视频检测的颜色直方图目标匹配算法_李坤伦
ENVI实习直方图匹配,校正,分类
ENVI实习 一实验目的 （1）主要学习ENVI软件的基本功能 （2）ENVI 软件完成影像增强（包括直方图匹配和去云）、融合、正射校正和监督、非监督分类四个大方面的试验。 （3）掌握视窗操作模块的功能和操作技能 二软件和设备 ENVI4.5一套 三实验原理 各个任务的试验原理和操作详细见下面操作，再次不详述。
一、图像增强（算法、原理、对比图） 1、直方图匹配 在ENVI 中使用Histogram Matching 工具可以自动地把一幅实现图像的直方图匹配到另一幅上，从而使两幅图像的亮度分布尽可能地接近。使用该功能以后，在该功能被启动的窗口内，输入直方图将发生变化，以与所选图像显示窗口的当前输出直方图相匹配。在灰阶和彩色图像上，都可以使用该功能。 操作步骤：选择Enhance > Histogram Matching，出现Histogram Matching Input parameters 对话框，在Match To中选择想匹配的图像。在Input Histogram 会有Image、Scroll、Zoom、Band、、ROI来选择如数直方图的来源，下图为输入图像数据及其所用的拉伸（直方图匹配之前）：
下图为Match To 想匹配的图像及其拉伸：
利用直方图匹配后图像2的直方图结果： 从结果可以看出，匹配后的图像在亮度上已经明显增强，从偏暗增强为较亮；其直方图与#1中的图像直方图在亮度上分布也很接近。
2、图像去云 常规的云处理算法会随云的覆盖类型的不同而不同，对在大范围内存在薄云的影像来说，采用同态滤波法较好。同态滤波法把频率过滤与灰度变化结合起来，分离云与背景地物，最终从影像中去除云的影响，这种方法由于涉及到滤波器以及截至频率的选择，在滤波的过程中有时会导致一些有用信息的丢失。对于局部有云的影像来说，一般使用时间平均法，这种算法适用于地物特征随时间变化较小的地区，如荒漠、戈壁等地区；对于植被覆盖茂密的地区，由于植被的长势与时间有密切的关系，不同时相的植被长势在影像中有明显的区别，这种简单的替代算法不再适用。 对影像进行去云处理，不光是要简单地提高影像分类及制图的精度，同时也是对影像进行大气纠正以及对地物信息进行提取的重要步骤。最好有一种算法是能够从影像中去除云的影响，同时还能够恢复不同云区覆盖下的地物光谱信息。在本例中，我选择的去云方法没有用常规的空间域图像增强，滤波等方法，而是利用自己定义掩膜的方法。具体操作步骤如下： 1）使用BasicTool >statistics >compute statistic,弹出如下Compute Statistics Input File 对话框。点击OK，弹出如下对话框。选择Histograms 复选框 2）然后点击OK，查看统计信息。
F R E A K 特 征 点 匹 配 算 法 介 绍 ( 2 0 2 0 )
图像特征描述子之FREAK ?在前【给力追-女生资-源】面的博文中，介绍的BRIEF、ORB、BRISK 算法都是基于特征点周围邻域像素点对之间的比较，形成二进制编码串作为特征【ＱＱ】描述子，这种描述方法计算速度快，且占用内存小，满足一些实时【⒈】应用场景的需求。对于这类特征描述子，关键是确定邻域哪些像【０】素点对进行比较，以及如何匹配。BRIEF算法中特征点邻域的像素【１】点对是随机采样生成的，ORB算法是通过贪婪穷举的方法，在所有【６】可能的像素点对中选取相关性较小的若干点对，BRISK则是采用平【9】均采样的方法生成若干采样点。特征匹配方法通常都是采样Ham【⒌】ming距离来进行度量，由于是二进制编码方式，可通过异或操作快速计【２】算。 特征点检【б】测 ?FAST算法可实现快速检测图像特征点，而且对应有一个加速版本AGAST，因此在诸多特征描述子中，都是首先通过FAST算法搜索定位特征点，再加以描述。FREAK同BRISK算法类似，也是建立多尺度空间，在不同尺度的图像上使用FAST算法检测特征点。 采样模式 ?FREAK算法中采样模式接近于人眼视网膜接收图像信息的采样模型，如下图所示，人眼视网膜中，Fovea区域主要对高精度的图像信息进行处理，而Para区域则主要对低精度的图像信息进行处理。
