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公开(公告)号：CN103440348B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201310420161.1
申请日：2013-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 一种基于矢量量化的全局和局部颜色图像检索方法。本发明提出一种新的颜色图像检索方法，涉及图像处理技术领域。该方法将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，运用基于神经网络的竞争学习算法训练码书，对颜色空间进行更为精确的聚类划分；引入颜色转移矩阵描述颜色的空间分布情况；将索引直方图和主颜色转移矩阵两种颜色特征相结合进行相似性度量；运用形态学开闭运算处理图像，凸显目标轮廓，以提取出局部感兴趣区域，突出了重要区域，限制背景信息。本发明提出的颜色图像检索方法克服了全局颜色直方图法对颜色空间分布描述不够，不能有效限制背景信息的缺点。使颜色量化更为准确，匹配效果更好，是进一步提高检索效率的有效方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103440505A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310422632.2
申请日：2013-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明针对现有高光谱遥感图像分类技术，在图像分类结果存在“杂点”的问题上，提出了一种空间邻域信息加权的高光谱遥感图像分类方案。首先对预处理后的图像数据进行部分主成分分析，获取变换后的特征矩阵，然后对特征矩阵利用空间邻域信息加权的FCM算法实施快速聚类，得到高光谱图像的分类结果。本发明提供的高光谱遥感图像分类方案，充分结合了主成分分析特征降维的功效和高光谱图像丰富的空间邻域信息，在保证算法效率的同时，提高了高光谱图像的分类效果，与传统方法法相比，不仅能够降低计算量，而且可以改善分类效果，克服“同物异谱”和噪声引起的“杂点”现象，获得很好的分类效果。
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公开(公告)号：CN103442236A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310420156.0
申请日：2013-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多级分维矢量量化的高光谱信号编码方法。对第一级矢量量化的输入矢量首先进行去均值操作，构造第一级矢量量化的初始码书，并生成第一级矢量量化的最终码书和编码；由第一级矢量量化的重构图像和原去均值图像，构成矢量进行分维处理，分维后每一个部分的数据作为第二级矢量量化的输入矢量，构造第二级矢量量化的初始码书，同时利用快速搜索算法，实施快速聚类，生成每一个部分数据的第二级矢量量化的最终码书和索引。本发明结合去均值、矢量分维和多级矢量量化达到减小量化误差的目标，不仅能够提高压缩比和图像恢复质量，而且可以大幅降低算法的计算复杂度，达到对高光谱遥感信号快速压缩编码的目的。
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公开(公告)号：CN103442236B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201310420156.0
申请日：2013-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多级分维矢量量化的高光谱信号编码方法。对第一级矢量量化的输入矢量首先进行去均值操作，构造第一级矢量量化的初始码书，并生成第一级矢量量化的最终码书和编码；由第一级矢量量化的重构图像和原去均值图像，构成矢量进行分维处理，分维后每一个部分的数据作为第二级矢量量化的输入矢量，构造第二级矢量量化的初始码书，同时利用快速搜索算法，实施快速聚类，生成每一个部分数据的第二级矢量量化的最终码书和索引。本发明结合去均值、矢量分维和多级矢量量化达到减小量化误差的目标，不仅能够提高压缩比和图像恢复质量，而且可以大幅降低算法的计算复杂度，达到对高光谱遥感信号快速压缩编码的目的。
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公开(公告)号：CN103440505B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201310422632.2
申请日：2013-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明针对现有高光谱遥感图像分类技术，在图像分类结果存在“杂点”的问题上，提出了一种空间邻域信息加权的高光谱遥感图像分类方案。首先对预处理后的图像数据进行部分主成分分析，获取变换后的特征矩阵，然后对特征矩阵利用空间邻域信息加权的FCM算法实施快速聚类，得到高光谱图像的分类结果。本发明提供的高光谱遥感图像分类方案，充分结合了主成分分析特征降维的功效和高光谱图像丰富的空间邻域信息，在保证算法效率的同时，提高了高光谱图像的分类效果，与传统方法法相比，不仅能够降低计算量，而且可以改善分类效果，克服“同物异谱”和噪声引起的“杂点”现象，获得很好的分类效果。
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公开(公告)号：CN103440348A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310420161.1
申请日：2013-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 一种基于矢量量化的全局和局部颜色图像检索方法。本发明提出一种新的颜色图像检索方法，涉及图像处理技术领域。该方法将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，运用基于神经网络的竞争学习算法训练码书，对颜色空间进行更为精确的聚类划分；引入颜色转移矩阵描述颜色的空间分布情况；将索引直方图和主颜色转移矩阵两种颜色特征相结合进行相似性度量；运用形态学开闭运算处理图像，凸显目标轮廓，以提取出局部感兴趣区域，突出了重要区域，限制背景信息。本发明提出的颜色图像检索方法克服了全局颜色直方图法对颜色空间分布描述不够，不能有效限制背景信息的缺点。使颜色量化更为准确，匹配效果更好，是进一步提高检索效率的有效方法。
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