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一种改进粒子群分类算法的图像检索
1
作者 刘尚旺 杨冉 +1 位作者 尚新闻 崔艳萌 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第7期1624-1628,共5页
传统基于内容的图像检索算法计算量大、精度低.为克服这些缺陷,在传统算法基础上,提出一种将图像匹配方法转化为根据模板图像数据,对目标进行锁定的方法:首先,将模板图像和源图像分区并取灰度直方图信息;然后,将寻找模板图像最相似的的... 传统基于内容的图像检索算法计算量大、精度低.为克服这些缺陷,在传统算法基础上,提出一种将图像匹配方法转化为根据模板图像数据,对目标进行锁定的方法:首先,将模板图像和源图像分区并取灰度直方图信息;然后,将寻找模板图像最相似的的问题转化成通过粒子群优化进行分类问题;最后,通过对相似度大的图像进行精确匹配得出最相似的图像.实验结果表明:基于粒子群和新分类算法的图像检索算法,能够在源图像数据库中快速匹配出相似的图像组,平均检索精度和查全率分别达到88.0%和93.3%,平均检索用时仅有3.48s. 展开更多
关键词 分区 图像检索 粒子群优化算法 匹配 分类
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二次定位车牌分割及识别方法 被引量：13
2
作者 刘尚旺 段德全 +1 位作者 崔艳萌 周猛 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第4期151-156,共6页
智慧城市建设中,需对重点街道和路口采集到的交通视频文件进行智能分析.为此,提出一种二次定位车牌分割、识别方法.首先,利用垂直投影区域特征并结合Hough变换得到车牌的粗略定位分割结果;然后,基于该车牌图像的粗略定位分割结果,采用... 智慧城市建设中,需对重点街道和路口采集到的交通视频文件进行智能分析.为此,提出一种二次定位车牌分割、识别方法.首先,利用垂直投影区域特征并结合Hough变换得到车牌的粗略定位分割结果;然后,基于该车牌图像的粗略定位分割结果,采用支持向量机的方法,进行车牌的精细定位分割并对车牌号码进行自动提取、识别.通过对多源车流量视频实验数据中的1680帧车牌图像进行自动车牌提取分析,在5°和10°两个倾斜角度,二次定位车牌识别方法的准确率分别达到96.7%和96.2%,优于相关算法. 展开更多
关键词 车牌识别 智慧城市 视频文件 垂直投影区域特征 支持向量机
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基于视觉显著性检测的图像分类方法 被引量：10
3
作者 刘尚旺 李名 +1 位作者 胡剑兰 崔艳萌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期2629-2635,共7页
针对传统的图像分类方法对整个图像不分等级处理以及缺乏高层认知的问题,提出了一种基于显著性检测的图像分类方法。首先,利用视觉注意模型进行显著性检测,得到图像的显著区域;然后,利用Gabor滤波方法和脉冲耦合神经网络模型,分别提取... 针对传统的图像分类方法对整个图像不分等级处理以及缺乏高层认知的问题,提出了一种基于显著性检测的图像分类方法。首先,利用视觉注意模型进行显著性检测,得到图像的显著区域;然后,利用Gabor滤波方法和脉冲耦合神经网络模型,分别提取该显著区域的纹理特征和时间签名特征;最后,根据提取的纹理特征和时间签名特征,利用支持向量机实现图像分类。实验结果表明,所提方法在SIMPLIcity图像数据集上平均分类正确率达到94.26%,在Caltech数据集上平均分类正确率为95.43%,从而证明,显著性检测与有效的特征提取对图像分类有重要影响。 展开更多
关键词 视觉注意模型 显著区域 脉冲耦合神经网络 GABOR滤波 图像分类
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改进HFT模型及其在图像分类中的应用 被引量：1
4
作者 刘尚旺 胡剑兰 崔艳萌 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第5期1111-1115,共5页
为降低图像分类数据的冗余性以提高图像分类的准确率,提出一种改进HFT(Hyper complex Fourier Transform)模型并进行图像分类.首先,利用提出改进HFT得到视觉显著图.1)超复数图像的三个虚部系数由R,G,B替换为L',a',b',而实... 为降低图像分类数据的冗余性以提高图像分类的准确率,提出一种改进HFT(Hyper complex Fourier Transform)模型并进行图像分类.首先,利用提出改进HFT得到视觉显著图.1)超复数图像的三个虚部系数由R,G,B替换为L',a',b',而实部系数为调整后的亮度值;2)通过傅里叶变换原始相位谱和滤波后幅度谱重构二维图像,不同的尺度空间得到多个候选显著图;3)引入标准差和对比函数,得到视觉显著图.其次,分别提取显著图的PCNN(Pulse Coupled Neural Network)时间签名特征以及纹理特征.最后,利用提取的图像特征作为SVM(Support Vector Machine)的输入向量,进行图像多分类.实验结果表明,本文方法在SIMPLIcity图像测试集上的分类准确性达到了95.04%,在Caltech测试集分类准确性达到了95.23%,提高了图像分类的准确率. 展开更多
关键词 改进HPT 显著图 PCNN 图像分类
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基于空间域和变换域的图像降噪方法研究
5
作者 崔艳萌 《通讯世界（下半月）》 2016年第5期287-287,共1页
为了克服图像降噪中对图像的边缘和纹理细节的破坏。本文提出了一种基于空间域和变换域的图像降噪算法。试验结果表明,本文的算法既可以很好的对图像降噪,还能对图像边缘和纹理很好的保存。
关键词 图像降噪 双边滤波器 小波变换 信噪比
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