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搜索资源列表

  1. 多尺度及图像特征

  2. 对图像多尺度的概念，多尺度表达和理论基础做了总结，以及图像的相关特征。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2012-10-28
    • 文件大小：741376
    • 提供者：nancy03301

  1. 基于形状特征和颜色的服装图像检索

  2. 本文对基于内容的图像检索进行研究，特别就综合多特征的服装图像检索问题，讨论形状特征的提取、综合颜色和纹理的多特征图像检索以及多级检索模式，并实现了基于多特征的多级服装图像检索模式，一级检索：快速提取服装外轮廓特征表达服装的形状，提高检索速度；二级检索：使用颜色、纹理结合检索,多级检索模式：先用一级检索，再用二级检索排序。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-06-08
    • 文件大小：430080
    • 提供者：sinat_28583711

  1. 图像特征表达

  2. 图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达图像特征表达

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-03-20
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：sinat_41870615

  1. 特征工程之降维分析

  2. 高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题,大大降低了计算的复杂程度,减少了冗余信息所造成的识别误差,提高了识别的精度。通过指纹图像的实例说明,将非线性降维方法(如Laplacian Eigenmap方法)应用于图像数据识别问题,在实际中是可行的,在计算上是简单的,可大大改善常用方法(如K-近邻方法)的效能,获得更好的识别效果。此外,该方法对于图像数据是否配准是不敏感的,可对不同大小的图像进行识别,这大大简化了识别的过程。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-02
    • 文件大小：1024
    • 提供者：cckyol

  1. 基于小波的煤岩图像特征抽取与识别

  2. 针对目前采掘工作面是事故易发多发地带和煤岩界面的识别基本由人工来完成的现状,为了减少人员伤亡以及实现采矿自动化,研究了煤岩的自动识别技术。介绍了煤岩图像识别基础和小波变换原理,讨论了小波函数以及滤波长度、分解尺度的设置情况,提出利用Daubechies小波对煤岩图像进行分解,构造相应的纹理导向度,获得特征值参数表,最后通过Minkowski距离计算公式,得到待测样品与煤岩样品的空间距离,根据距离大小来实现对待测样品的识别。结果表明:该方法通过小波分解再抽取相应的特征值充分表达了煤岩图像的纹理特征

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：326656
    • 提供者：weixin_38691199

  1. 基于离散余弦变换低频分量特征及学习向量量化的煤岩识别方法

  2. 针对现有煤岩识别方法适用范围小、识别正确率低等问题,采用图像分块离散余弦变换处理煤岩图像,将每一个图像块的DCT变换系数以"Z"字型排列,构成表达图像块的向量;采用2种方式提取煤岩图像特征:一种是用图像块向量每一维的均值和所有图像块向量的总体方差构成煤岩图像特征向量,另一种是按照图像块DCT变换顺序,将图像块向量级联构成煤岩图像特征向量;采用学习向量量化神经网络进行煤岩识别,2种特征提取方式的识别准确率均为96.67%,比Haar小波方法提高了3.3%,比Daubechies小波方法提高了5.8

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：312320
    • 提供者：weixin_38651661

  1. 基于深度学习的图像分类方法研究_孟丹.caj

  2. 本文在深度学习框架的基础上对特征提取方法进行了研究,并通过医学图像、人脸表情的检测和分类对其效果进行了验证。本文的研究内容主要包括以下三点:1)提出有约束的高分散主成分分析网络(Constrained High Dispersal PCANet,CHDNet)。本文详细分析了 CHDNet的不同组件对分类性能的影响,针对PCANet的局限性,设计了非线性变化层、多尺度特征池化层,以提高分类性能。将CHDNet应用在医学图像分类中,包括基于Kinect深度图像的人体生理机能自动检测和计算机辅助舌象

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：olivia_ye

  1. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课-数字图像处理-考试要点答案整理

  2. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试要点答案整理。此文档受众：中南大学！计算机学院！梁毅雄老师授课学生！数字图像处理！中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试重点整理 2019.07.03 Canny边绿检测算法 基本原理 图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确 定边缘的位置。 从数学上表达了三个准则[信噪比准则(低错误率)、定位精度准则、单边缘 响应准则」,并寻找表达式的最佳解 属于先平滑后求导的方法 步骤 1)使用高欺滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2)计算图像中每个