在FREAK的采样模式中，图中每一个黑点代表一个采样点，每个圆圈代表一个感受野，每个采样点需进行高斯模糊处理，以降低噪声影响，感受野的半径表示高斯模糊的标准差。这种采样模式与BRISK的不同之处在于，感受野之间存在重叠的区域；与BRIEF和ORB算法的不同之处在于，FREAK的采样点根据与特征点的距离远近，采用了不同大小的高斯核函数进行平滑处理。不同大小的感受野在人眼视网膜中也存在类似的结构，通过重叠的感受野，可以获得更多的信息，使最终的描述符更具独特性和可区分性。最终FREAK算法的采样结构为6、6、6、6、6、6、6、1，6代表每层中有6个采样点并且这6个采样点在一个同心圆上，一共有7个同心圆，最后的1表示特征点。 特征描述 ?FREAK算法同样采用二进制编码描述特征点，用FF表示编码特征 F=Σ0≤aN2aT(Pa) F=Sigma_{0 leq a < N} 2^a T(P_a) T(Pa)={1,I(Pr1a)I(Pr2a) 0,otherwise T(P_a) = begin{cases} 1,I(P_a^{r_1}) > I(P_a^{r_2}) 0,otherwise end{cases} 式中，I(Pr1a)I(P_a^{r_1})表示采样点经过高斯模糊后的灰度值。 ?FREAK的采样模式中一共有43个采样点，可以产生N=43(43?1)-2=903N = 43(43 - 1)-2 = 903个采样点对，有些采样点对的编码值对特征描述并没有实际作用，反而会造成特征冗余，因此需要对特征的描述向量进行筛选，也就是降维。原论文中采用与ORB中类似的贪婪
图像颜色特征提取基本知识
一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法
基于特征的图像匹配算法毕业设计论文(含源代码)
诚信声明 本人声明： 我所呈交的本科毕业设计论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名：日期：2010 年05 月20日
毕业设计（论文）任务书 设计（论文）题目： 学院：专业：班级： 学生指导教师（含职称）：专业负责人： 1．设计（论文）的主要任务及目标 (1) 了解图象匹配技术的发展和应用情况，尤其是基于特征的图象匹配技术的发展和应用。 (2) 学习并掌握图像匹配方法，按要求完成算法 2．设计（论文）的基本要求和内容 （1）查阅相关中、英文文献，完成5000汉字的与设计内容有关的英文资料的翻译。（2）查阅15篇以上参考文献，其中至少5篇为外文文献，对目前国内外图象匹配技术的发展和应用进行全面综述。 （3）学习图象匹配算法，尤其是基于特征的图象匹配算法。 （4）实现并分析至少两种基于特征的图象匹配算法，并分析算法性能。 3．主要参考文献 [1]谭磊, 张桦, 薛彦斌．一种基于特征点的图像匹配算法[J]．天津理工大学报，2006， 22(6)，66-69． [2]甘进，王晓丹，权文．基于特征点的快速匹配算法[J]．电光与控制，2009，16(2)， 65-66． [3]王军，张明柱．图像匹配算法的研究进展[J]．大气与环境光学学报，2007，2(1)， 12-15．
图像中角点(特征点)提取与匹配算法
角点提取与匹配算法实验报告 1 说明 本文实验的目标是对于两幅相似的图像，通过角点检测算法，进而找出这两幅图像的共同点，从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。 下面描述该实验的基本步骤: 1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式： 2 ,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w u v o X Y ??= -=++??∑∑ (1) 其中，,x y E 为窗口内的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为2 2 2 ()/,x y x y w e σ +=； I 为图像灰度函数，略去无穷小项有： 222222 ,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv = ++=++∑ （2） 将,x y E 化为二次型有： ,[]x y u E u v M v ?? =???? (3) M 为实对称矩阵： 2 ,2 x y x x y x y y I I I M w I I I ???= ???????∑ (4) 通过对角化处理得到： 11 ,200x y E R R λλ-??= ??? (5) 其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到： 2 (,)det()(())C RF x y M k trace M =- (6)
基于颜色直方图的图像检索(实验分析)
