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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. 相似文献
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基于NSST 域隐马尔可夫树模型的SAR 和灰度可见光图像融合 总被引:1,自引:0,他引:1
针对合成孔径雷达(SAR) 图像和可见光图像融合问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换域的隐马尔可夫树模型的图像融合方法(NHMM), 图像经过非下采样剪切波变换(NSST) 分解形成一个低频子带和多个高频子带.在NSST 域中, 对低频系数采用基于标准差的融合策略; 针对高频子带, 建立NSST 域隐马尔可夫树(HMT) 模型对高频系数进行训练, 并根据梯度能量对训练后的高频系数进行选择, 最后通过NSST 逆变换得到融合图像. 实验结果表明, 所提出的方法可提高图像的融合质量, 并能降低图像噪声, 具有一定的有效性和实用性.
相似文献3.
Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像Contourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于V isTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K-L距离计算图像间的相似度。对800幅纹理图像进行检索,本文方法比传统小波方法的平均检索查准率高出约2%到10%不等。实验结果表明,该方法改进了导向纹理的描述。 相似文献
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针对红外图像与可见光图像融合易产生边缘信息缺失,目标不够突出等问题,将引导滤波的保持边缘特性与双通道脉冲耦合神经网络(DCPCNN)的非线性耦合调制特性相结合,提出一种基于改进引导滤波与DCPCNN的红外与可见光图像融合算法。该方法首先选取非下采样剪切波变换将图像进行分解,获得高低频分量;对低频分量的融合是利用改进空间频率作用DCPCNN输入激励,且其链接强度由表征图像信息的平均梯度自适应调整来确定;高频分量融合是利用局部平均梯度与区域方差自适应加权,而后采用改进的引导滤波进行平滑处理实现空间一致性;最后,对分别处理后的各分量经过非下采样剪切波变换可逆变换获取融合图像。针对典型背景目标和复杂背景目标两类实验结果表明,与经典的曲波变换、双树复小波变换、非下采样轮廓波变换和非下采样剪切波变换等方法相比,该算法可以有效综合图像的优势信息,且在平均梯度、标准差、空间频率、相关系数等方面具有更高的优势。 相似文献
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通过研究非下采样轮廓波变换理论及其在图像变换中的优点,提出一种新的基于非下采样轮廓波变换的图像去噪方法.该方法首先通过非下采样金字塔分解和非下采样方向滤波器组对待去噪图像进行非下采样轮廓波变换,然后采取不同阶次的图像扩散去噪算法分别对高频部分和低频部分进行去噪处理,最后将经过处理后的系数进行非下采样轮廓波逆变换便可得到去噪后的图像.通过实验结果表明,该方法不仅能有效的去除噪声,而且可以很好地保持边缘信息,整体性能优于近年来一些常见的去噪算法. 相似文献
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由于在频域用能量参数来表示图像的特征矢量缺乏准确性,而且实数离散小波变换具有平移变化性和弱的方向选择性,为此针对以上问题提出了一种基于复数小波域广义高斯分布模型的纹理图像检索方法。该方法首先利用双树复数小波变换系数的统计特性来建立广义高斯分布的统计模型;然后基于该模型提取图像的特征矢量;最后利用Kullback-Leibler distance(KLD)测度算法进行纹理图像检索。对Brodatz图像库的仿真表明,新方法较双树复数小波算法的查准率提高6.96%,较基于Gabor纹理特征检索法的查准率提高了18.8%。同时复数小波系数统计模型具有旋转不变性。新方法对今后的纹理图像检索具有重要的理论与实际意义。 相似文献
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提出了一种优化互信息文本特征选择方法。针对互信息模型的不足之处主要从三方面进行改进:用权重因子对正、负相关特征加以区分;以修正因子的方式在MI中引入词频信息对低频词进行抑制;针对特征项在文本里的位置差异进行基于位置的特征加权。该方法改善了MI模型的特征选择效率。文本分类实验结果验证了提出的优化互信息特征选择方法的合理性与有效性。 相似文献
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Gene selection (feature selection) is generally pertormed in gene space(feature space), where a very serious curse of dimensionality problem always existsbecause the number of genes is much larger than the number of samples in gene space(G-space). This results in difficulty in modeling the data set in this space and the lowconfidence of the result of gene selection. How to find a gene subset in this case is achallenging subject. In this paper, the above G-space is transformed into its dual space,referred to as class space (C-space) such that the number of dimensions is the verynumber of classes of the samples in G-space and the number of samples in C-space isthe number of genes in G-space. it is obvious that the curse of dimensionality in C-spacedoes not exist. A new gene selection method which is based on the principle of separatingdifferent classes as far as possible is presented with the help of Principal ComponentAnalysis (PCA). The experimental results on gene selection for real data set areevaluat 相似文献