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：sinat_31857633

  1. 基于字典学习的煤岩图像特征提取与识别方法

  2. 现今的煤岩图像识别方法取得了一些阶段性的成果,但还无法满足实际需求。为了挖掘新的煤岩图像识别方法,研究了基于字典学习的煤岩图像特征提取与识别技术,提出用字典学习算法提取煤岩图像特征。字典学习算法采用随机选择的方法对字典进行初始化和更新。结合分类算法对煤岩图像进行分类识别,结果表明:通过字典学习,能简单有效表达煤岩图像的特征信息,获得了较高的识别率,且该特征提取方式具有较好的发展前景。研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-26
    • 文件大小：830464
    • 提供者：weixin_38621870

  1. 基于字典学习的煤与矸石图像特征识别方法

  2. 为了提升采煤过程中煤与矸石图像的自动识别效率,解决现有图像特征提取方式的瓶颈,根据相应的机器视觉原理,提出了利用字典学习算法对煤与矸石的图像进行特征提取的方法。字典学习算法经过煤与矸石图像的预处理之后,在字典初始化与更新时采用随机选择的方式,调整到最优的字典列数、稀疏误差和稀疏度等参数,最后利用支持向量机进行识别。实验表明:利用字典学习算法可以有效地表达煤与矸石的图像特征,自动识别效果较好,为采矿过程中煤与矸石的自动分选提供了一种新的思路和方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-12
    • 文件大小：982016
    • 提供者：weixin_38520275

  1. 基于概率密度和ASIFT的彩色图像检索方法

  2. 针对全局图像特征不能有效刻画彩色图像内容信息的问题，提出了一种基于兴趣点的彩色图像特征检索方法。首先基于仿射-尺度不变特征转换（ASIFT）算法，利用亮度概率密度梯度进行兴趣点提取；然后将提取后的兴趣点映射回原图像，构建颜色直方图作为图像的特征；最后通过计算不同图像特征间的相似度进行图像检索。仿真实验证明，该方法能够充分地提取图像中的角点、边缘点和这些点的周围点，较好地表达图像的内容，最终得到比较理想的检索结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：467968
    • 提供者：weixin_38557768

  1. 基于多维特征联合学习的图像哈希

  2. 针对计算机视觉中的图像检索问题，基于主成分分析（PCA）和卷积滤波，提出了一种通过联合学习多维特征实现的新型图像哈希算法。 第一步，为了获得卷积滤波器，从由补丁构成的矩阵中学习PCA特征向量，这些补丁是从数据库中所有原始图像中随机抽取的。 接下来，为了获得原始图像的多维特征表达，将原始图像卷积滤波成与过滤器序列相对应的几组。 然后，分别由传统的哈希算子在每个维度上学习哈希投影矩阵和二进制编码。 最后，通过将分组二进制编码合并在一起，获得了我们的联合学习模型的哈希码。 进行了大量实验以验证算法的有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：910336
    • 提供者：weixin_38685876

  1. 基于非下采样Contourlet变换和联合稀疏表示的红外可见图像融合方法

  2. 在基于非二次采样轮廓波变换（NSCT）的常规融合方法中，图像的低频子带系数无法稀疏地表达图像的低频信息，不利于提取源图像特征。 针对这一问题，提出了一种基于NSCT和联合稀疏表示（JSR）的红外可见图像融合方法，该方法对图像的低频信息进行JSR变换，有利于提高包含主能量的低频子带的稀疏性。图像对于高频信息，使用特征积作为融合规则有利于提取源图像的​​细节特征。 实验结果表明，与传统的基于多尺度变换的DWT，基于NSCT的融合方法以及基于稀疏表示的SR和JSR算法相比，该方法具有更好的融合效果，能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：773120
    • 提供者：weixin_38581447

  1. 基于特征整合的卷积神经网络草地分类算法

  2. 为提高遥感影像草地分类的精度，分析了卷积神经网络中提取图像特征的特点，提出了一种 基于特征整合深度神经网络的遥感影像特征提取算法。首先，将遥感影像数据进行PCA白化处理，降低 数据之间的相关性，加快神经网络学习的速率；其次，将从卷积神经网络中提取到的浅层特征和深层特征 进行双线性整合，使得整合后的新特征更加完善和优化；最后，对遥感数据进行训练，由于新特征中有效信 息的增加，使得特征表达能力得到提高，达到提高草地分类准确率的目的。实验结果表明：该算法能够有 效地提高草地分类的准确率，分类精度达到9

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：489472
    • 提供者：weixin_38689976

