联合压缩感知和颜色向量角的彩色图像哈希方法

提出一种联合压缩感知和颜色向量角的彩色图像哈希方法.该方法先对输入图像进行预处理,并计算其颜色向量角矩阵,然后对矩阵进行非重叠分块,再将每一块进行压缩感知测量,用测量向量的均值构成哈希值.实验表明,该方法对常见数字操作稳健并有良好的唯一性,分类性能优于3种现有方法.

利用颜色向量角直方图进行基于内容的图像检索

分析颜色直方图在基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)中存在的问题,提出一种应用图像边缘空间分布的检索方法.利用颜色向量角对亮度不敏感,对色度和饱和度敏感的特性提取彩色图像边缘.在图像的边缘像素及其近邻提取颜色向量角直方图,同时在图像的平滑像素区提取颜色直方图,将两种直方图结合起来用以描述图像内容.该方法较充分地利用了图像的颜色、边缘、形状信息,具有良好的光照不变性,与颜色直方图法相比,检索效果有明显改善.

结合颜色向量角和灰度熵的图像修复

针对现有图像修复算法效率低下的问题,提出一种结合颜色向量角和灰度熵的图像修复改进算法.根据颜色向量角能够衡量图像中不同颜色之间的差异特性,算法先构造边缘项来代替Criminisi算法中的数据项,并改进优先级计算方式;然后根据图像局部灰度均值的一维信息熵来度量图像中待修复块周围图像,进而采用局部平均灰度熵确定搜索区域的大小,以减少搜索最佳匹配块的搜索时间.实验结果表明,与Criminisi算法相比无论从速度上还是修复的质量上文中所提算法都占有优势.

一种新的图像空间特征提取方法

提出一种新的图像空间特征提取方法,采用基于颜色向量角和Euclid距离的CCVAE算法,检测原始图像的彩色边缘,分别对边缘像素、非边缘像素建立边缘直方图描述子和空间颜色直方图,描述颜色分布信息。仿真实验结果表明,该方法具有较高的准确率和召回率。

基于边缘检测的多特征智能图像检索模型

提出一种智能图像二级检索模型.第一级检索利用改进的Canny算子和颜色向量角分别检测图像边缘,基于db2小波进行图像融合得到二值边缘,并运用图像位错率进行边缘信息比较,将相似度大的图像组成一个新的备选图像库,以缩小图像检索范围.然后利用"HSI颜色不变量模型"改进颜色相关矩阵,加以边缘直方图进行综合特征第二级检索.实验表明该模型能够高效和准确地查找出用户感兴趣的彩色图像,并具有较好的查全率和查准率.

基于机器视觉的再生铜铜含量快速估计系统(英文)

针对废杂铜再生熔炼过程中铜含量指标离线检测时滞大的问题,提出一个基于机器视觉的铜含量快速检测系统。首先,使用3CCD彩色相机获取再生铜样本的横截面图像。然后,利用图像亮度标准差和边缘像素百分比这两个特征筛选建模样本。改进了颜色向量角,并提取建模铜样本的颜色向量角。最后,利用改进的颜色向量角和实测铜含量数据建立一个基于最小二乘支持向量机的铜含量估计模型。为了对比,如下铜含量最小二乘支持向量回归模型也被建立:1)仅使用样本筛选方法;2)仅改进颜色向量角;3)不使用样本筛选方法和改进的颜色向量角。另外,还分别建立了使用样本筛选方法和不使用样本筛选方法的两个指数函数铜含量回归模型。实验结果表明,同时使用样本筛选方法和改进颜色向量角的最小二乘支持向量回归模型具有最高的估计准确度,尤其是当建模样本数目较少的时候。

基于空间特征的图像检索

提出一种新的基于空间特征的图像特征描述子SCH,利用基于颜色向量角和欧几里得距离的MCVAE算法共同检测原始彩色图像边缘,同时利用一种新的"最大最小分量颜色不变量模型"对原始图像量化,对边缘像素建立边缘相关矩阵;对非边缘像素使用颜色直方图描述局部颜色分布信息;然后,利用新的sin相似性度量法则衡量图像特征间的相似度。实验采用VC++6.0开发了基于内容的图像检索原型系统"SttImageRetrieval",基于Oracle 9i数据库建立了一个综合型图像数据库"IMAGEDB"。实验分析结果证明,利用SCH描述子的检索准确度明显高于仅基于颜色统计特征的检索结果。