基于颜色直方图的图像检索 作者:吴亚平学号:200812017081203009 1.概述 在过去的十几年间，有许多知名机构都对图像检索系统进行了深入的研究，病开发出了相应的检索系统，例如IBM Almaden研究中心研制的QBIC系统，Virage公司研发的VIRAGE系统，麻省理工大学多媒体实验室研发的Photobook系统，哥伦比亚大学研发的VisualSeek系统，斯坦福大学研发的WBIIS系统，U.C.伯克利分校研发的Blobworld系统等等。 这些检索系统的基本特征都是基于图像像素值的特征提取相应的规则图像，例如形状、颜色、纹理等，并以此为依据对图像进行比较检索，在这篇论文中，系统采用了基于颜色特征提取的检索。基于直方图在两个颜色空间对图像特征进行判定检索。这两个颜色空间是RGB和HSV。通过对两副图像对应的RGB和HSV 值计算其距离，依据距离的远近来判断相似性，这种方法简单易行，由于丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息，判定的计算量相对较小。当然这也导致了两副图像之间的判定没有实际的语义上的关联，也就是说，距离相近的图像并不一定有事实上的相应联系。但是，经过试验的判定，这种基于直方图的图像检索系统能够为图片检索提供相对精确的检索结果。 2.相关知识 2.1. RGB颜色空间 RGB颜色模型中每种颜色都是由红绿蓝三种颜色组成。这种颜色模型在许多CRT显示器和彩色光栅图形设备中被广泛使用。这三种颜色被认为是其他颜色的
添加剂，对于所需要的颜色通过对这三种颜色进行不同的比例进行相加即可得到。RGB模型可以用如下的颜色坐标系表示。注意从（0，0，0）到（1，1，1）的对角线，白色代表了灰阶，RGB色彩模式俯视从白色开始的。 2.2. HSV颜色空间（也称HIS颜色空间） HSV字母分别代表了色度（Hue），饱和度（Saturation），色调。上面的锥形图说明HSV的颜色模型。Value代表了颜色的强度，他是从图像信息中分离出来，可以表示相关信息的部分。色度和饱和度代表了颜色在人眼中的生理特征。色度与红色等颜色从0到1的表示不同，色度是从红色通过黄，绿，青，蓝，洋红色，再回到红色。饱和度的区分是从0 到 1，他通过值大小来影响颜色的饱和度。对于色调，也是从0到1，随着他的增大，图像的颜色就会越来越亮。
SIFT特征点提取与匹配算法
SIFT 特征点匹配算法 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）； ② 精确关键点定位（Keypoint localization ） ③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ） ④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ） ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ） 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即： ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1） 其中：2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中，为了能相对高效地计算出关键点的位置，建议使用的是差分高斯函数（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。其定义如下： ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= （1.2） 如上式，D 即是两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k ）。
SIFT特征点提取与匹配算法
二 特征点提取算法 1、基于SIFT （Scale Invariant Feature Transform ）方法的图像特征匹配 参看David G. Lowe 的“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints ” 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）； ② 精确关键点定位（Keypoint localization ） ③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ） ④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ） ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ） 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即： ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1） 其中：2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中，为了能计算的相对高效，所真正使用的是差分高斯尺度空间（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。其定义如下： ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= （1.2） 如上式，D 即是由两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k ）。