  1. 肺癌细胞物质表达及堆积结构的拉曼位移特征

  2. 分析了肺腺癌细胞和间皮细胞间的拉曼位移及细胞化学染色形态学特征参数间的关系,为非创伤性检查肿瘤细胞提供参考。选择A549和Met-5A两种细胞进行拉曼光谱分析,将两种细胞进行H&E和PAP染色,计算其形态学图像特征。两种细胞在1082 ,1155 ,1304 cm -1处存在拉曼位移。通过图像识别A549和Met-5A细胞的能量标准差,采用PAP染色方法的两种细胞差异具有统计学意义(p0.05);对于颜色均值特征值,采用两种染色方法的两种细胞差异均具有统计学意义(p<0.05)。基于化学物

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38519234

  1. 基于标准互相关函数的图像分辨率自动标定方法

  2. 理想规则图像特征经标准互相关函数匹配后,相似函数C*(x)可用确定的解析式Z(x)表达。但是对于含噪声图像,相似函数C(x)较之C*(x)发生了变化,但存在“零相似不变性”。将此原理应与于显微视觉中图像物面分辨率的在线标定,推导了矩形图像特征的一维相似函数解析式Z(x);求解C(x)=0作为Z(x)的近似,并给出了具体标定算法;通过仿真图像实验,给出标定算法的正确度在0.1～0.2 pixel;最后,将标定算法应用于可连续变焦的微对准装配系统,实测算法的精密度可达为0.08 pixel。实验结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38731239

  1. 融合小波变换与胶囊网络的纹理图像分类算法

  2. 胶囊网络作为一种新型深度学习网络,胶囊结构可以编码特征的姿态、纹理、色调等信息,对图像具有良好的纹理特征编码能力。针对胶囊网络的初级特征提取网络过于简单、空间特征表达能力不足的问题,提出了一种结合深度卷积神经网络特征表达能力与小波变换多分辨率分析能力的离散小波胶囊网络(DWTCapsNet)。首先,研究了胶囊网络在纹理图像分类应用中的可行性;其次,研究了DWTCapsNet各部分对胶囊网络分类性能提升的能力;最后,通过抗旋转和抗噪声实验分析了DWTCapsNet的鲁棒性。以分类准确率为模型评价标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38653664

  1. 基于深度分层特征的激光视觉焊缝检测与跟踪系统研究

  2. 针对自适应性低的焊缝跟踪系统在实际焊接环境中易受噪声干扰的问题, 结合深度卷积神经网络强大的特征表达能力和自学习功能, 研究了基于深度分层特征的焊缝检测和跟踪系统, 该系统可精确地从噪声污染的时序图像中确定焊缝位置。为彻底解决焊枪依循计算轨迹运动所出现的抖振问题, 设计了模糊免疫自适应的智能跟踪控制算法。实验结果显示, 在强烈弧光和飞溅的干扰下, 传感器测量频率达20 Hz, 焊缝跟踪精度约为0.2060 mm,且焊接过程中焊枪末端运行平稳。该系统能实现焊缝平滑的实时跟踪, 抗干扰能力强, 焊缝

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_38729607

  1. &nbsp;基于改进的Bag of Visual Words算法的SAR图像目标分类

  2. “视觉词袋”（Bag of Visual Words，BOV）算法是一种有效的基于语义特征表达的物体识别算法。针对传统BOV模型存在的不足，综合利用SAR图像的灰度和纹理特征，提出基于感兴趣目标 （Target of Interest，TOI）的 “视觉词袋”算法。首先，对训练图像进行TOI选取，用灰度共生矩阵模型提取TOI的纹理特征，再结合灰度特征，组成多维特征向量集，以簇内相似度最高、数据分布密度最大为准则，生成“视觉词袋”。其次，对测试图像，依据已生成的“视觉词袋”，采用支持向量机（Sup

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38747087

  1. 基于离散余弦变换和深度网络的地貌图像分类

  2. 在未知环境中，无人机(UAV)着陆地貌的自动识别和分类有着极其重要的研究意义，传统的自然场景分类利用的是中层和底层特征信息，但是无人机着陆地貌图像场景复杂、信息丰富，需要较准确的高层语义特征表达。提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和深度网络的地貌图像分类方法。首先将离散余弦变换能量集中的优势引入到卷积神经网络(CNN)的高效特征表达中，以降低维度和计算复杂度;然后根据地貌图像特点构建了14层的特征学习网络，并改进了卷积神经网络结构;最后将得到的深层特征输入到支持向量机(SVM)中，快速准确地完

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38729022
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