基于小波变换的纹理图像分割

基于小波的纹理图像分割方法是把小波变换应用于纹理的特征提取。通过对原始纹理图像进行高阶小波分解，构成每个象素对应一个特征矢量，对所提取的特征利用均值举类算法进行分类，最终获得图像的分割结果。为了提高纹理分割图像的边缘准确性和区域性以及降低分割错误率，提出了利用特征加权来进行后分割的方法。     

利用图像纹理和边缘特征的数字水印方法

提出了一种基于图像纹理、边缘和特征向量的图像数字水印算法。该算法首先把图像进行三级小波分解,再提出三级分解后低频部分的纹理特征和边缘特征,求出边缘特征矩阵的特征向量,用特征向量的值替换三级中频的值,替换的数量由纹理特征矩阵的元素数确定,可采用算法来决定嵌入的具体位置,最后进行三级小波逆变换得到含有水印的图像。做了大量的仿真实验,实验结果表明该算法具有较好的有效性和可行性。     

基于TV-L1结构纹理分解的图像融合质量评价算法

为对图像融合算法进行客观准确的综合评价,提出一种基于总变差正则化（TV-L¹）结构纹理分解的评价算法。根据对人类视觉系统的研究,可知人们对图像质量的感知主要来自图像底层视觉特征,而结构特征以及纹理特征是最重要的图像底层视觉特征,但目前的图像融合质量评价算法并没有利用这两种特征来进行评价。鉴于此,将图像进行二级结构和纹理分解,根据结构和纹理图像蕴含图像特征的不同,从结构图像和纹理图像两方面分别进行相似度评价,综合各级得分得到最终的评价总得分。基于30幅图像的数据集和8种主流融合算法,参照已有的11种客观评价指标,用波达计数法和肯德尔系数检验了该评价指标的一致性,另外在主观评价图像集上验证了该客观评价指标与主观评价的一致性。     

一种改进的综合纹理和形状特征的图像检索方法

提出一种利用小波进行综合纹理和形状特征的具有旋转、平移和尺度不变性的图像检索算法.使用角向矩加权方向定义图像的主方向来进行坐标轴的旋转矫正,得到图像的旋转不变性表示;采用具有平移和尺度不变性的小波变换对图像进行小波分解,利用各子带的能量作为纹理特征;利用小波分解的逼近子图重构图像并进一步利用Hu不变矩提取其形状特征.最后对纹理和形状特征进行高斯归一化,综合其特征进行检索.实验中对算法的尺度不变性、旋转不变性、平移不变性及对噪声的不敏感性进行了验证,实验结果证明了该算法具有更高的鲁棒性和查准率.     

基于Gabor滤波器的遥感图像纹理查询方法

介绍了一种基于Gabor纹理特征的遥感图像检索方法。利用Gabor滤波器对图像进行多分辨率分解，提出了一种改进的基于滤波图像及图像能量的纹理特征提取方法，利用尺度、方向、纹理结构构成特征向量，使用归一化欧氏距离进行了相似性判断。该方法计算过程简单、快速，提高了方向判别的可靠性。仿真实验和实际运用验证了该算法的有效性。     

基于算子的图像分解

图像的形态学卡通纹理分解与图像层级分解是近年来图像分析领域的研究热点.针对现有图像分解算法求解过程复杂且不易对图像层级分解的问题,提出了一种基于算子的快速图像分解算法.在该方法中,由局部奇异线性算子来刻画图像的纹理成分,剩余图像信号则被描述为卡通成分;同时通过引入自适应参数调节的方法来实现对剩余信号的分解,进而实现图像的层级分解.其中,自适应参数由图像局部全变差变化率来确定.实验结果表明,该算法具有较好的运行效率,同时具有较好的分解视觉效果.     

改进的BEMD在纹理图像检索中的应用

二维经验模式分解（BEMD）方法把图像分解成一组称为固有模式函数（IMF）和残差,广泛应用在纹理图像的检索中。对BEMD检索纹理图像进行改进,使用快速自适应二维经验模式分解（FABEMD）对纹理图像进行分解,创新性地利用广义伽马分布密度函数来对FABEMD分解出来的IMF系数进行建模,并利用Kullback-Leibler距离来计算两张纹理图像的相似性。实验结果表明,算法快速有效。     

基于特征尺度及多尺度分解的纹理分割

在计算机视觉领域，纹理识别及分割是图像低层次处理中一个重要的问题。文章依据视觉信息处理的生理学理论，提出了一种新的纹理分析算法。该算法通过搜寻纹理图像的特征尺度并配合连续整数尺度滤波上的特征尺度统计对纹理进行分层分析。并基于特征尺度上的分层分析提出一种纹理分割算法。实验结果证明了该算法的有效性。     

一种稳健的脂肪肝超声图像自动分类方法

进行脂肪肝超声图像的计算机辅助检测时,由医生手工选择感兴趣区域使得分类结果具有不确定性。为了避免人为因素对检测结果的影响,构造了一种利用图像分解技术确定ROI的算法,使得检测结果具有很强的稳健性。通过变分的方法把输入超声图像分解为纹理图和卡通图两部分,利用卡通图上的强度信息确定ROI,在纹理图上计算对应ROI的纹理特征。试验表明,相对于直接从超声图像上提取纹理信息,从分解后的纹理图像上提取的纹理信息有更好的分类效果。     

纹理图像的多尺度分割

纹理图像分割最常用的方法就是基于特征的纹理分割,即首先提取出图像的纹理特征,在利用提取出的纹理特征来进行特征划分.通过对纹理特征进行划分来实现纹理图像分割的过程所面对的主要困难可以概括为:效率和效果.纹理图像分割算法大多具有较高的时间复杂度,这一方面是因为纹理特征提取比较费时,另一方面较高的特征维数导致特征划分过程的计算量通常比较大.本文提出基于图像四叉树的多尺度分割算法来实现实时图像的粗分割,实验表明此算法可以在保持分割精度的前提下大大降低时间复杂度.     

