基于灰度和边界方向直方图的医学图像检索

本文研究了采用分级检索的机制,综合利用灰度及形状特征进行基于内容的医学图像检索的方法,该方法克服了灰度直方图不能充分表示空间分布信息的不足。利用边界方向直方图描述形状特征,避开了对图像进行精确分割这一医学图像处理中的难点问题。对CT图像数据库进行的检索实验,验证了该方法具有良好的检索性能。

基于颜色和边界方向特征的图像检索

由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.

基于边界方向角的CT图像检索

提出了一种新的基于边界的图像检索方法 ,利用Canny算子提取边界方向角图像 ,对方向角图像提取其纹理特征 ,结合灰度直方图进行检索。试验结果证明了此方法有效。

基于多参考帧的多方向边界匹配时域误码掩盖

提出了基于多参考帧的多方向边界匹配时域误码掩盖算法。首先获取误码块相邻宏块的运动矢量,并求出相邻宏块运动矢量的均值,然后根据多方向匹配准则依次求出参考帧的运动矢量,最后选取最佳的运动矢量完成误码掩盖。将该方法与基于多参考帧的误码掩盖算法和多方向边界匹配的误码掩盖算法进行比较,结果表明,该方法效果优于上述两种算法。

复压方向过流保护模拟相间故障方向边界扩大分析

介绍复压方向过流保护在模拟相间故障时方向边界的确定方法。针对复压方向过流保护校验中存在的问题,指出模拟故障量不同的输出方式会造成方向边界的不同,并在保证方向边界不变的情况下提出了可行的校验方式。

基于方向特征的二值商标图像检索方法

文中针对二值商标图像,提出一种基于方向特征的商标图像检索方法。用边界方向直方图表示目标的边界方向特征,图像的相似性度量采用直方图求交算法;用区域方向直方图表示目标的区域方向特征,图像的相似性程度用直方图的相关距离来度量。这两者结合起来得到的方向特征可以同时反映图像的整体形状和轮廓形状。实验表明,方向特征能够有效地描述图像的形状及空间分布信息,取得了令人满意的检索结果。

通过计算确定顺时针方向与逆时针方向

无论是在计算机图形图像学科还是在数学以及物理学等学科中,人们经常会谈到某对象是顺时针方向旋转还是逆时针方向旋转。当我们在讨论这一问题时又几乎都是论述性地讲解,甚至于以手势来比划,而从来没有给出其数学的或者几何的定义,但是实际上这是非常重要的,特别是在编程处理图形图像过程中显得尤为重要。文中从一般几何学的基础知识出发,给出最基本也是最原始的数学解释,且给出相应的计算公式,并应用于一般计算机学科的图形与图像研究。

基于HDL-64E激光雷达道路边界实时检测算法

为了使智能车辆在多种道路环境中能够快速有效地提取前方道路,文章提出一种基于HDL-64E激光雷达的道路边界检测算法。该算法首先对激光雷达数据进行空间邻域分析,获取平滑度特征图像;然后利用自适应方向边界搜索算法获取候选道路边界激光雷达数据;为了解决激光雷达数据中存在的干扰及不连续问题,对候选道路边界激光雷达数据进行聚类分析及曲线拟合。实验结果表明,在高速、城区以及乡村道路环境下,该算法能够实时、准确地提取道路边界信息,满足智能车辆道路环境建模及路径规划的需要。

基于K-P算法优化的手写汉字细化算法

为解决现有汉字细化算法中的骨架断裂、交叉点畸变等问题,提出一种K-P(Kmeans++-PCA)算法,优化现有的手写汉字细化算法。提出交叉点匹配模板,减少骨架毛刺去除时对非交叉点的遍历,借助主成分分析算法与端点距离对骨架断点进行连接判断,对骨架交叉点畸变进行处理,使用点到边界方向距离算法提取交叉区域后结合Kmeans++聚类对畸变区域进行分析,利用笔画走势信息对骨架进行修复并使用B样插值算法完成骨架重建。将优化后的算法在手写汉字数据集上进行实验,验证了优化后的算法优于优化前的算法。

