小波-轮廓波纹理图像检索系统

针对轮廓波检索系统检索率较低、检索速度较慢等问题,提出一种小波-轮廓波纹理图像检索系统。该系统在最细节尺度子空间采用轮廓波变换,而在其他子空间采用小波变换,以变换域子带系数的能量和标准偏差序列作为特征向量,Canberra距离为相似度标准。采用Brodatz纹理数据库中的109幅640×640的纹理图像为实验对象,比较了基于同样架构的轮廓波变换和小波-轮廓波纹理检索系统的性能。实验结果表明：后者具有较高的检索率、较快的检索速度和较少的特征向量数据库存储空间。     

Contourlet-1.3纹理图像检索系统

针对轮廓波变换纹理图像检索系统检索率较低的问题,提出了一种基于较强抗混叠能力的Contourlet-1.3纹理图像检索系统。该系统采用的Contourlet-1.3变换由抗混叠临界下采样拉普拉斯金字塔级联临界下采样方向滤波器构成,特征向量采用变换域子带系数的能量和标准偏差连接而成,以Canberra距离为相似度度量标准。实验结果表明：在特征向量长度、检索时间、所需存储空间基本相同的情况下,基于抗混叠Contourlet-1.3的检索系统比相同架构的轮廓波变换、无下采样轮廓波变换以及Contourlet-2.3检索系统具有更高的检索率;该检索系统中抗混叠Contourlet变换分解结构参数的选择对于检索率也有较大影响。     

基于Contourlet-S变换的纹理图像检索系统

针对基本轮廓波变换纹理图像检索系统检索率较低的问题,提出一种基于Contourlet—S变换的纹理图像检索系统。其中采用的特征向量由Contourlet—S变换域各子带内系数的能量和标准偏差连接而成,相似度度量标准使用Canberra距离。实验结果表明,采用相同的系统结构和分解结构参数,在基本相同的检索时间内,Contourlet-S检索系统比基本轮廓波检索系统具有更高的检索率。     

基于第二代轮廓波变换的消噪方法

提出一种基于第二代轮廓波变换的消噪方法,该方法在阈值选取上采用基于自适应冲激响应的多尺度多方向阈值,在硬阈值处理之后采用自适应维纳滤波。该方法充分利用了第二代轮廓波变换在频域和时域的局部化、多尺度、多方向和低冗余特征;能够利用更多较小的轮廓波变换系数以减轻轮廓波硬阈值消噪带来的纹理效应,并能更好适应人类的视觉特征。实验结果表明提出的消噪方法在峰值信噪比和视觉效果上都优于第一代轮廓波和小波的消噪效果。     

一种利用非下采样Contourlet变换的纹理检索方法

为提高基于内容的图像检索系统中纹理特征提取的有效性,提出了又一种纹理图像检索方法。该方法利用非下采样Contourlet变换对图像进行分解,提取不同子带和不同方向变换系数矩阵的均值和方差为特征向量,作为数据库中纹理图像的索引,并利用两种不同的相似度函数计算图像之间的相似度,建立了一套基于示例查询图像的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比,该方法不仅能降低特征向量维数,而且能取得更高的检索准确率和检索速度。     

基于颜色和轮廓平稳小波变换纹理分析的彩色图像检索

由于单一特征只能表达图像的部分内容,提出了一种新的彩色图像检索方法.该算法在提取颜色特征方面,首先将图像进行分块以获得空间分布信息,为了充分利用RGB颜色模型及HSV颜色模型的优点,分别在两种不同的颜色模型中提取相应的特征向量,将两种颜色空间中的特征向量结合在一起就形成本文的颜色特征向量,在纹理特征方面,结合小波变换及轮廓波变换的优点,将图像进行非下采样轮廓平稳小波变换(NWCT),然后分别计算各子带在各个方向上系数的均值与方差作为纹理特征向量,最后采用加权欧氏距离作为图像的相似度进行检索.实验结果表明,相对于其他检索方法,该方法平均检索精度有了一定的提高,取得了较好的检索结果.     

基于NACT和HMT模型的纹理图像检索

针对轮廓波变换方向子带中的频谱混叠现象及传统KLD方法度量隐马尔科夫模型间距离的局限性,提出结合改进KLD度量的抗混叠轮廓波隐马尔科夫树(HMT)纹理图像检索方法。利用抗混叠轮廓波变换抑制频谱混叠的特点对纹理进行分解,建立HMT模型并将其训练后的参数集视为纹理特征,利用改进KLD方法满足三角不等式的优点度量HMT模型间的距离,提高纹理图像检索精度。理论和实验结果表明,该算法的查准率比CT-HMT+传统KLD方法提高了2.81%。     