关于颜色的几个算法
?流行色算法 流行色算法的基本思路是:对彩色图像中所有彩色出现的次数做统计分析，创建一个数组用于表示颜色和颜色出现频率的统计直方图。按出现频率递减的次序对该直方图数组排序后，直方图中的前256 种颜色就是图像中出现次放最多(频率最大) 的256 种颜色，将它们作为调色板的颜色。该算法用统计直方图来分析颜色出现的频率，因此且称为彩色直方图统计算法。图像中其他的颜色采用在RGB 颜色空间中的最小距离原则映射到与其邻近的256种调色板颜色上。流行色算法实现较简单，对颜色数量较小的图像可以产生较好的结果，但是该算法存在的主要缺陷是，图像中一些出现频率较低，但对人眼的视觉效挺明显的信息将丢失。比如，图像中存在的高亮度斑点，由于出现的次数少，很可能不能被算法选中，将被丢失。 ?中位切分算法 中位切分算法的基本思路是：在RGB 彩色空间中，R 、G 、B 三基色对所对应于空间的三个坐标轴，将每坐标轴部量化为0 - 255 。对应于最暗(黑) ，255 对应于最亮，这样就形成了一个边长为256 的彩色立方体。所有可能的颜色都对与立方体内的一个点; 将彩色方体切分成256个小立方体，每个立方体中都包含相同数量的在图像中出现的颜色点；取出每个小立方体的中心点，则这些点所表示的颜色就是我们所需要的最能代表图像颜色特征的256 种颜色。中位切分算法是PauJ Heckbert在80 年代初提出来的，现被广泛应用于图像处理领域。该算法的缺点是涉及复杂的排序工作，而且内存开销较大。 ?八叉树算法 1988 年，奥地利的M. Gervautz和W. Purgathofer 发表了一篇题为"A Simple Method for Color Quantization: Octree Quantization" 的论文，提出了种新的采用八义树数据结构的颜色量化算法，一般称为八叉树颜色量化算法。该算法的效率比中位切分算法高而且内存开销小。 八叉树颜色量化算法的基本思路是：将图像中使用的RGB 颜色值分布到层状的八叉树中。八叉树的深度可达九层，即根节点层加上分别表示8位的R、G 、B 值的每一位的八层节点。较低的节点层对应于较不重要的RGB 值的位(右边的位) ，因此，为了提高效率和节省内存，可以去掉最低部的2 ~ 3 层，这样不会对结果有太大的影响。叶节点编码存储像素的个数和R 、G 、B 颜色分量的值；而中间的节点组成了从最顶层到叶节点的路径。这是一种高效的存储方式，既可以存储图像中出现的颜色和其出现的次数，也不会浪费内存来存储图像中不出现的颜色。 扫描图像的所有像素，每遇到种新的颜色就将它放入八叉树中，并创建一个叶节点。图像扫描完后，如果叶子节点的数量大于调色板所需的颜色数时，就需要将有些叶子节点合并到其上一层节点中，并将该节点转化成叶节点，在其中存储颜色且其出现的次数。这样，减少叶节点的数量，直到叶节点的数量等于或小于调色板所需的颜色数。如果叶节点的数量小于或等于调色板所需的颜色数，则可以遍历八叉树，将叶子节点的颜色填入调色饭的颜色表
F R E A K 特 征 点 匹 配 算 法 介 绍 ( 2 0 2 0 )
三个描述符的比较：SURF，FREAK和BRISK =================分割线================= 我认为从事对象识别，图像注册和使用关键点提取的其他领域的开发人员和研究人员可以发现这个帖子很有用。最近（从2.4.2），一个新的特征描述符算法被添加到OpenCV库中。据称FREAK描述符优于ORB和SURF描述符，但速度非常快（与ORB相当）。也有人在我的博客上的评论提到BRISK描述符，这是比SURF更新，更高效。那么，最后我找到一个时间来比较他们，并发表我的研究成果。 这篇文章与我过去的OpenCV比较报告非常相似。虽然这些报告是多年前发表的，但它们还是有些实际的。对于这个测试，我决定从头开始重写整个测试框架。源代码即将可用。但现在，让我解释我做了什么来找到最好的三种算法。将图像转换为描述符的主要目标是什么？从像素域移动到更紧凑的表示形式相同的数据。此外，我们希望我们的表示是旋转和比例不变的（例如，当源图像旋转或缩放时，表示保持不变或略微变化）。SURF，FREAK和BRISK描述符宣称它们是旋转和尺度不变的。 ========================分割线============================== 就像在OpenCV比较报告中一样，测试应用程序与测试模式图像一起工作。我们有四个基本的转换：旋转，缩放，模糊和亮度调整。这里是如何旋转转换类看起来像：
