集方法中构造符号距离函数计算量大的缺点,并结合该文所提出的基于快速步进法生成符号表的方法,进一步提高了计算稳定性.两方面的改进提高了计算的速度和分割效果,试验统计结果显示,对于512×512的大幅图像,一般只需要10次左右的迭代就可以得到最优的分割效果.对合成图像、生物医学图像的分割结果表明了本文方法的稳健、快速.

图像分割技术在中医舌诊客观化研究中的应用

舌诊是中医四诊的主要内容,是辨证论治的主要依据。客观化研究对中医辨证规范化及中医临床、教学和科研手段的现代化具有重要意义。对舌诊客观化研究中涉及的图像预处理的重要内容——舌体分割提取和舌苔舌质同类区域划分——进行了深入研究,提出了相应算法,通过实验充分证明了算法具有很好的鲁棒性。这给进一步的自动特征提取提供了保障和重要信息。

灰度图像匹配的快速算法

分析了传统的模板匹配算法 ,提出了一种新的基于投影的快速模板匹配算法 .该算法对图像计算一维投影 ,并将投影数据差分转化为描述图像特征的字符串 ,在快速字符串匹配的基础上 ,进行归一化的相关计算 ,既保证了匹配效果 ,又提高了匹配速度 .实验结果表明 。

基于颜色信息与区域生长的图像分割新算法

提出了一种新的结合了颜色特征与区域生长的彩色图像分割算法B-JSEG．该算法是在彩色图像分割的JSEG算法和边缘检测中的方向算子的基础上实现的．根据已有算法的缺陷，利用新的参数描述纹理颜色信息，并通过区域增长和合并来获得最后的分割结果．由于在JSEG算法中加入了方向算子，同时考虑了区域的相似性和边界的非连续性，减少了过分割．大量图像的实验结果表明，所提出的算法具有很好的鲁棒性，比JSEG算法更符合人类的视觉感知．

基于图像稀疏表示的红外小目标检测算法

基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.针对红外小目标检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的检测方法,该方法采用二维高斯模型生成样本图像,继而构造超完备目标字典,然后依次提取测试图像的图像子块并计算其在超完备字典中的表示系数,背景和目标的表示系数有着显著的差异,最后通过一个量化指标来判别该子图像块是否含有小目标,实验结果证实了所提方法的有效性.

基于SIFT的图像配准方法

针对大尺度图像配准和不同传感器图像配准问题,介绍了一种基于SIFT的图像配准方法。首先提取图像中适应尺度变化的不变特征点,在提取过程中加入多尺度Harris检测算子,提高了匹配点对的重复率,通过聚类和归一化互信息准则对候选匹配点对的角度、尺度和位置特征进行迭代筛选,删除错误的匹配点对,最后得到正确的匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明:该方法能处理相似变换的图像配准。

基于图像处理的中医舌像特征分析方法

提出一种基于图像处理的舌像检测与分析方法,将传统中医舌诊中舌的特征进行数字化。应用了2DGabor小波变换和色度信息较为精确地检测出舌体区域;提出了运用统计方法标定舌质和舌苔点以及确定其颜色的算法。舌苔的厚度通过色度信息和2DGabor小波系数能量(GWTE)进行量化。分析了在不同相位时,有无舌纹情况下GWTE呈现出的不同特性,根据这一特点用不变矩描述了舌区域的GWTE,从而对舌纹的多少做出了定性的说明。实验表明,提出的相关算法行之有效,得到了较好的结果。

基于轮廓特征的SAR图像自动配准

针对SAR图像的自动配准问题,提出了一种基于轮廓特征的快速配准方法。在对SAR图像正确检测和分割的基础上提取图像的区域轮廓,并对其几何特征属性进行准确描述,利用配准点可以实现自动图像配准,仿真试验表明可以获得亚像素级配准结果。

基于颜色直方图的图像检索技术

讨论了基于颜色直方图的图像检索中颜色空间和直方图距离的选择问题,提出了利用颜色直方图来检索图像的一般框架,建立了基于两种颜色空间(RGB和HSV)和四种直方图距离共八种图像检索算法,并且采用了两种客观评价标准对所建立算法的有效性进行评价。结果证明,在基于颜色直方图的应用中,HSV空间比RGB空间更有效,EMD距离在所有四种距离量度中性能较好,但计算量稍大,与EMD距离相比,虽交集距离性能稍有不足,但所需计算量较小。

一种基于小波分析和人眼视觉特性的图像增强方法

在分析视觉系统特性的基础上 ,提出了一种基于小波分析的图像对比度增强算法。为降低对噪声增强程度 ,算法对不同尺度上的系数进行不同程度的对比度增强。在此过程中 ,算法考虑了视觉特性以得到更好的效果。为保证得到足够的对比度增强效果 ,算法首先对分解得到的尺度系数进行增强 ;为避免视觉明显的噪声放大 ,只对处于边缘区域的系数进行对比度拉伸 ;为了能在各尺度上较为准确地找出边缘区域 ,算法采用局部阈值技术并利用了各分解尺度上边缘区域的相关性 ;为降低视觉明显的噪声放大 ,不同区域的对比度增强程度决定于区域的亮度。算法的实验表明 ,上述特点使本文算法在充分增强对比度的同时 ,极大地降低了对噪声的过增强 ,具有较好的视觉效果。

