医学影像学教学系统的设计与实现
这是一篇关于图像检索,医学影像库,PHP,PACS系统的论文, 主要内容为21世纪是信息的时代,随着信息与网络技术的发展,各式各样的网络应用已经渗透到人们日常生活的方方面面,与人们的日常生活建立起了密不可分的联系。近年来,随着社会经济发展,国家对教育行业的重视,我国高校医学影像教学也实现了信息化和系统化的管理。本课题基于此背景,在构建传统医学影像学习平台的基础上,研究了影像检索技术在医学影像学习平台当中的应用。设计了一种基于HSI颜色模型局部累加直方图以及小波模极大值及多尺度不变矩相结合的检索方法应用于医学影像教学当中。为今后的影像学教学做出参考范例。本系统基于B/S架构及PACS系统,采用DICOM标准进行信息图像采集。使用PHP技术和MYSQL数据库作为工具进行开发,并重点研究了基于内容的医学影像检索技术在教学上的应用,使得学生在学习过程中对于手头的病例影像信息可以参照PACS系统中的案例进行学习,进而使学习的过程更加主动。并借助WEB服务器和客户端的浏览器,利用电子工具高效率、低成本的特点进行了整体设计,节约了系统资源。系统前台主要实现了图片浏览、图片测试、图书浏览、交流提问、作业下载,图像检索等功能。教师则可通过后台进行课程章节、小节、作业和学习资源、试题的添加、编辑或删除、下载等教学资源方面的管理,管理员可以对前台用户进行添加、编辑或删除以及修改系统密码等功能操作。整个系统操作简便、界面友好、灵活实用。
基于颜色特征的图像检索系统设计与实现
这是一篇关于图像检索,颜色特征,颜色直方图,分块加权的论文, 主要内容为伴随着计算机技术的快速发展和互联网多媒体技术的日新月异,图像资源日趋丰富,图像中通常含有大量丰富的信息,如何从庞大的图像数据库中,准确而高效地检索出用户所需要的图像信息,基于内容的图像检索CBIR(Content Based Image Retrieval)较好地解决了这个问题。在基于内容的图像检索中,颜色特征对人眼视觉具有最明显、最直观的特点,同时颜色特征具有计算简单和极强的鲁棒性等特点,成为图像的一种重要视觉信息。目前基于颜色特征的图像检索在森林防火、气象云图、商标检索等各个领域已经得到了广泛的应用。 本文讨论和比较了几种常见的颜色空间,并在此基础上重点对颜色空间量化、颜色直方图的相似性度量,以及颜色特征的提取进行了分析和研究。针对颜色直方图法只考虑到了颜色集合在图像上的整体分布情况,而没有考虑空间这一缺点,提出了一种改进分块加权颜色直方图方法,通过对图像进行不规则分块,统计各个分块的颜色直方图,并给不同的分块赋予不同的权值。 应用JSP技术,采用MVC模式,并运用Oracle9i关系型数据库,实现了在windowsXP环境下的一个基于颜色特征的图像检索系统,作为图像检索算法的测试平台,对颜色直方图算法和分块加权颜色直方图算法进行了实验比较,实验结果表明,本文提出的方法融合了空间特征信息,提高了图像检索的准确率。
面向智能交通的视频图像检索系统设计与实现
这是一篇关于智能交通,图像特征,图像检索,特征融合的论文, 主要内容为目前,国家大力发展智能交通领域的应用创新,将信息化技术手段应用到交通监测检索等过程中。本课题主要设计、实现了面向智能交通的视频图像检索系统。所做主要工作如下:首先,按照实际的业务角色对本系统的角色权限进行分析,然后完成功能性需求和非功能性需求的分析。对视频监控管理功能、设备资源管理功能、视频图像处理功能、视频图像检索及应用功能、系统管理功能的用例和性能指标进行确定。其次,使用欧氏距离法完成视频关键帧的提取,然后将相关的图像处理与特征提取算法嵌入到系统模块中实现相关功能。采用颜色矩的方式对颜色特征进行提取,根据不同位置表现出的不同灰度相关性特点,提取环境因素并计算概率,将其作为特征点进行归纳,同时对检索匹配过程中使用的相关策略和相似度度量方法进行设计。