一个基于深度图像的三维模型检索算法

三维模型检索是现在的研究热点,提出一种基于深度图像的三维模型检索算法。对三维模型进行规范化处理,采用基于正交投影的方法计算三维模型在其包围立方体的六个面上的深度图像;提取深度图像的边界方向直方图和Zernike矩特征;利用特征距离度量进行三维模型检索,并采用相关反馈技术实现权值的调整,得到用户最满意的目标检索模型。对比实验表明,该算法避免了传统视觉图像丢失三维模型空间信息的缺点,有效地提高了检索的精确性和鲁棒性。

一个相关反馈三维模型深度图像检索算法

基于图像的三维模型检索比形状特征和拓扑结构特征具有更易于实现且检索效果好等优点,但现有基于图像的三维模型检索方法存在一些问题,如没有考虑三维深度信息、所提特征不能全部表达三维模型信息且不能实现用户交互操作等。对此提出一种基于深度图像的三维模型相关反馈检索算法:首先提取三维模型深度图像边界方向直方图和Zernike矩特征;然后利用特征距离度量进行三维模型检索,并采用相关反馈技术实现分类器的构造和模型的标注;最后利用调整好的权值分类器进行检索和标注。实验表明,该算法实现了三维模型的相关反馈检索和标注,提高了检索的精确性,并增强了系统的实用性,为进一步进行语义检索打下基础。

基于Retinex理论的JPEG压缩方法研究

现有JPEG压缩标准推荐的色度与亮度量化表,是通过对自然光照下图像色彩数据的统计和实验获得的,不具备偏色校正功能.为此以Retinex理论为基本计算框架,探究并提出一种新的具有色彩恒常性的JPEG压缩方法.该方法通过构建合适的DC系数矩阵来迭代计算DCT系数的局部空间均值,由此估计出照度分量;然后,对照度分量影响信息和边界方向信息进行综合计算来调整亮度量化表,以达到同时实现偏色校正和图像压缩的效果.实验结果表明,与现有的JPEG方法相比,该方法在保持同等压缩比的情况下,具有更好的偏色校正效果.

快速粗糙域Voronoi图离散生成算法研究

Voronoi图是计算几何的一个重要分支,粗糙域Voronoi图是Voronoi图概念在复杂生成面上的扩展,对其离散生成进行研究有重要的现实意义。粗糙域Voronoi图离散生成一般采用最短路径法,算法的复杂度很高,很难适应宽范围、多母点的粗糙域分隔。为了降低粗糙域Voronoi图离散生成的复杂度,文章提出了加权的广度搜索算法对粗糙域Voronoi图进行离散生成,并利用边界方向直方图分析对粗糙域生成面分隔的有效性进行了验证。实验结果表明,本算法对粗糙域的分隔是有效的、解决了一般算法的空穴问题且大大降低了离散生成算法的复杂度。

应用几何矩和边缘检测的手势识别算法

提出了一种结合几何矩和边缘检测的手势识别算法。手势图像经过二值化处理后,提取手势图像的几何矩特征,取出几何矩特征7个特征分量中的4个分量,形成手势的几何矩特征向量。在灰度图基础上直接检测图像的边缘,利用直方图表示图像的边界方向特征。最后,通过设定两个特征的权重来计算图像间的距离,对30个字母手势进行识别,识别率为90%。

基于形状和纹理的外观设计专利图像检索方法

提出一种多特征融合的外观设计专利图像检索方法。形状特征融合了几何结构特征与边界方向直方图特征来描述,通过整体结构和轮廓特征的融合全面表达了物体的形状;纹理特征融合了Gabor小波提取的特征和提出的分块统计特征;最后采用加权法融合形状特征和纹理特征,实现外观设计专利图像检索。