改进的旋转不变区域纹理谱描述符

针对区域纹理谱描述符不具备旋转不变性的问题,引入了旋转不变算符,对局域纹理谱描述符进行了改进.采用区域纹理谱直方图捕述图像统计纹理特征,采用局部旋转不变量描述不同区域变化特征,然后融合两种特征作为索引并进行图像检索.采用3种不同类型的图像库对本文方法的检索效果进行了详细比较.实验结果表明,本文提出的旋转不变纹理谱描述符...     

基于纹理特征的图像检索

构造了具有旋转、平移和尺度不变的纹理特征,进而提出基于纹理图像检索算法.首先,根据角向矩极大原理将检索图像进行坐标校正,得到图像旋转不变的表示;然后,利用平移和尺度不变小波对检索图像进行分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解系数;最后,采用各尺度的小波能量值刻画图像的纹理性,并针对特征向量内部进行高斯归一化,根据欧氏距离计算不同图像间的纹理相似度.基于内容的图像检索(CBIR)试验表明,该方法具有旋转、平移和尺度不变性,与其它方法相比,具有较高的检索率.     

用于纹理检索的多尺度复杂性纹理描述子

提出了基于复杂性度量和图像多尺度分析的纹理特征提取方法,提取后的特征用于纹理检索.使用的复杂性度量为一维和二维CO复杂性.采用的图像多尺度分析方法有金字塔分解、小波分解(Haar小波与Db2小波)和二维经验模式分解.实验结果表明:提出的基于Db2小波分解的一维和二维CO复杂性特征是适于纹理检索的特征.它们均取得了和Ga...     

基于图像识别的服饰搜索技术研究

基于内容的图像信息检索是产品信息检索领域中重要的组成部分,对图像的内容进行准确快速的描述一直都是图像检索技术中研究的重点和难点.传统的图像特征提取方法,基本上是围绕图像的颜色、纹理、形状和空间关系来展开的.解决图像在尺度缩放、旋转、平移以及一定程度的仿射和光照变化时检索的问题.     

基于小波变换的图像检索技术

通过对图像进行特征提取的方法,设计并实现了一种基于小波纹理特征的图像检索原型系统,并利用所获得的纹理特征对图像库进行检索。实验结果表明,小波变换是一种有效的纹理特征提取方法,能有效地提高检索的准确度。     

改进的综合BTC颜色矩和DT-CWT的图像检索算法

特征提取是基于内容的图像检索中的关键技术.针对基于单一特征检索效果不理想的问题,提出一种改进的综合颜色和纹理特征的图像检索算法.该算法在YIQ颜色空间中进行特征提取,首先结合方块编码(BTC)的思想,提取颜色矩作为颜色特征;采用双树复小波变换(DT-CWT)提取纹理特征,融合两种特征并利用相似性度量方式进行图像检索.实验结果表明算法所提取的颜色、纹理特征更利于检索,使用综合特征检索的平均查准率比同类算法更高.     

基于颜色索引相关统计的彩色图像特征提取

提出了一种基于颜色索引相关统计的彩色图像特征提取(CILCS)方法。图像的像素颜色值被稀疏表示成类似直方图的索引形式,将相关计算应用到特征提取中,计算图像颜色分布规律在局部和整体的相关性,并结合数值统计最终得到具有一定旋转、尺度和平移不变特性的特征向量,能更有效地表示颜色纹理特征。经图像检索和图像分类的实验表明,本文方法能有效提高图像检索和图像分类的精确度。     

基于统计模型和KL距离的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能,提出了一种基于统计模型离的纹理特征提取算法。根据小波分解的特点,从小波系数角度出发,以每个子带的小波系数系数直方图分布特性作为纹理特征,采用混合高斯模型和一般高斯模型分别对低频和高频信息进行描述,利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来,采用KL距离进行度量。与一般高斯模型方法比较,该算法具有检索精度高等特点。理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明该算法在纹理特征提取方面的性能较一般高斯模型方法提高了5%。     

基于Radon和小波变换的图像检索

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法.对原始图像进行坐标系的方向归一化,再对方向归一化后的图像进行Radon变换.根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性.采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此作为纹理特征进行图像检索.基于纹理特征的试验结果表明该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与其他算法相比具有较高的检索率.     

一种改进的综合BTC颜色矩和DT-CWT的图像检索算法

摘 要：特征提取是基于内容的图像检索中的关键技术。针对基于单一特征检索效果不理想的问题,提出一种改进的综合颜色和纹理特征的图像检索算法。该算法在YIQ颜色空间中进行特征提取,首先结合方块编码（BTC）的思想,提取颜色矩作为颜色特征;采用双树复小波变换（DT-CWT）提取纹理特征,融合两种特征并利用相似性度量方式进行图像检索。实验结果表明算法所提取的颜色、纹理特征更利于检索,使用综合特征检索的平均查准率比同类算法更高。     

基于方块编码的图像纹理特征提取及检索算法

针对灰度共生矩阵（GLCM）在提取纹理特征时存在的问题，提出一种基于方块编码（BTC）的图像纹理特征的检索算法。首先将图像分成互不重叠的子图像块，然后利用BTC的思想对这些图像块进行编码，进而定义图像的纹理基元并以此作为对图像的纹理描述，并提出采用一种改进的基于纹理基元的共生矩阵来获取纹理特征。实验结果表明，该方法既有效地利用了图像的纹理信息，又考虑了图像的空间和形状信息，具有较好的检索效果。     