基于双密度Contourlet变换的图像检索

提出了一种新的双密度Contourlet变换,理论证明该变换在L2(Z2)空间是框架算子,具有较低平移敏感性和多方向分辨能力的优点。纹理图像在该变换域的高频方向子带系数分布符合广义高斯分布,可以利用广义高斯参数估计表征图像高频子带的纹理特性;针对变换域的低频子带,采用局部二值模式(LBP)提取图像的局部纹理特征。基于内容的图像检索实验表明,所提算法检索精度比传统Contourlet变换算法提高了5.3%。     

轮廓波消噪中消噪效果与噪声强度的关系*

首先简单回顾了轮廓波变换的基本原理和实现方法;然后阐述了基于轮廓波变换的图像消噪实现方法,针对包括小波消噪、第一版轮廓波变换消噪和第二版轮廓波消噪变换消噪在内的三种变换域消噪方法在不同噪声强度下的消噪效果进行了实验和分析.实验表明,第一版轮廓波变换在噪声强度较大时,比小波有较高的信噪比;在噪声强度较小时,比小波有更低的信噪比;第二版轮廓波变换则总是在信噪比上优于小波.     

融合圆对称轮廓波统计特征和LBP的纹理图像检索

圆对称轮廓波变换(CSCT)克服了轮廓波变换存在的频谱混淆现象,它比轮廓波变换的方向选择性更强.但由于CSCT中的方向滤波器组(DFB)有下抽样操作,CSCT不具有纹理分析所需要的平移不变性.文中用非抽样方向滤波器组(UDFB)代替CSCT中的DFB,构造了一种具有平移不变性的圆对称轮廓波变换(TICSCT).利用广义高斯分布描述TICSCT系数的边缘分布,图像之间的相似度用Kullback-Leibler距离(KLD)来度量.由于视觉感受明显不同的纹理图像可能具有相同的子带统计特性,边缘分布的KLD不是完备的纹理图像描述子.将KLD与其具有一定互补性的局部二值模式(LBP)相融合进行纹理图像检索,实验表明该算法比KLD,LBP和Gabor-Weighted-Euclid算法的平均检索率分别提高2.21%,4.02%和0.89%.     

用于虹膜识别的轮廓波特征提取

为获得高品质的虹膜纹理特征,针对小波变换方向选择性差的局限和虹膜图像纹理丰富的特点,本文提出了一种基于轮廓波(Contourlet)变换的虹膜特征提取方法.首先对预处理后的虹膜图像进行Contourlet分解,然后根据高低频子带所表征的信息,采用不同特征提取策略,提取其低频分量的均值及标准差和不同尺度、不同方向上高频子...     

基于非下采样Contourlet变换的指纹图像超分辨率重建

非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)采用非抽样金字塔结构和非抽样方向滤波器组构成,具有Contourlet变换所不具备的平移不变性、较高冗余度等优良特性,而且能够克服伪吉布斯现象。图像经过非下采样Contourlet变换后分解成多尺度、多方向的细节信息,这些细节信息代表了图像不同频带不同方向的特征,这就简化了系数之间的关系。基于学习的超分辨率重建算法具有整体的预测性,将非下采样Contourlet变换和基于学习的算法相结合,在一定程度上提高训练精度。针对指纹图像的实验证明该算法具有良好的性能,重建的图像纹理性细节信息较好,基本保持了原指纹图像的特征点,更接近于原始的高分辨率图像。     

基于Contourlet变换的纹理特征提取及纹理分类

通过对传统小波多方向性缺失和Contourlet变换系数稀疏性的分析,提出运用方向性小波Contourlet分析纹理特征,以自组特征映射神经网络(SOM)处理Contourlet变换系数的重组序列.对SOM网络输出层codebook矩阵进行奇异值分解得到纹理图像特征向量的方法进行纹理分类,在充分利用图像各尺度方向信息的基础上,有效提取了图像纹理特征.实验结果表明,该方法分类效果显著,Contourlet变换比传统小波分解更适合于图像纹理特性的分析.     

融合曲波变换和颜色直方图的图像检索

研究了曲波变换和颜色直方图在图像检索系统中的应用,在此基础之上提出了一种融合Curvelet变换和颜色直方图的彩色图像检索的方法。该方法首先采用Curvelet变换提取彩色图像中的纹理特征,再利用颜色直方图提取颜色特征,最后分别用Manhattan距离和欧几里德距离进行纹理和颜色的相似性匹配。实验结果表明,融合曲波变换和颜色直方图的方法对图像检索非常有效。     

基于小波-Contourlet变换的图像增强算法

小波-Contourlet变换能够良好捕获图像的方向特征和边缘信息.利用小波-Contourlet变换良好的多尺度性和多方向性特征,提出一种基于小波-Contourlet变换的图像增强算法,用非线性增强算子对变换的各子带系数做增强处理.并引入了循环平移消除由于小波-Contourlet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真.实验结果表明,该方法有效增强了图像的边缘细节和纹理特征.