最后,通过构建车辆特征数据库和视频媒体数据库,借助Spring MVC框架和Hibernate框架开发技术、数据库技术和UML建模工具对视频监控管理模块、设备资源管理模块、视频图像处理模块、视频图像检索及应用模块进行实现,对各个模块的类图、顺序图以及方法进行描述。同时,将视图图像特征提取和检索算法嵌入到系统模块内。参照系统的性能指标和功能用例,完成测试用例的设计和测试结果的分析工作,并根据测试结果,对系统的可用性进行验证,确保图像检索的准确率和正常使用需求。通过面向智能交通的视频图像检索系统的建设,管理人员能够对车辆数据进行智能化检索和统计,能够将检索结果用于交通流统计、安全事故判责等领域,取得了很好的效果。
色纺针织物图像检索算法及应用研究
这是一篇关于色纺针织物,图像检索,注意力机制,解耦特征,可变权重,特征融合的论文, 主要内容为纺织工业是我国国民经济的传统支柱产业和重要的民生产业,也是国际竞争优势明显的产业。近年来,利用两种及以上不同颜色的染色纤维按照一定比例和纺纱工艺流程经过混和后纺制加工而成的色纺针织物,因其外表呈现细腻柔和,具有独特的朦胧立体效果和质感而深受消费者青睐,并形成了独具特色的色纺产业。随着色纺产业规模不断扩大,色纺针织物的生产工艺愈加复杂,其种类和数量逐渐增加,依靠传统人工检索方式难以满足快速消费市场的发展需要。同时,色纺针织物“先染色、再纺纱、后织造”的特殊工艺流程导致织物外观风格具有随机性和不确定性,使得基于卷积神经网络提取图像特征时容易受到图像背景的干扰,难以表征色纺针织物由于纺纱织造工艺的不同导致的图像各向异性。针对以上问题,本文重点针对以下内容展开广泛而深入的研究:(1)针对单一特征难以准确描述色纺织物图像颜色纹理的复杂性和各向异性,提出了一种融合注意力机制的色纺针织物图像检索算法。首先,对Res Net50网络融合注意力机制模块,提升网络模型对色纺针织物图像语义特征的表达能力;同时,采用深度哈希编码计算语义特征相似度;在此基础上,结合图像浅层视觉特征实现分步检索,从而提升检索效率。实验结果表明,对14类具有不同风格语义特征的色纺针织物图像进行检索,其Top-10的查全率和全类平均准确率分别为98.26%和88.83%。同时,相较于融合注意力机制的Res Net50单一网络模型和融合浅层视觉特征方法,检索的查全率、全类平均准确率分别提升了12.62%、7.53%和18.95%、11.6%。(2)针对色纺针织物图像中染色纤维与组织结构存在图像特征频谱混叠的问题,提出了一种基于图像解耦特征的色纺针织物图像检索算法。首先,通过相对总变差模型解耦色纺针织物图像,获取其风格特征图与组织结构特征图;同时,采用VGG16网络作为特征提取器分别对两个解耦特征图进行语义特征提取。实验结果表明,该方法Top-10的查全率和全类平均准确率分别为89.21%和82.56%。(3)针对不同类型色纺针织物图像的解耦特征对其检索贡献率存在差异性,提出了一种融合可变权重特征的色纺针织物图像检索算法。首先,对两种解耦特征图进行通道特征级联;然后,经过全局平均池化后输入全连接层,获取两种解耦特征的动态权重。实验结果表明,该算法的Top-10查全率和全类平均准确率分别为90.47%和83.49%。相较于固定权重特征,其查全率和全类平均准确率分别提升了1.26%和0.93%。本文是对色纺针织物图像检索进行研究,能对色纺产品图像的检索以及数字化管理提供理论依据,实现工艺参数复用,从而使企业满足小批量、多品种、快交期的市场需求。
复杂条件下图像检索算法的优化与图像检索网络化服务实现
