基于重要位平面的彩色图像检索算法

针对利用颜色特征检索图像时的不足,提出了一种基于重要位平面的彩色图像检索算法.该算法利用位平面分解的方法对表征图像视觉的信息进行分解,从中提取能够表征图像视觉信息的5个最高位平面,并计算其上的R、G、B颜色分布熵来描述图像特征.为了避免图像中像素颜色值的微小变化对位平面复杂度的影响,采用了位平面的灰度码表示方法.最后设计了以位平面距离加权和的方法进行相似性度量.仿真实验表明所提出的算法具有高效的图像检索性能.     

基于重要位平面的彩色图像检索算法

针对利用颜色特征检索图像时的不足,提出了一种基于重要位平面的彩色图像检索算法．该算法利用位平面分解的方法对表征图像视觉的信息进行分解,从中提取能够表征图像视觉信息的5个最高位平面,并计算其上的R、G、B颜色分布熵来描述图像特征．为了避免图像中像素颜色值的微小变化对位平面复杂度的影响,采用了位平面的灰度码表示方法．最后设计了以位平面距离加权和的方法进行相似性度量．仿真实验表明所提出的算法具有高效的图像检索性能．     

基于图像分割的图像检索新方法

利用信息熵理论,提出了一种新的相似性图像检索方法.首先,分割图像,抽取图像的分块颜色信息;再计算图像之间的颜色互信息来确定它们的相似度.与其他的颜色特征描述方法相比,该方法该算法具有抗噪声能力强、精确度高等优点.     

基于改进IHS变换的图像融合方法

针对传统的IHS变换法光谱信息丢失严重的问题,提出了一种改进的IHS变换法,该方法根据高分辨率图像的高频信息,对多光谱图像经过IHS变换的强度信息进行了调制,实验证明,该方法取得了较好的融合效果,优于传统的IHS变换法。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合方法

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息，NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题，本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法．首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换，得到各个源图像的低频和高频系数，然后对分解后的低频系数采用小波变换的融合规则进行融合处理，高频系数则采用基于特征的区域能量的融合规则进行融合处理，最后对融合后的系数进行NSCT反变换得到融合图像．仿真实验表明，采用改进的NSCT融合方法对红外与可见光图像的融合有良好的效果，图像更清晰，信息更全面．     

基于灰度共生矩阵和单尺度MRF的纹理图像分割

为改善纹理图像分割效果,提出一种基于灰度共生矩阵和单尺度MRF的纹理图像分割方法．这种方法考虑到纹理信息在空间内的结构特征以及一个像素与周围像素作用的特性关系,采用灰度共生矩阵的几个二次统计量作为纹理特征向量,利用K-means聚类获得起始分割,然后联合建立MRF的特征场与标号场模型．实验表明,此方法提高了分割准确度与一致性．     

基于重选择流形排序的图像检索

在研究已有基于流形排序图像检索算法存在问题的基础上,提出一种基于重选择流形排序的图像检索算法,此算法可以在节约时间的同时,进一步提高检索结果的精度,并在实际图像数据库中的实验结果验证了此算法的有效性.     

一种基于小波多分辨率特征的彩色纹理图像检索

通过分析图像YCbCr空间的纹理与色彩特征,对色彩图像进行M带小波分解,提出了一种基于小波多分辨率特征和关系函数来计算图像相似度的彩色纹理图像检索方法.将小波分解后的16个子带系数作为图像的原始特征;运用模糊C均值算法对原始特征聚类分析,最后采用关系函数对查询图像和目标图像的模糊特征进行相似度计算,得到用户需求的图像.实验表明,该方法可以实现有效的图像特征提取,并能很好的检索出用户需求的图像.     

多分支残差注意力机制融合的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建时存在特征映射不完全,以及映射特征易丢失而导致的重建效果不佳的问题,提出了一种多分支残差注意力机制融合的图像超分辨率重建算法。该算法在深层特征映射部分引入多分支架构,增加了网络宽度;并在每个分支中引入包括融合注意力机制的残差结构,对不同的特征信息进行侧重学习,提高了模型提取特征的能力;然后在非线性映射输出层对多个分支映射的信息进行叠加,进一步使特征信息融合,促进参数传递。试验结果表明,该算法在客观评价指标上和主观图像效果上均优于其他算法,有效提高了重建图像的细节清晰度。     

基于互信息最佳阈值迭代的图像分割方法研究

阈值分割是一种重要的图像分割方法,是图像检测与识别的重要预处理步骤之一.依据分割图像与原图像之间的内在联系,提出一种互信息和阈值迭代相结合的番茄图像自动优化分割方法(MI-OPT).分割实验表明:对成熟期果实与背景的颜色差异不大或表面色彩不一致的番茄图像,MI-OPT分割方法效果较好.     