class ImageRotationTransformation : public ImageTransformation ImageRotationTransformation(float startAngleInDeg, float endAngleInDeg, float step, cv::Point2f rotationCenterInUnitSpace) : ImageTransformation("Rotation") , m_startAngleInDeg(startAngleInDeg) , m_endAngleInDeg(endAngleInDeg) , m_step(step) , m_rotationCenterInUnitSpace(rotationCenterInUnitSpace) -- Fill the arguments for (float arg = startAngleInDeg; arg = endAngleInDeg; arg += step) m_args.push_back(arg); virtual std::vector getX() const return m_args; virtual void transform(float t, const cv::Mat source, cv::Mat result) const cv::Point2f center(source.cols * m_rotationCenterInUnitSpace.x, source.cols * m_rotationCenterInUnitSpace.y);
图像处理之直方图匹配
直方图匹配，又称直方图规定化，即变换原图的直方图为规定的某种形式的直方图，从而使两幅图像具有类似的色调和反差。直方图匹配属于非线性点运算。 直方图规定化的原理：对两个直方图都做均衡化，变成相同的归一化的均匀直方图，以此均匀直方图为媒介，再对参考图像做均衡化的逆运算 ///
F R E A K 特 征 点 匹 配 算 法 介 绍
图像局部特征（一）--概述 本文根据下面这篇文章，做下简单修改。 研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3?M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域，
所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵： H(L)=[L?xx?L?xy?L?xy?L?yy?]?H(L)=[LxxLxyLxyLyy] 以及它的行列式的值DoH(Determinant of Hessian): det=σ?4?(L?xx?(x,y,σ)L?yy?(x,y,σ)?L?2?xy?(x,y,σ))?de t=σ4(Lxx(x,y,σ)Lyy(x,y,σ)?Lxy2(x,y,σ)) Hessian矩阵行列式的值，同样也反映了图像局部的结构信息。与LoG相比，DoH对图像中的细长结构的斑点有较好的抑制作用。 无论是LoG还是DoH，它们对图像中的斑点进行检测，其步骤都可以分为以下两步： 1）使用不同的σ?σ生成(?2?g?x?2?+?2?g?y?2?)?(?2g?x2+?2g?y2) 或?2?g?x?2?,?2?g?y?2?,?2?g?x?y?2g?x2,?2g?y2,?2g?x?y模板，并
基于颜色特征的图像检索算法的实现
目录 摘要 (1) 关键字 (1) 1绪论 (1) 1.1 基于内容的图像检索的概念 (1) 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 (1) 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 (1) 1.4 基于内容的图像检索的关键技术 (2) 1.5 国内外研究现状 (3) 1.5.1 国外研究现状 (3) 1.5.2 国内研究现状 (4) 2 基于颜色特征的图像检索方法 (4) 2.1 颜色度量体系 (4) 2.2 颜色空间 (5) 2.2.1 RGB颜色空间 (5) 2.2.2 HSV颜色空间 (5) 2.2.3 CMY颜色空间 (6) 3 颜色特征的表达 (7) 3.1 颜色直方图 (7) 3.2 累加直方图 (8) 4 图像特征的相似性匹配 (9) 4.1 距离度量方法 (9) 4.2直方图的交集的方法 (9) 4.3 欧式距离法 (9) 5 图像检索算法实现 (10) 5.1程序开发运行环境 (10) 5.2 程序检索逻辑 (10) 5.3 算法具体实现 (11) 5.4 实例演示 (14) 6 全文总结与展望 (15) 6.1 全文总结 (15) 6.2 展望 (15) 致谢 (15) 参考文献 (16) 英文摘要 (16)