基于GLCM算法的图像纹理特征分析

深入研究灰度共生矩阵(GLCM,Gray Level Co-occurrence Matrix)算法,说明基于灰度共生矩阵的14个纹理特征具体意义,指出纹理特征之间存在冗余性。通过对纹理图像的灰度共生矩阵的计算分析和纹理特征提取实验,表明灰度共生矩阵能够反应图像的特点,与纹理特征描述图像的特点相对应,同时,图像的14个纹理特征之间存在一定程度的冗余,实际中可以根据图像纹理特征的差异,选择几个显著的纹理特征对图像进行分类。纹理特征分析和实验结果对图像纹理特征的应用具有普遍的指导意义。     

基于二维压缩感知和分层特征的图像检索算法

为了保留图像分析时的像素点位置关系及降维处理,把一维压缩感知理论推广到二维,建立了二维可稀疏信号的压缩测量模型,研究了一种二维信号的自适应梯度下降重构AGDR(Adaptive Gradient Descent Recursion)算法,由此提出了一种图像分层特征提取与检索方法.首先对图像在RGB颜色空间上进行网格离散划分,通过分层算子对图像进行分层映射,定义一种基于颜色网格空间的扩展灰度共生矩阵,采用二维测量模型获取图像的分层测量特征、纹理特征与分层颜色统计特征,图像分层测量特征综合反映出图像的颜色及像素点位置的关系,扩展灰度共生矩阵反映纹理特征.其次用AGDR算法计算检索图像之间的原始信号差量及其稀疏值.最后结合两类分层特征差量、稀疏值和颜色统计特征,融合计算图像间整体相似度度量指标.仿真实验表明,应用分层二维压缩感知测量与AGDR算法的图像检索方法在检索时间、查全率和查准率等指标上具有优越性能,为图像检索提供了新思路.     

融合统一模式的LBP和GLCM特征的图像检索算法

文章提出一种融合统一模式的LBP特征和GLCM特征的图像检索算法。首先,对图像做统一模式的LBP变换处理提取图像直方图特征。计算图像GLCM在0°、45°、90°、135°四个方向下的对比度、相关性、能量、同质系数的均值和标准差。然后,融合LBP直方图特征与GLCM纹理统计特征作为图像的检索特征,选用Canberra距离进行相似度度量,完成图像检索。实验结果表明,本算法在两个图像库上均具有较高的平均查准率,分别达到了82.91%和79.48%。     

基于GLCM和EM算法的纹理图像分割

基于纹理图像的特征,提出了基于灰度共生矩阵（GLCM）和快速极大似然估计（EM）算法相结合的纹理图像分割新算法,为了获得较好的纹理图像分割结果该算法采用灰度共生矩阵的三个常用特征并在四个方向上求平均,从而克服了方向的影响。采用欧式距离度量函数求得两特征向量的距离。通过用改进EM算法对距离矩阵进行聚类,得到纹理图像的初始分割结果,最后用形态学的方法实现对纹理图像边界的精确定位。     

融合LBP与GLCM的人群密度分类算法

针对中高密度人群图像检测分类对公共安全的重要性,提出融合局部二值模式LBP与灰度共生矩阵GLCM特征提取的人群密度分类方法。首先用旋转不变的LBP算子进行滤波,得到LBP图像,然后提取滤波后图像的GLCM特征,这样既可以避免LBP算子特征降维带来的损失,又能充分利用LBP和GLCM纹理特征提取的有效性,最后采用有向无环图支持向量机DAGSVM进行密度分类。在Pets2009基准数据库中的实验结果显示该算法具有较高的准确率。     

灰度共生矩阵纹理特征选块的可逆图像水印

针对当前灰度共生矩阵(GLCM)的4个主要特 征参数与图像子块纹理复杂度之间没有准确的数学关系和隐蔽 图像遮蔽性上不足的问题,提出一种GLCM纹理特征选块的可逆图像水印。首先把原宿主 图像分成 128×128大小的子块;然后利用均方误差(MSE)给 4个纹理特征参数赋予权值,建立特征参数与图像子块复杂度 的数学关系;最后计算得出各个子块的复杂度,选择复杂度最大和次大的子块,采用基于预 测误差对扩展 的可逆算法进行数据隐藏。提出的特征参数与纹理复杂度之间的数学关系,能够准确计算图 像子块复杂度, 嵌入水印后的自然图像和医学图像平均峰值信噪比(PSNR)值较 现有方法分别高出2.65%和0.93%左右。本文算 法能准 确反映子块内部的纹理复杂度并具有更好的隐蔽性,适用于医学、军事和卫星等领域。     

Efficient Content-Based Image Retrieval Methods Using Color and Texture

In this paper, we propose efficient content-based image retrieval methods using the automatic extraction of the low-level visual features as image content. Two new feature extraction methods are presented. The first one is an advanced color feature extraction derived from the modification of Stricker's method. The second one is a texture feature extraction using some DCT coefficients which represent some dominant directions and gray level variations of the image. In the experiment with an image database of 200 natural images, the proposed methods show higher performance than other methods. They can be combined into an efficient hierarchical retrieval method.     

基于时频图像和高次频谱特征的雷达信号识别

针对低信噪比下雷达信号识别准确率较低的问题,提出了一种基于时频图像和高次频谱特征联合的雷达信号识别算法。该算法首先对信号采用Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution,CWD)变换获取时频图像,接着对时频图预处理并用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取纹理特征;然后利用对称Holder系数提取信号的高次频谱特征;再将纹理特征和高次频谱特征构成一组联合特征向量,最后通过支持向量机(support vector machine,SVM)实现雷达信号的分类识别。通过对8种典型雷达信号进行实验,结果表明本算法在信噪比为-8 dB时,不同信号的识别准确率能达到90%以上。