这是一篇关于高光去除,半自动图像分割,图像检索,Web服务的论文, 主要内容为随着互联网技术的不断发展,图像检索技术在现实生活中的应用也越来越广泛,特别是电子商务领域。比如在淘宝、京东等电商平台上,用户输入欲购买商品的图像,平台使用图像检索等技术,返回用户欲购买商品的相关信息,这是生活中使用较多的应用场景。图像中所包含的信息比文字或者音频所包含的信息更具体、更简单,而图像所占用的存储空间比视频所占用的存储空间更小、更方便人们使用。因此,图像检索一直是互联网中的研究热点。在酒类行业中,酒瓶的生产与酒的酿造通常是分开的,购买者向酒瓶厂商提供酒瓶的图像,厂商的工作人员根据酒瓶图像在可生产酒瓶的数据库中去查找相关的酒瓶数据。如果是厂商的工作人员手动地进行查找对比酒瓶图像,则需要消耗较多的人力成本,本文主要针对酒瓶厂商在酒瓶生产与销售过程中的应用需求,研究并实现了一个酒瓶检索系统的网络化服务的应用,该应用可同时对多个用户提供酒瓶形状检索的访问服务,且每次检索服务都可在30s内可返回前16张与输入酒瓶图像形状最相似的酒瓶图像。本文在现有酒瓶检索研究的基础上,针对待检索酒瓶图像的特点及其存在的问题,提出了图像高光去除预处理算法和半自动图像分割算法,提升了酒瓶检索系统的检索效率。同时实现了该酒瓶检索服务的网络化应用。论文的主要工作如下:(1)改进的融合双边滤波的MSRCR算法的设计与实现。针对待检索酒瓶图像中存在的高光、阴影、边缘模糊等问题,本文提出了一种改进的融合双边滤波的MSRCR算法,用于待检索酒瓶图像的高光去除预处理。(2)基于区域生长法的半自动图像分割算法的设计与实现。针对待检索酒瓶图像中酒瓶分割不完整等问题,本文提出了一种基于区域生长法的半自动图像分割算法,用于全自动分割方法的一种补充。待检索酒瓶图像中可能因存在高光、阴影、酒瓶边缘模糊等问题而导致图像的过分割或欠分割现象。半自动分割方法在区域生长法的基础上融入了半自动分割思想,在分割前先对待检索图像的前景点或背景点进行人为地标记,利用标记的前景点或背景点来约束酒瓶图像的分割过程,最终完成图像的酒瓶形状提取。(3)酒瓶检索系统网络化服务应用的设计与实现。酒瓶检索系统采用C/S架构实现,其中服务器端利用Spring Boot等技术提供Restful API接口,客户端基于Android系统开发。针对酒瓶检索系统的网络化服务,本文分别对待检索酒瓶图像高光去除预处理算法和半自动分割算法进行了对比实验,分别使用十类具有代表性的待检索酒瓶图像进行相关实验,实验结果如下:(1)本文的高光去除预处理算法在处理效果与处理时间效率上都优于现有的高光去除算法,本文的高光去除预处理算法不但能去除图像中的高光、改善图像中的阴影,还能保护酒瓶的轮廓,同时高光去除预处理时间提升了近8.4倍,使用本文的预处理算法对图像进行预处理后再进行全自动分割所需的时间提升了近2.6倍。(2)本文的高光去除预处理算法对图像进行预处理后再使用全自动分割方法进行分割,平均有11.3张酒瓶图像的分割检索结果正确,使用现有算法[1]对图像进行预处理后的平均有7张酒瓶图像的检索结果正确,检索正确结果提升了约4张酒瓶图像。(3)本文的半自动分割方法在分割效果与分割时间效率上都优于全自动分割方法,半自动分割方法可以将酒瓶的形状轮廓大致地提取出来,同时对于全自动分割效果不好的酒瓶图像,本文的半自动分割方法在分割时间上提升了近1.6倍。
基于近似近邻算法的图像检索研究与应用
这是一篇关于近似近邻检索,SSG,高维数据,K-means聚类,近邻图,图像检索的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,图像尤其是动物图像已经成为网络数据的重要组成部分。从已有的海量数据中有效地检索出动物图像,对于发现动物和保护动物具有重要的意义。由于科学技术的发展,现如今的图像检索普遍是基于内容的,近些年更是将深度神经网络与图像检索结合以获得更准确的检索结果。但是基于深度学习的方式获取的图像特征往往维度很高,而利用这种高维度的图像特征进行检索,在实际应用中往往会带来难以接受的时延问题。