基于颜色特征的图像检索算法的实现 摘要：文章介绍了一种基于颜色特征的图像检索技术的算法并给出了程序实现。首先介绍了基于内容的图像检索技术、发展历史及基于内容的图像检索技术的特点和主要应用，并在此基础上探讨了该领域所用到的一些关键技术。文章着重探讨了图像的颜色空间、图像特征提取及图像相似性度量等内容，并利用matlab技术实现了一个简单图像检索的程序。文章最后则对当前基于内容图像检索技术研究热点和今后的发展方向进行简单的阐述。 关键字：基于内容的图像检索；颜色特征；颜色直方图；相似度度量方法 1 绪论 1.1 基于内容的图像检索的概念 基于内容的图像检索[1]（Content Based Image Retrieval, CBIR）是一项从图像数据库中找出与检索式内容相似的图像的检索技术。它利用从图像中自动抽取出来的底层特征，如颜色、纹理、轮廓和形状等特征，进行计算和比较，检索出符合用户需求的结果图像集。目前图像检索系统技术实现的基础是对底层特征信息的计算和比较，也即是“视觉相似”。 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 图像检索技术的发展[2]可以分为两个阶段，第一阶段始于70年代，当时的图像检索是通过人工的标注来实现的，随着计算机技术和通信网技术的发展，特别是因特网的快速发展，图像数据的容量越来越大了，这种“以关键字找图”的方法越来越不适应检索技术的发展了。由于图像内容的丰富内涵以及人们对图像内容进行抽象时的主观性不同的人对同一幅图像有不同的理解，这就引入了主观多义，不利于检索。为了克服文本标注检索的弊端，90年代研究者提出了基于内容的图像检索，其方法是:根据图像的颜色特征、纹理特征、形状特征以及空间关系等作为索引，计算查询图像和目标图像之间的相似距离，然后按相似度匹配进行检索，这种技术很大程度地利用了人们的视觉客观特性，避免不同人对图像主观理解的不同而达不到理想的搜索效果。从研究方向的层面来看，基于内容的图像检索可分为三层：第一层是根据图像的底层特性来进行检索，如颜色、纹理，形状等等，涉及图像信息处理、图像分析和相似性匹配技术；第二层是基于图像对象语义，如图像中实体及实体之间的拓扑关系的检索，对象级检索技术建立在下层特征基础上，并引入了对象模型库、对象识别和人工智能等图像理解技术；第三层是基于图像的抽象属性如行为语义，情感语义和场景语义的推理学习来进行检索。需要用到知识库和更加有效的人工智能和神经网络技术。这三个层次由低到高，与人的认知接近，下一个层次通常包含了比上一个层次更高级的语义，更高层的语义往往通过较低层的语义推理获得。尽管经过了多年的研究，较为成熟的基于内容的图像检索技术目前仍处于底层水平，由于底层研究是上层研究的基础，为了给上层建立准确、有效的图像特征提取方法，底层的研究仍在不断的发展。 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 基于内容的图像检索技术有以下特点[3]： 一是它突破了传统的基于表达式检索的局限，从媒体内容中提取信息线索。
直方图均衡化计算
直方图均衡化(色调均化) “图像(Image)>调整(Adjust)”菜单的功能 色调均化(Equalize) Photoshop菜单：图像>调整>色调均化 公式： （公式中Sk表示均衡化后的灰度值，∑表示总和，nj是原图中某个灰度色阶j 的像素数量，j的范围是0~k，N是图像像素总数。） “色调均化”命令重新分布图像中像素的亮度值，以便它们更均匀地呈现所有范围的亮度级。使用此命令时，Photoshop尝试对图像进行直方图均衡化(Histogram Equalization)，即在整个灰度范围中均匀分布每个色阶的灰度值。 当扫描的图像显得比原稿暗，而您想平衡这些值以产生较亮的图像时，可以使用“色调均化”命令。配合使用“色调均化”命令和“直方图”命令，可以看到亮度的前后比较。 使用“色调均化”命令： 1. 选择菜单图像>调整>色调均化。 2. 如果已选择一个图像区域，在弹出的对话框中选择要均化的内容，然后点按“好”。
?“仅色调均化所选区域”只均匀地分布选区的像素。 ?“基于所选区域色调均化整个图像”基于选区中的像素均匀分布所有图像的像素。 原理 直方图均衡化是一种灰度变换算法，所以我们重点研究灰度图像的直方图均衡化。 绝对的均匀 图A是一个黑白灰均匀渐变，0~255的每一个色阶的灰度数量都是相同的。图B 的是图A的像素打乱了顺序随机分布的，每种灰度的数量都与图A的相同，因而它的直方图也与图A的相同。 图A和图B的直方图。每种灰度数量是相同的，直方图呈一个黑色矩形。 近似的均匀 对于一般的图像，由于每种灰度的像素数量并不相同，我们没办法把每种灰度的分量调得像图A、B那么均匀，但是可以做到近似的均匀。也就是说，把直方图横向平均分成几份之后，使每一份的像素数量大致相等。 下面是一幅图片的直方图，共有19200个像素，从左到右平均分成三份。均衡化之后，每份的像素数量都在6400左右。
