一种基于分形维数的图像相似性检索特征

本文描述了一种采用小波包分解子带图像分形维数作为图像纹理特征进行图像相似性检索的方法。首先对图像进行小波包分解。每一个子带图像的分形维数构成图像的特征向量用于图像的相似性检索。实验表明,该方法计算速度快。在特征向量维数极少的情况下,该特征对于描述方向性和结构性较好的纹理具有良好效果。     

一种新的分形图像压缩方法

文中提出了一种新的分形图像压缩方法。该方法将固定矢量的概念应用于分形块编码中,对图像的平缓区进行固定矢量的线性组合编码,对图像的丰富细分区用分形编码。     

利用分形编码进行基于形状的图像检索

分形编码在图像压缩方面取得了很好的效果,同时也能够用于基于内容的图像检索。该文结合分形技术,提出了一种有效的抽取特征检索图像的新方法。针对目前基于形状的图像检索领域中存在的问题,首先提出了一种通过构造不规则区域的相似膨胀分形编码算法,该算法能获得较高的压缩比。在图像检索中,该算法用一新的方式提取形状特征,实现了基于该算法的图像检索操作。实验结果表明该文算法能较好地描述图像的形状及空间分布信息,明显地提高了检索效率及准确度。     

基于Gabor小波与分形维的人脸情感特征提取

提出一种基于Gabor小波变换与分形维的人脸情感特征提取算法,对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,对表情子区域实行Gabor小波变换,提取情感特征矢量,对人脸兴趣区图像求盒维数和差分分形维数,将经过Gabor小波变换所得的特征矢量和分形维数作为所提取的特征。分析比较了不同测试者7种基本情感的识别效果,实验表明该方法能有效提取与情感变化有关的特征。     

基于分形编码拓扑特性的图像检索

为了更有效、更准确地进行图像检索，提出了一种利用分形编码这项重要的拓扑特性来处理图像索引的新方法，即将图像经分形编码，首先得到每张图像的迭代函数，然后将其伴随图像存人数据库中，成为该图像的索引文件最后对数据库进行搜索时，则通过对此索引文件的比对来找出与查询图像相似的图像。反观使用其他方法建立的图像索引数据库，则无法证明其建立的索引文件具有上述特质。实验显示，图像经过分形编码所表现出的几何性质以及独特的有效性和鲁棒性，证明该方法是一个更有效率、准确度高的检索方法。     

一种结合分形编码的图像检索算法

为了更有效、更准确地进行的图像检索,在迭代函数系统收敛速度理论和拼贴定理的基础上,提出了一种结合分形编码进行基于内容的图像检索方法,即把查询图像的分形码应用于图像库中的图像进行分形迭代,然后将得到的图像与查询图像进行相似匹配,在检索正确率和检索速度方面,优于实验中其他方法。实验证明了该算法的有效性和可行性。     

基于相似膨胀的分形图像检索*

针对目前基于形状的图像检索领域中存在的问题,结合分形技术,提出了一种通过构造不规则区域的相似膨胀分形编码算法,该算法能获得较高的压缩比。在图像检索中,该算法用一种新方式提取形状特征,实现了基于该算法的图像检索操作。实验结果表明该算法能较好地描述图像的形状及空间分布信息,明显地提高了检索效率及准确度。     

一种基于熵及分形编码的图像检索方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题,提出了一种图像熵和分形编码相结合的图像检索方法。首先,计算图像熵和比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次,利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,把图像库同类图像作为初始图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果。实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间,该算法具有很好的有效性和可行性。     

综合颜色空间特征和纹理特征的图像检索

基于内容的图像检索一直是图像检索领域的研究热点。提出一种综合颜色空间特征和纹理特征的检索算法。首先将彩色图像转换到HSV颜色空间,进行非等间隔量化,提取颜色特征和颜色空间位置信息,再在灰度图像里利用中心块图像分形编码的方法,获取分形编码参数作为图像的纹理特征。在对特征进行内部和外部高斯归一化后,综合颜色空间特征和纹理特征,利用人工鱼群算法进行检索。实验结果表明,算法性能良好,在检索准确率和速率上取得了良好的效果。     

一种基于相邻匹配的分形图像检索算法

分形码用来描述图像内跨尺度相似性冗余信息。通过分形码记录图像特征并将其用于图像相似度判断及图像检索。基于自适应四叉树分割方法,提出了图像快速分形编码方法。所提方法通过邻域内固定块的相似性判别快速提取分形码,减少了图像分割层次,缩短了编码时间并保证了图像解码质量。同时提出了一种新的快速判别图像间相似块的距离公式,提升了图像相似度判断的准确性。实验结果表明,相对于灰度直方图判别法,本算法大幅提高了图像检索的查全-查准率。相比于文献中的分形检索算法,本算法缩短了编码时间并降低了分割块数,从而提高了检索效率。     

基于分形维数的纹理图像分割

纹理图发割过程一般分为特征抽取和特征划分,文中提出一种新的基于分形维数的纹理图像分割方法,在特征抽取上,以分形作为纹理特征,运用图像变换的思想,结合差分盒计数和基于分形布朗自相似模型的分形估计方法。     

应用分形维数的自适应张量投票算法

张量投票算法是感知聚类方法中一种比较常用的计算方法,可以应用到图像处理等各个方面,具有较强的鲁棒性,非迭代等特性。张量投票算法中尺度参数的自适应选取对于投票域的建立起着至关重要的作用。通过分形维数来选取尺度参数,建立了尺度参数与分形维数的关系,提出了基于分形维数的自适应张量投票算法,并将该方法应用于图像的线特征提取和边缘修复。与传统的张量投票算法进行比较,该方法在图像线特征提取和边缘修复方面获得了较好的实验结果。     

