基于颜色和梯度方向共生直方图的图像检索

为有效融合图像的形状、颜色等特征,提出一种基元梯度方向共生直方图和颜色直方图的彩色图像检索算法。首先将图像划分为4×4互不重叠的基元,并根据基元的梯度平均幅值把基元分为视觉均衡基元和视觉非均衡基元;接着计算视觉均衡基元的平均颜色值,并将其在HSV空间中量化到72色颜色空间,构建视觉均衡基元颜色直方图作为彩色图像的局部颜色描述子;然后将图像中各像素点颜色值在HSV空间量化到72色颜色空间,获得图像的全局颜色直方图;最后在视觉非均衡基元中构建梯度方向共生直方图描述图像的形状特征。融合局部颜色描述子、全局颜色直方图和形状特征构成彩色图像检索特征矢量。实验结果表明,所提算法能够准确描述彩色图像的颜色和形状特征,具有很好的旋转不变性和尺度不变性。相似性度量非常有效,查全率和查准率均有较大提高。

基于改进CoHOG-LQC的行人检测算法

针对行人检测过程中,易对相似目标产生误判的问题,并结合局部纹理特征描述子对图像边缘、方向信息的描述能力与检测精度的强相关性,同时考虑到基于LBP和HOG的特征融合方法存在结构利用率低、光谱信息损失多的缺点,提出了一种基于LQC和CoHOG特征融合的行人检测算法。首先通过LQC算子提取图像的纹理谱特征,同时使用积分图计算CoHOG特征值,以提取原始图像的边缘特征及基于LQC特征谱的CoHOG特征。然后将上述特征与CoHOG边缘特征融合,得到融合特征描述图像,最后使用HIKSVM分类器实现输入图像的检测与识别。为验证算法的有效性,分别在MIT行人数据库、Caltech行人数据库和INRIA行人数据库上进行实验。实验结果表明,提出的方法可以有效提高行人检测精度和效率。