线性变换、非线性变换、直方图均衡、直方图匹配
线性变换、非线性变换、直方图均衡、直方图匹配 2 图像滤波 图像卷积运算 平滑：均值平滑、中值滤波平滑 锐化：梯度检测、边缘检测、定向检测 3 彩色增强 单波段彩色变换和多波段彩色合成 4图像运算 差值运算：两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相减就是差值运算。 比值运算：两幅相同行列数的图像, 对应像元的亮度值相除就是比值运算。 5多光谱变换 其变换的本质:对遥感图像实行线性变换，使光谱空间的坐标按一定规律进行旋转。 K-L变换 K-T变换 1.教学时数 2学时 2.教学方式（手段） 讲授法、演示法 3.师生活动设计 教师提问，学生回答。 4.讲课提纲、板书设计 采用多媒体教学 5.教学内容 第五节遥感数据的融合 图像融合是指把多源遥感数据按照一定的规则或算法进行处理, 生成一幅具有新的空间、光谱和时间特征的合成图像。图像融合并不是数据间的简单复合, 其目的是: 突出有用信息, 消除或抑制无关信息; 增加解泽的可靠性, 减少识别目标的模糊性和不确定性, 为快捷、准确地识别和提取目标信息奠定基础。 1 多源遥感数据的融合 多源遥感数据融合的基本过程包括图像选择、图像配准和图像融合三个关键环节。 图像融合时,需根据融合图像的类型、特点以及融合的目的,选择恰当的融合方法。常用的融合方法主要有:基于加减乘除运算的融合,基于相关分析、主成分变换、小波分析以及基于IHS变换的融合等。 2 遥感数据与地学信息的融合 地学信息与遥感数据的结合和相互印证, 则有助于对遥感图像特征的综合
分析, 提高图像解译的科学性。 (1) 地学信息的预处理 地学信息主要指各种专题地图和专题数据, 前者包括土地利用图、植被图、土壤图、等值线图等, 后者包括各种采样分析数据、野外测量数据、调查统计数据、 DEM数据等。 地学信息的预处理包括专题地图的数字化和专题数据的图像化。 地学信息的预处理实现了地学信息到数字图像的转换, 接下来就可以进行空间配准和融合处理了。空间配准包括地学数据之间及地学与遥感数据之间的空间配准, 即运用图像处理技术, 将不同地学数据集配准到统一的地理坐标系统上, 形成以图像为基础的综合数据库。在此基础上, 便可进行遥感数据与地学数据多种形式的融合。 第七章遥感图像的目视解译 一、章节教案 1.教学目标及基本要求 （1）理解遥感图像目视解译与计算机解译； （2）掌握摄影像片的种类、解译标志及判读方法。重点掌握热红外像片的判读； （3）掌握扫描影像（MSS,TM.SPOT）的特征、解译标志及判读方法； （4）掌握微波影像的特点、解译标志及判读方法； （5）了解目视解译的基本步骤 2.教学内容及学时分配 第一节目视解译的基本原理 第二节目视解译的方法与程序（2学时） 第三节不同类型遥感图像的解译（2学时） 3.教学重点和难点 重点： 感图像目标地物识别特征、摄影像片的种类、解译标志及判读方法,扫描影像的种类、解译标志及判读方法、微波影像的特点、解译标志及判读方法、目视解译的基本步骤、遥感影像制图。 难点： 扫描影像的种类、解译标志及判读方法、微波影像的特点、解译标志及判读方法。 4.教学内容的深化和拓宽 利用ENVI软件和Landsat数据、雷达影像进行演示。 5.教学方式（手段）及教学过程中应注意的问题 教学方式（手段）： 讲授法、演示法 教学过程中应注意的问题：
基于特征值的模式匹配算法
宜宾学院学报 Journal of Yibin University 优先数字出版 —————————————————————— 收稿日期：2014-07-03 2014-09-05 基金项目：安徽电子信息职业技术学院教科研项目“基于数据挖掘技术的高职院校招生决策系统研究与应用” （ADZX1306） 作者简介：余飞（1983-），男，硕士，讲师，研究方向为计算机网络安全、数据挖掘、分布式操作系统 网络出版时间： 网络出版地址： 基于特征值的模式匹配算法 余 飞，刘思宏 （安徽电子信息职业技术学院 软件学院，安徽蚌埠233060） 摘 要：模式匹配算法广泛应用于防火墙、入侵检测等网络安全领域，其算法效能直接影响到系统的工作效率．本文首次提出了一种基于特征值的模式匹配算法——FLC （First-Last-Characters ）算法．该算法打破了经典算法有序偏移的思想，突破了BMHS （Boyer-Moore-Horspool-Sunday ）算法最大偏移量（m+1）的上限，从而增大了偏移距离，减 则匹配成功；若有一个字符不同，则匹配不成功，模式串向右移动一个字符的位置，继续比较，直到将文本串的所有位都比较过来．BF 算法实现简单，但模式串每次仅偏移一个字符，这导致模式串几乎要与文本串中的每一个字符进行比较，运行效率极其低下． KMP 算法[2]是BF 的一种改进算法，该算法由Knuth 等人提出．KMP 算法根据给定的模式串，定义一个next 函数．模式串与文本串按顺序进行从左到右匹配， 2014-09-12 13:00 https://www.360docs.net/doc/c210002069.html,/kcms/detail/51.1630.Z.20141211.1054.008.html