基于轮廓追踪的字符识别特征提取

字符识别是模式识别的一个重要分支,其关键是特征向量的选择与提取。小波分解和分形在图像处理方面有着广泛的应用,在结合二者特点的基础上提出了一种新的基于轮廓追踪的字符识别特征选取方法。即对于一个输入的字符图像经预处理提取其轮廓,并由轮廓追踪获得边缘点坐标序列,实现了从二维图像数据到一维数据的转化,对得到的一维曲线进行小波分解,计算少数几个分解得到的曲线的分形维数,以它们构成特征向量。并对有关字符做了实验,其效果是令人满意的。     

一种在铸件缺陷识别中的区域分形分割方法

在利用X射线对铸造缺陷识别的过程中,由于X光图像中铸件形成的背景复杂,传统的区域分割技术难以分割出缺陷集中的兴趣区域。利用缺陷边缘的分形特性从铸件边缘线图中确定缺陷的边缘线,以聚类方法将缺陷边缘线聚集的区域,即缺陷集中的兴趣区域分割出来。针对汽车铝合金轮毂铸件X光图像,用铸造缺陷区域的分割实验结果证明了该方法的有效性。     

一种多尺度高光谱影像小波分形维特征计算方法

提出了一种基于高光谱曲线小波分形测度的高光谱影像多尺度分形维特征分析方法。对高光谱影像的光谱响应曲线的小波域高频和低频系数统计特性、分形特征进行了分析,提出以小波低频分形维表征原始光谱曲线分形特征,以小波系数高频分形维表征高光谱细节特征方法,设计了基于高光谱曲线小波分形维的多尺度特征计算算法,实验结果表明,小波分形维值可有效表征丰富的光谱特征,可用于高光谱影像特征提取和分类。     

基于分形特征纹理图像分割方法

基于地毯法估计分形维数，提出了图像局部分形维数的最优估计方法。然后利用边缘信息和区域增长的方法，对自然场景的分形维数图像进行分割。仿真实验表明该方法分割效果很好，优于基于Hurst变换分割方法。     

基于分形和数学形态学的图像边缘检测方法

图像处理是视觉测量方法必需的技术,图像处理结果的好坏直接影响到了测量的质量。其中,边缘检测是重要的一步。视觉测量不仅需要较好地检测到边缘,还需要边缘尽可能是连续的。该文提出了一种基于分形理论和数学形态学的边缘检测方法。该方法利用分形理论中离散分数布朗随机场来抑制噪声得到按分形维分布的灰度图像,采用数学形态学检测连续的特征边缘。试验表明,采用该方法比经典的边缘检测算子能够更好地达到视觉测量的要求。     

基于流形学习的彩色遥感图像分维数估算

目的 纹理特征提取一直是遥感图像分析领域研究的热点和难点。现有的纹理特征提取方法主要集中于研究单波段灰色遥感图像,如何提取多波段彩色遥感图像的纹理特征,是多光谱遥感的研究前沿。方法 提出了一种基于流形学习的彩色遥感图像分维数估算方法。该方法利用局部线性嵌入方法,对由颜色属性所组成的5-D欧氏超曲面进行维数简约处理;再将维数简约处理后的颜色属性用于分维数估算。结果 利用Landsat-7遥感卫星数据和GeoEye-1遥感卫星数据进行实验,结果表明,同Peleg法和Sarkar法等其他分维数估算方法相比,本文方法具有较小的拟合误差。其中,其他4种对比方法所获拟合误差E平均值分别是本文方法所获得拟合误差E平均值的26.2倍、5倍、26.3倍、5倍。此外,本文方法不仅可提供具有较好分类特性的分维数,而且还能提供相对于其他4种对比方法更加稳健的分维数。结论 在针对中低分辨率的真彩遥感图像和假彩遥感图像以及高分辨率彩色合成遥感图像方面,本文方法能够利用不同地物所具有颜色属性信息,提取出各类型地物所对应的纹理信息,有效地改善了分维数对不同地物的区分能力。这对后续研究各区域中不同类型地物的分布情况及针对不同类型地物分布特点而制定区域规划及开发具有积极意义。     

基于分形与灰度特征的无监督纹理分割技术

提出了一种新的基于方向分形特征和灰度特征的纹理图像分割方法。该方法首先用一个局部窗从功率谱图像中提取不同方向上的分形维和分形截距,将它们各自的均值和方差与灰度均值、灰度方差结合起来构成一个多维特征向量,然后利用模糊C均值聚类算法进行聚类实现纹理图像的分割。实验结果表明该方法对织物纹理图像和医学图像都有着良好的分割效果,鲁棒性强。     

基于加权方差的煤矸石X射线图像分形维数最优估计算法

传统方法对于煤矸石X射线图像分形维数估计存在单层次缺陷,提出了基于加权方差的煤矸石X射线图像分形维数最优估计方法。由局域窗口特征检测方法获取图像的二维边缘像素特征分量,取其最大值构成图像采集的像素特征量,实现对图像的特征分解。在此基础上,提取二值化图像边缘轮廓特征量,采用包络轮廓线分割方法超分辨融合煤矸石X射线图像,建立煤矸石X射线图像的模板匹配模型。采用多层次纹理重建方法,获取图像的活动轮廓多层次分布集,结合加权方差获取图像方差和标准差,将图像的分形维数估计方差和标准差输入图像的相关性检测模板匹配函数中,进行图像分形维数最优估计。仿真结果表明,采用该方法进行煤矸石X射线图像分形维数估计的精度较高,自适应性较好,提高了煤矸石X射线图像的识别和检测能力。