图像纹理特征相似性度量的研究

纹理是图像的重要属性,基于纹理特征检索图像是当前的研究热点,对图像的纹理进行相似性比较是进行图像检索的关键.根据纹理的特点,本文将通用的向量空间模型进行拓展,构建了一个针对簇集进行相似性匹配的模型-聚类空间模型,对图像纹理相似性进行度量,并据此实现了无需分割的多纹理图像检索.我们分别针对单纹理图像和自然图像库进进行了实验,获得的实验结果与人类视觉认知的结果一致.     

基于改进Sobel算子的文物图像检索

基于内容的图像检索克服了基于文本的图像检索方法无法利用图像中听包含的丰富的视觉特征的问题,更符合人类认识事物的习惯,成为了近些年来图像检索的热点。其中,纹理特征是图像中一个重要的视觉特性。实验结合文物图像特点,首先将彩色文物图像转化为灰度图像,然后用Canny算子检测出图像边缘,再用改进的Sobel算子模拟共生矩阵检测的4个方向的纹理矩阵,最终将其转换为直方图,从而提取到文物图像的纹理特征。实验表明,使用这种纹理特征进行文物图像检索可以取得很好的检索效果。     

基于纹理谱描述子的文档图像检索算法

新算法首先根据文档图像的特点分割图像文本区域,并将文档图像中字符的边缘信息使用纹理谱进行描述,计算纹理谱图像的直方图。相对于直接使用灰度直方图进行图像检索,该算法具有更好的区分度。实验结果表明,该方法具有很高的查准率,并对剪切、旋转操作表现出很好的稳定性,适合文档图像检索。     

基于纹理谱描述子的图像检索

提出一种新的纹理谱描述子应用于基于内容的图像检索中.讨论了小波变换的思想和纹理谱概念的联系,根据纹理的视觉特性,提出纹理模式等价类的概念,设计出更合理的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征.该纹理模式刻画了领域内像素灰度变化模式,以纹理谱直方图方式表示图像纹理内容.分析了纹理谱的对称不变性和旋转鲁棒性的特点.应用于图像检索,与G曲or纹理特征相比较,该纹理谱描述子特征提取速度快,检索准确率高.     

基于梯度和局部多值模式的图像纹理特征提取

为了进一步增强局部二值模式的纹理特征表达能力,提出了一种将图像梯度同局部多值模式相结合的纹理特征提取方法.该方法首先计算出图像的梯度幅度和梯度方向,并根据量化的梯度方向对幅度图进行分解,之后利用得到的幅度图对其进行局部多值模式特征的提取,得到一种新的纹理特征,最后将得到的特征进行图像检索实验.实验结果表明,在纹理丰富的检索库上,该方法所提取的纹理特征更加具有通用性,相对传统局部二值模式图像检索方法具有更好的稳健性和更好的检索效果.     

一种基于内容的图像检索系统设计

随着网络数据的极速增长，图像检索的要求越来越高。本文分别介绍了基于文本和基于内容的图像检索系统，并提出了一种基于图像内容的检索系统及实现方法。系统采用图像颜色、纹理以及边缘等作为特征信息，将这些特征经过处理后应用于检索。该检索系统精确度高，较基于文本的检索提高了工作效率。     

一种基于颜色基元共生矩阵的图像检索方法

提出一种结合图像颜色连通区域信息及其纹理特征的图像检索新方法。对图像进行分块，确定图像中的颜色连通区域集，提取图像中各颜色连通区域对应的4种颜色基元共生矩阵特征，针对该特征设计的图像相似性度量函数实现基于内容的图像检索。实验结果表明，该方法能有效地结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息，具有良好的检索效果和性能。     

基于多特征的图像检索研究

为了有效地检索图像,基于内容的图像检索技术应运而生。利用直方图表达图像的颜色特征,利用Gabor滤波器组提取图像的纹理特征,在此基础上又提出综合利用颜色特征和纹理特征共同进行图像检索的方法。实验结果表明,综合特征检索的效果比单一特征检索的效果好。     

基于纹理-形状特征的图像检索技术

图像数据库应用日益广泛,如何高效、准确地进行图像的检索成为一项重要的研究领域。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。针对这一实际问题,提出一种新的图像检索方法,通过对图像进行小波变换,获得纹理和形状的综合特征,对综合特征进行归一化处理,并将其作为图像相似性的衡量依据。实验证明基于纹理和形状特征的图像检索具有很好的效果。     

一种基于区域综合特征的彩色图像检索方法

提出了一种基于区域综合特征的彩色图像检索算法.该算法首先结合MPEG-7视觉内容描述对真彩色图像进行量化处理,并将量化后的图像划分成若干个子区域.然后选取子区域的主要颜色及其所占百分率作为颜色特征,选取子区域的熵、能量和对比度作为纹理特征.再综合利用上述颜色、纹理两个特征计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率、查全率和较快的检索速度.