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Madasu Hanmandlu 《Expert systems with applications》2013,40(16):6478-6490
This paper presents the ear based authentication using Local Principal Independent Components (LPIC) an extension of PCA. As PCA is a global approach dealing with all pixel intensities, it is difficult to get finer details from the ear image. The concept of information sets is introduced in this paper so as to have leverage over the local information. These sets are based on the granularization of the ear image in the form of windows. The features based on these sets allow us to change the local information which goes into LPIC as the input. Thus LPIC not only uses this local information but also helps to reduce the dimensions of the deduced features far less than that can be achieved with PCA. For the extraction of sparse information from ear, features such as Effective information (EI), Energy feature (EF), Sigmoid feature (SF), Multi Quadratic feature (MQD) are derived and then LPIC is applied to get the reduced number of features. Inner product classifier (IPC) is developed for the classification of these features. The experiments carried out on constrained and unconstrained databases show that LPIC is effective not only under the ideal conditions but also under the unconstrained environment. 相似文献
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目的 基于内容的图像检索方法利用从图像提取的特征进行检索,以较小的时空开销尽可能准确的找到与查询图片相似的图片。方法 本文从浅层特征、深层特征和特征融合3个方面对图像检索国内外研究进展和面临的挑战进行介绍,并对未来的发展趋势进行展望。结果 尺度下不变特征转换(SIFT)存在缺乏空间几何信息和颜色信息,高层语义的表达不够等问题;而CNN (convolutional neural network)特征则往往缺乏足够的底层信息。为了丰富描述符的信息,通常将SIFT与CNN等特征进行融合。融合方式主要包括:串连、核融合、图融合、索引层次融合和得分层(score-level)融合。"融合"可以有效地利用不同特征的互补性,提高检索的准确率。结论 与SIFT相比,CNN特征的通用性及几何不变性都不够强,依然是图像检索领域面临的挑战。 相似文献
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经典尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在实时性差、纹理相似区域易发生误匹配的问题。为此,提出一种基于归一化分割(Ncut)的SIFT特征匹配算法。针对相同背景的运动视频,将归一化分割算法的图论聚类思想融入SIFT特征匹配中,根据运动趋势相似度对特征点进行Ncut运动聚类,再逐类分别匹配,通过缩小各特征点匹配过程中的搜索范围,减少匹配时间及不同特征类之间的误匹配。实验结果表明,该算法能提高匹配效率,对纹理相似区域的误匹配现象有较好的抑制作用,实现了相邻图像帧的特征稳定匹配。 相似文献
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针对移动机器人导航过程中视觉图像处理速度慢以及特征点提取与匹配实时性和准确性差等特点,提出了一种基于SIFT特征提取算法与KD树搜索匹配算法相结合的新方法,通过对候选特征点进行多次模糊处理,使其分布在高斯差分图像的灰度轮廓线边缘,利用SIFT特征提取算法找到满足极限约束的极值点;通过KD树最邻近点搜索和匹配算法使处理后的特征点与原始图像进行特征匹配,快速找出匹配正确的特征点。实验证明,该方法对环境光照、视野角度频繁变化的环境具有较强的鲁棒性,能够满足移动机器人自主导航过程中对视频图像处理的实时性和准确性 相似文献
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为了快速稳定地进行特征点的跟踪,提出了一种快速多尺度特征点的提取算法.该算法首先利用快速局部窗口极值搜索算法提取出不同尺度空间特征点的局部极值,减少了局部极值搜索的冗余性,然后再利用最近邻算法对特征点进行匹配.实验结果表明,该算法的计算速度快于SIFT算法和MOPS算法,稳定性强于传统的Harris算法,可以用于实时图像配准及目标跟踪. 相似文献