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《华南理工大学》 2004年
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图像模式分类与检索

蒋金山  
【摘要】:本文针对图像分类和检索问题,从核函数方法应用和特征提取方法两方面进行了研究,具体内容如下: 1.核主成分分析是一种新的统计信号处理技术,它能提取图像的非线性特征。要改善核主成分分析的性能,核函数是关键。根据图像数据的特点,提出了一种基于局部核函数的核主成分分析方法,在这个意义下,图像的核主成分不仅反映图像的整体特性,同时还反映局部特性。实验结果表明,基于局部核函数的图像核主成分析比基于全局核函数的图像核主成分分析的分类准确率要高。 2.针对纹理分割,提出了基于局部自相关矩阵奇异值向量和支持向量机的纹理分割方法,该方法具有特征提取算法简单、分割易于实现、特征向量维数低等特点。与同类算法相比,该方法的分割错误率低。 3.针对尺度旋转不变性纹理图像分类,实现了一种基于对数-极坐标变换和支持向量机的分类方法。根据对数-极坐标变换图像的特点,提出了一种行投影变换方法,对数-极坐标图像的行投影向量具有行移位不变性,可作为原纹理图像的特征向量,再基于此特征向量用支持向量机实现分类。 4.本章实现了另一种尺度旋转不变性纹理图像分类方法。通过对对数-极坐标图像的分析,我们发现对数-极坐标图像的自相关矩阵的奇异值向量可作为尺度旋转不变性纹理图像的特征向量,在该方法中我们定义两图像的相似度为其特征向量之间夹角的余弦,从各类纹理图像中分别选取一个作为类中心,运用最大似然法进行分类。 5.针对二值图像的检索问题,运用中心投影变换提取二值图像的特征实现二值图像的检索,该方法以二值图像的中心投影数据形成图像的特征向量,它具有平移、尺度和旋转不变性。相对于其它方法而言,该方法算法简单,易于实现。 6.基于二维图像模式分形维数的定义,以图像及其边界和骨架的分形维数作为图像的特征,通过分析图像及其边界和骨架的“盒维”的计算过程,定义了一种新的特征—分形向量,此外,我们还提取了图像的距离分布直方图特征。在提取图像多特征的前提上,建立了一种多线索图像检索机制,并成功地用于商标图像库的检索。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 蔡棽;色彩转移算法的研究与实现[D];山东大学;2007年
2 宋伟;基于快速原型制造技术的缺损颅骨修补研究[D];吉林大学;2009年
【参考文献】
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2 王光学,曹长修,孙光宇,王键;一种基于视觉特性的零树编码[J];计算机工程与应用;1999年06期
3 肖健华,吴今培;基于核的特征提取技术及应用研究[J];计算机工程;2002年10期
4 王蕴红,谭铁牛,朱勇;基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别[J];计算机学报;2000年06期
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【共引文献】
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5 程伟;张燕平;赵姝;;支持向量机在粮食产量预测中的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
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4 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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6 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 韩露;余正涛;邓锦辉;章程;毛存礼;郭剑毅;;领域知识关系对领域文本分类的影响[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 乔小燕;基于生物形态学的赤潮藻显微图像分割与特征提取研究[D];中国海洋大学;2010年
9 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
10 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
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1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
3 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
4 周雪梅;基于颜色和形状特征的图像检索技术研究[D];河南理工大学;2010年
5 赵永刚;图像检索中形状描述和匹配算法研究[D];南昌航空大学;2010年
6 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
7 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
8 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
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10 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
【同被引文献】
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1 颜永年,崔福斋,张人佶,胡蕴玉;人工骨的快速成形制造[J];材料导报;2000年02期
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7 李延平;常勇;;基于CT图像与反求技术的缺损器官三维CAD建模[J];工程图学学报;2006年03期
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1 刘笛;墙地砖颜色的自动分类研究[D];华南理工大学;2004年
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1 张宇;医学图像三维重建的研究[D];电子科技大学;2006年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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6 顾钧;;基于KPCA和SVM的网络入侵检测研究[J];计算机仿真;2010年07期
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8 郑辉;;基于KPCA组合核函数SVM的网络危险因素识别[J];信息网络安全;2010年02期
9 梁韶聪;周明;李安安;;基于步态能量图的KPCA和SVM的步态识别方法[J];计算机应用研究;2010年07期
10 陆辉;万燕;姚砺;;核主成分分析在异型纤维识别中的应用[J];计算机与信息技术;2009年03期
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7 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
8 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
9 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
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2 王跃庆;骨性关节炎需个体化治疗[N];家庭医生报;2006年
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4 ;初步创伤评估 伤者分类方法[N];中国质量报;2001年
5 叶 建;轿车的分类方法令人困惑[N];中国汽车报;2003年
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7 王停;荆鲁;高学敏;中成药分类方法中存在的问题[N];中国医药报;2004年
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9 新辑;中药分类逐个数[N];医药经济报;2003年
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1 蒋金山;图像模式分类与检索[D];华南理工大学;2004年
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9 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
10 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
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1 沈徐辉;基于核主成分与支持向量机的体内药物代谢预测[D];浙江大学;2011年
2 朱健康;基于支持向量机的音乐自动分类[D];天津大学;2010年
3 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
4 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
5 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
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7 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
8 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
9 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
10 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
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