一种改进的二维傅里叶描述子在基于形状的图像检索中的应用

在图像检索中，形状描述是图像内容描述的关键部分．目前已经存在的大多数形状描述符均是基于某一特定应用的，不具有通用性．文中提出了一种基于二维极坐标傅里叶变换的傅里叶描述子对目标形状的描述方法，分析并实验验证了该方法的各个性质，并讨论了它的实际计算问题．实验结果表明，本描述符通用性强，鲁棒性高．     

基于视频列车车号识别系统的研究

提出了基于视频的铁路列车车号的识别系统,为铁路列车设计了一种全新的列车车号识别方法.系统通过对铁路现有设备的利用优化了列车图像的采集方法,同时提出用图像的色彩信息准确进行列车车牌图像定位分割和以像素面积原理为基础的搜索寻优进行列车车牌倾斜校正.在字符分割与识别部分使用了改善后的快速准确算法对列车车号进行处理.各个部分均采用改进了的针对性强、实用、快捷的算法和技术,完成了对列车车号识别的功能.     

基于量子指针的量子灰度图像处理

为了解决量子灰度图像处理中量子图像的表示问题,利用量子态保存图像的灰度信息和位置信息,依据灰度图像灰度变化范围小的优势,提出并证明了一种量子灰度图像的存储表达式,而且在此表达式的基础上,提出了“量子指针”的概念。把量子指针作为图像像素灰度信息与位置信息联系的纽带,利用其双向性和子块性可使得量子灰度图像在存储及其他操作方面更为简单,方便,最后也验证了它的可行性。     

基于颜色互信息的病变细胞图像配准算法研究

针对病变细胞图像在切片中的分布特征,将其在HSV颜色空间量化聚类成特征矢量,把将关注的孤立点像素颜色描述推广到多邻域颜色矩直方图提取的颜色特征.通过选择合适的邻域窗口大小,用颜色信息熵的检索方法高效解决待查胃癌切片图像与样本库相似图像的检索与粗分类.实验表明,该方法具有较好的图像分类与检索效果.     

基于大数据的道路视频监控系统框架分析

随着国家安全和公共安全对智能监控系统的需求的增加，可用的视频数据量呈指数增加。为了及时检索最重要的信息，图像索引是非常必要的。本研究以实时存储的大数据为基础，提出了一种新的视频监控自动索引与检索框架。本框架在网关、用户之间进行查询传输时，采用了基于虚拟专用网双网的安全策略，在IP连通性上采用第二层隧道协议和第二层转发协议进行安全保护。     

单幅图像的超分辨率重建方法

在分析单幅图像超分辨率重建问题的基础上，建立一种新的图像退化模型，并分析了提出的模型和经典图像恢复中模型的异同点，然后分析了算法实施步骤，针对提出的分层剥离算法，采用级联模板运算方法，从而简化了方程计算的复杂度．试验结果表明：提出的一种基于剥离方法的单幅图像超分辨率方法是有效可行的．     

基于单幅图像的交通监控图像修正方法

分别利用投影几何学、消失点与消失线、圆锥曲线3种方法,对现实中交通监控图像进行分析、修正.结果表明,对图像进行修正后,将更为有效地获取有效信息,大大提高了监控效果与效率.     

基于互信息量的医学图像拼合算法

研究了基于互信息量的图像拼合方法，对现有的概率分布估计方法及搜索策略进行了比较，并提出用梯度二值化图像互相关配准做预处理方法，并就融合后图像的显示问题提出一种基于边界法向插值的新方法、应用这些方法拼合实际XA医学图像，实现序列下肢步进图像的准确拼合．     

基于混沌系统和DNA编码的量子图像加密算法

为了确保量子信息的安全,结合混沌系统和DNA编码理论,提出了一种基于混沌系统和DNA编码的量子图像加密算法. 首先将图像进行量子编码;然后利用Logistic混沌产生幺正矩阵对量子图像进行置乱;再利用Lorenz混沌产生自然DNA矩阵并且动态选择DNA加法操作进行DNA运算,计算后得到幺正矩阵对量子图像再次加密;最后对量子图像进行测量得到经典密文图像. 通过仿真实验和直方图、相关性、NPCR （number of pixel change rate）像素改变率等指标分析,结果表明加密后的图像灰度分布均匀,各灰度级均分布于在1 000左右,相邻像素相关性更低,相关系数平均值0.002,NPCR像素改变率为99.6%,加密效果好且具有良好的安全性.      

遗传算法在图像分割中的应用

图像分割是图像分析的预处理阶段,被认为是计算机视觉中的一个瓶颈.基于扩展的Otsu最优阈值图像分割方法,提出用一种改进遗传算法进行图像分割的方法,并给出了遗传算法中参数的设定.仿真结果表明,改进算法的计算速度不仅明显优于传统的Otsu方法,而且算法的分割效果也很好.