一个基于MPEG-7颜色与形状的图像检索系统

结合MPEG-7的颜色与形状两种描述符设计出了一个新的图像检索系统,利用MPEG-7提供的主颜色描述符及基于区域的形状描述算法角放射变换(ART)对图像进行特征提取、描述。实验用MPEG-7的评价准则进行评判,由包括花卉、自然风景及商标组成的图像库进行测试,结果表明,综合这两种特征进行检索比使用单一特征取得的检索效果更佳。

傅里叶变换在指纹图像增强中的应用

提出一种基于傅里叶变换的指纹图像增强方法,通过对图像分块进行傅里叶变换,用求期望值的方法获取指纹图像的频率、方向以及能量分布,在此基础上根据指纹纹线的分布在脊线方向变化剧烈的特殊性,采用在径向滤波器滤波后增加角方向滤波器的滤波方法,对图像进行滤波增强。实验结果表明,该方法对低质量的指纹图像增强效果显著,同时其计算量较少,实现时间短,对实时指纹识别系统的应用具有重要的意义。

基于双级特征提取与度量的图像检索算法

目的针对单一低层特征在语义属性中的信息易丢失,导致其对图像描述能力不强,使其检索精度不佳的问题,结合颜色矩(CM)、角径向变换描述符(ART)和边缘直方图(EH)等3种特征,定义一种双级特征提取与度量的图像检索方案。方法首先,将图像转换为HSV色彩空间,并将其分割为若干个非重叠子图像,通通过计算每个子图像的均值、标准差和偏斜度来表征CM;再利用Euclidean距离,对查询图像和数据库图像的CM进行提取与度量,将输出的检索结果标记为一个图像集。随后,提取查询图像与图像集中每个目标的ART和EH特征;利用Euclidean距离分别度量查询图像与图像集中目标的ART与EH的相似性;最后,对ART与EH的加权组合,输出相似性最高的检索图像。结果实验表明,与当前常见的检索算法比较,文中算法具有更高的检索精度,表现出更优异的Precision-Recall曲线。结论所提算法具有良好的检索准确度,在信息处理、包装商标等领域具有一定的参考价值。

高识别率的鲁棒ART快速图像识别算法

角放射变换(ART)形状描述符的图像匹配算法识别性能不佳且易受噪声影响,对此,提出了一种高识别率、具有强噪声鲁棒性的改进的ART图像匹配算法.首先,利用ART径向基和角度基的递推关系,快速计算出ART的转换系数;然后,对ART矩阵函数求导,并计算所有局部极小值;最终求得全局最小值.实验结果表明,本算法具有图像识别率高、强噪声鲁棒性以及低时间复杂度等优点,同时开发了快速匹配算法.

纹理图像分类的置信规则库推理方法

针对传统纹理图像分类算法识别率不高的问题,引入置信规则库推理方法而提出一种纹理图像分类策略.目前纹理图像分类研究常局限于纹理特征提取算法的改进,而忽视了另一个决定分类效果的关键,即分类器设计.该文采用置信规则库推理方法,在现有纹理特征提取算法基础上重新设计纹理图像分类器.根据角度径向变换和灰度共生矩阵算法提取图像纹理特征,采用主成分分析方法减少角度径向变换特征的维数,以避免产生置信规则库"组合爆炸"的问题.最后用置信规则库推理方法将纹理特征信息转换成类别置信度信息,得到最终的分类结果.实验中将置信规则库推理方法分别与相似性距离度量法和支持向量机法进行对比,结果表明所提出的方法在一定程度上提高了纹理图像分类准确率.

基于角半径变换的五金器件识别系统的研究

鉴于目前工业上对五金器件实时识别的需求,开展基于角半径变换的五金器件形状识别系统的研究。该系统包括四部分:图像预处理、形状特征的提取、特征数据库的建立和特征相似度计算。其中,形状特征的提取采用了基于区域的角半径变换方法。实验结果表明,该方法具有旋转不变性、平移不变性、尺度不变性,对形状的变形、噪声等干扰具有鲁棒性,明显优于Hu不变矩和极坐标傅里叶描述子,且系统检索速度快,识别率高,从而实现了对大量五金器件的快速图像识别。

基于角度径向变换的旋转不变纹理分类

纹理分类广泛的应用于医学图像分析等领域,纹理图像的采集因拍摄角度的变化产生一定的旋转,本文提出一种基于角度径向变换的旋转不变纹理分类方法。首先采用角度径向变换方法对图像进行特征提取,分别得到图像的角向特征向量和径向特征向量;然后将提取出的2组特征向量结合起来作为图像的整体特征向量,利用K近邻特征空间距离的分类方法进行纹理分类。选取Brodatz纹理库中的图像进行纹理分类测试,实验结果表明,该算法具有较好的旋转不变纹理分类效果。