贵州大学智能信息处理研究所, 贵州 贵阳 550025
针对图像前后景分离的传统算法需要人机交互且分离效果差、效率低和种子点选取难等问题,提出了基于Lab颜色空间纹理特征的图像前后景自动分离算法。对图像进行分块,并将图像转换到由国际照明委员会(CIE)制定的CIE Lab颜色空间;然后提取各图像子块的颜色和纹理特征,选取种子点;最后采用区域生长算法得到分割图像,采用区域合并改善过分割现象。结果表明,所提算法的分离结果较好,处理时间和算法复杂度较传统算法更优。
图像处理 图像前后景分离 区域生长 区域合并 图像子块 激光与光电子学进展
2019, 56(12): 121001
1 四川大学 电子信息学院,四川 成都 610064
2 四川师范大学 工程系,四川 成都 610066
为了有效地组织、管理、浏览、检索图像数据库,提出了一种综合全局统计特征和局部二值位图特征的图像检索算法。分别计算图像R、G、B三通道的均值和方差,获取了图像的全局统计特征。然后,根据块截断编码思想,将图像划分成4×4的图像子块,同样计算其均值。若块均值大于图像全局均值,则该块设为"1",否则,设为"0",由此,得到图像的二值位图特征。最后,对归一化的特征进行有机融合并采用最佳相似匹配函数进行检索。实验结果表明:综合两种特征的效果比使用单一特征的效果好;和同类算法相比,该算法鲁棒性好,前100幅图像的平均检索准确率达到63%,相对本文提到的另外两种算法都提高了4%以上。
图像检索 统计特征 块截断编码 图像子块 image retrieval statistical feature block truncation code image block