基于上述的问题和背景,本文对图像的相似度检索算法做了相关研究。论文完成了以下工作:(1)提出了基于NSSG近邻图结构的改进算法KI-NSSG。本文针对NSSG随机选择起始导航点的问题,提出了算法改进,通过K-means预先划分多个聚类,之后再由这些聚类的中心确定新的导航点集。这种方式会使得导航点在近邻图上的分布更加均匀。算法在检索阶段先用目标点与这些导航点对比,将最近的一个作为起始点再进行检索。上述改进降低了算法时延,提高了算法的可用性。(2)将其他基于近邻图结构的算法HNSW、NSG、NSSG与KI-NSSG进行性能对比实验。实验在四个不同维度的公共数据集:SIFT1M、GIST1M、Crawl、GLo Ve-100上进行,测试了上述算法的查准率、每秒查询数量等指标,并分析了相关算法的表现。实验结果表明了KI-NSSG的可用性。(3)探索KI-NSSG的导航点数量对查询效率的影响并进行实验。将导航点的数量设置为不同的k值,并在上述数据集中进行实验对比,引入NSSG的结果作为参考。实验结果表明,在一定的取值范围内,KI-NSSG算法的检索性能也会随着k值的增大而提高。(4)针对动物图像的检索问题,设计并实现了一个检索系统。系统引入了基于KI-NSSG的图像检索方法。整体采用B/S架构,使用Mysql数据库和文件磁盘存储图像数据,通过静态文件保存图索引,通过Flask+Sqlalchemy框架开发系统后端,前端使用Vue和Element＿ui框架开发,并从索引构建、图像检索等功能模块介绍了系统的实现过程和效果。
基于内容的图像检索系统设计与实现
这是一篇关于图像检索,深度哈希,自注意力模块,三元组,变分自编码器的论文, 主要内容为随着互联网和成像技术的迅猛发展,数字图像的数据量和分辨率得到了极大提升,如何从海量的图像数据中快速准确地检索出目标图像成为了当前亟待解决的问题。基于内容的图像检索(CBIR)系统利用图像的视觉信息进行检索而表现了优越的性能。传统的CBIR系统通常使用手工方法获取图像的低级视觉特征,并使用线性搜索方法进行数据库搜索,导致了较低的检索精度和效率。围绕现有图像检索方法的不足和限制,本文进行了以下研究:1)针对现有图像检索中存在的检索效率低和正负相似对数量不平衡问题,提出了基于非对称深度注意力哈希的图像检索算法。该算法是在Res Net50网络的基础上进行注意力哈希网络构建。一方面,在Res Net50网络中引入自注意力模块和用于生成哈希码的哈希层,以提高哈希码的辨别能力,并通过该网络得到查询集的哈希码;另一方面,通过设计的损失函数训练网络并生成数据库图像的哈希码,大大提高了哈希学习的效率。实验结果表明,该算法不仅解决了正负相似对数量不平衡问题,还有效提高了检索的效率与精度。2)针对监督学习中标签标注费时费力的问题和现有无监督图像检索中存在的原始数据语义类别信息不足问题,提出了基于深度三元组哈希的图像检索模型。该模型首先利用K-means聚类算法生成图像的标签信息,以便构造三元组,同时设计了一种三元组选择策略进行有效的三元组选择。其次,利用三个共享参数的变分自编码器将输入的三元组特征嵌入潜在空间,以获得保留原始数据结构信息的紧凑、低维的哈希码。最后,设计了一个新的损失函数,以鼓励输出的二进制哈希码接近图像的特征表示。实验结果表明,该算法有效提升了哈希码的辨别能力,增强了图像检索的性能。3)基于上述两种方法的研究成果,使用Pycharm平台、Tkinter框架及My SQL数据库设计开发了一套CBIR系统。结果表明,设计的CBIR系统满足图像检索任务快速、实时的要求,表现了良好的检索性能,可适用于多场景的图像检索任务。
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