文本图像的快速二值化方法

对应用广泛的Ｋａｍｅｌ－Ｚｈａｏ和Ｂｅｒｎｓｅｎ二值化方法分析其存在的问题并提出了一种基于局部的文本图像快速二值化算法（简称ＬＥＶＢＢ算法）．实验结果证明，该算法运算速度快，保持笔划连通性好，抗噪声能力强，并已在实际的车辆牌照识别系统中取得理想效果．

用于监控智能报警系统的图像识别技术

利用遗传算法的最佳熵阈值法进行图像分割 ,缩短了寻找阈值的时间 .分割后提取可疑区域 ,再运用人工智能中的基于缺省规则推理对可疑区域进行分别处理 .本系统运用于非法入侵对象识别和火灾识别 ,经实验验证实用可靠 ,满足实时性要求 .对采集的彩色图像具有与灰度图像同样良好的效果 ,能将报警信号和可疑区域图像通过网络传送到报警中心 .

彩色图像人脸特征点定位算法研究

本文提出了一种基于复合局部信息模型的改进Active Shape Model(ASM)算法,并进一步提出了基于人脸特征点Gabor小波特征降维分类的特征点搜索方法,对改进ASM的结果进行精确校正,达到鲁棒精确定位特征点的目的.本文首先对经过Adaboost检测的彩色图像人脸区域进行光照补偿,然后根据眼睛和唇色的色度特性定位双眼和嘴唇中心位置,从而得到较好的人脸特征点的初始位置.在特征点位置搜索中,本文结合肤色概率信息对ASM方法进行了改进,从而提高了仅基于灰度梯度信息的传统ASM方法的鲁棒性和准确性.最后选取改进ASM搜索后的某些特征点一定领域内梯度值较高的点,提取其Gabor小波特征,通过线性判别式分析法(Linear Discriminant Analysis)和最近邻分类法对其进行分类,搜寻最符合训练样本Gabor特征的点作为最佳位置点,修正了ASM的搜索结果,使得搜寻结果更加精确.

基于小波变换的分水岭图像分割方法(英文)

图像分割技术在数字图像处理中占有重要地位 提出了一种基于小波变换的图像分割方法 ,有效地将小波分析、小波包分解与数学形态学中的分水岭方法相结合 首先 ,通过小波包对图像有效降噪 ,在一定程度上减少了分水岭方法的过分割现象 然后利用小波变换得到的梯度向量进行分水岭变换 ,有效保持边缘信息 实验结果证明该算法是可行的 ,与基于形态梯度的分割结果相比 。

基于m序列的多重图像水印

数字图像水印是隐藏在图像中的数字信息 ,可以起到版权保护和所有权认证作用 .多重图像水印就是在一幅图像中嵌入和检出多个不相关水印的技术 .利用基于 m序列的扩频技术实现了一种数字图像空间域的多重水印算法 .根据 m序列的伪随机特性和抗干扰性能 ,使水印具有良好的隐蔽性和稳健性 .水印的检测不需要原始图像的参与 ,可以根据不同的 m序列有选择性地恢复不同的水印标记 ,并且能够抵御强随机噪声以及 1 0 %以上

一种改进的偏微分方程图像平滑方法

针对退化扩散方程在图像平滑时对角点的圆弧化 ,提出由梯度及与其正交方向上的二阶方向导数共同决定扩散速度 .在图像的角点位置上 ,扩散速度趋于零 ,在线条点位置上 ,扩散速度由梯度的模值来决定 ,并在与梯度正交的方向上进行平滑 ;在灰度变化不大的区域上 ,采用传导系数为常数的热方程进行平滑 .文中的理论上说明了扩散速度的构造方法 .实验结果表明 ,该扩散模型在对图像进行平滑的同时 ,对特征点的保留是明显的 .

基于单尺度Retinex算法的非线性图像增强算法

提出一种改进的Retinex算法——基于单尺度Retinex的非线性图像增强算法.不同于经典的Retinex算法用复杂的运算估计亮度图像,该算法首先对亮度图像进行粗估计,然后通过非线性运算在反射图像中对粗估计的亮度图像进行补偿.实验结果表明,所提出的算法同经典的Retinex算法相比,无论在增强效果还是在处理时间上都具有更大的优越性.

基于直方图相关的图像灰度校正

在对遥感图像进行地貌分析或匹配时,图像的灰度校正是必不可少的环节,其结果直接影响后续处理。提出基于线性点运算的直方图相关的灰度校正算法,首先将待校正图与预期结果图进行直方图灰度级的一致化,求解斜率系数,然后通过直方图相关方法解出平移量,最后利用线性点运算完成图像的灰度校正。结果表明,算法对由光照条件引起的灰度变化的校正具有较高的稳健性。

基于小波变换的低对比度图像增强

针对传统算法存在噪声过增强的问题,提出了基于小波分析的图像增强算法。在小波变换多尺度分析的基础上,算法对图像多尺度分解得到的小波系数进行缩减去噪,然后在不同尺度上对各分解系数进行不同程度的增强;对同一尺度的系数进行非线性处理以增加对比度;增强低频子带图像的对比度以保证整体的增强效果。实验表明,该算法能有效地增强低对比度图像,减小了噪声的增强幅度,使结果图像具有很好的视觉效果。