基于颜色特征的图像检索
基于颜色特征的图像检索
摘要 随着多媒体及网络技术的发展，互联网中的图像等多媒体信息的数量在迅速增加。如何在庞大的多媒体数据资源海洋中搜索到自己所需要的图像，随之成为一个函待解决的问题。近年来基于内容的图像检索技术己经成为了研究的热点，该技术具有传统文本检索方式所无法比拟的优越性，目前已被应用于多媒体通信、生物识别、知识产权保护等方面，具有广阔的发展前景。 本课题设计了基于颜色特征的图像检索系统，该系统主要包括两个关键步骤：颜色特征的提取和相似度匹配。本文中首先采用应用广泛的HSV颜色空间来表示图像的颜色特征，对颜色分量进行非等间隔量化形成特征矢量；然后用欧式距离度量函数进行图像的相似性匹配；最后在MATLAB平台下编程实现了基于颜色特征的检索系统。根据用户输入的样本图像与图像库中的图像进行特征匹配，找出与样本图像距离比较小的若干幅图像，并按照图像之间的距离由小到大的顺序显示给用户。 关键词：图像检索；直方图；颜色特征；MATLAB I
ABSTRACT With the development of multimedia technology, In Internet the number of images and other multimedia information in the rapidly increasing. How to locate the useful image in the vast multi-media is a great technology problem. In recent years, Content-based image retrieval has become a research focus, the technology has the superiority which the traditional text retrieval methods can not match.It has been widely used in multimedia communications, biometrics, intellectual property protection and so on, and has broad prospeets for development. This topic is designed based Color Image Retrieval System, which includes two key steps: color feature extraction and similarity matching. In this article was first used widely HSV color space to represent color feature image. We carried out color components quantification of non-interval to form feature vector; Then use the Euclidean distance metric function to match the similarity function of the image. Finally, this system should be implemented under the platform of the MATLAB by programming. Under user input sample image to conduct feature matching with image which in library images. In this system, It also can identify the images that have a short distance to the sample images, And in accordance with the distance between the images displayed to the user in the order from small to big. Keywords：Image Retrieval；Histogram Algorithm；Color Features；MATLAB II