基于小波变换的纹理特征提取分析

在图像检索技术中，充分利用纹理特征能大大提高图像检索的准确率。用小波变换的方法提取图像纹理特征参数优势明显．也符合纹理识别的特点。     

小波变换在图像纹理分析中的研究进展

小波变换为图像纹理分析提供了一种基于多尺度、集频谱、结构和统计方法于一体的综合分析方法,该方法在纹理特征的提取、分类和分析中的有效性已受到有关研究人员的重视。为了使人们对这一方法有一个较全面的了解,文章对基于小波变换的图像纹理分析的研究与进展情况进行了较系统的论述,首先简要介绍了纹理的定义和主要描述方法,阐述了用小波变换提取图像纹理特征的基本原理和方法,然后从小波分解的实现方法——金字塔结构算法(PWT)和树状结构算法(TWT)两个方面,分析了近年来国内外小波分析方法在图像纹理分析中的应用研究和方法,最后提出了一些看法和建议。     

Brushlet域复特征纹理图像检索算法

纹理图像检索的关键步骤是有效地提取纹理特征,但常用的小波变换方向有限.为此借助Brushlets为复函数且具有良好多方向性的特点,为了提高图像分辨率,优化图像效果提出了一种基于Brushlet域复特征的纹理图像检索新算法,综合图像的能量和相位特征描述纹理信息,分析了Bnishlet分解层数对检索效果的影响,并讨论了不同类型纹理图像的检索效果极其成因.实验结果表明,算法细致全面的描述了纹理信息,使多种相似度计算指标均显著提高,对方向性较强的纹理图像效果尤为明显.     

基于不完全小波树型结构的图像纹理特征研究

图像纹理特征的研究作为一个热点和难点问题为图像检索、景物识别和目标定位等应用领域提供了一种重要途径。近年来,小波域的图像处理和分析受到关注,但基于小波域图像特征的研究相对滞后。通过分析图像纹理及其空间域特性,同时对图像不完全树型小波结构的分解过程和存在的问题进行讨论,对基于不完全小波树型结构的纹理特征进行研究,给出了小波域描述图像纹理的若干特征,提出了描述图像方向性的两个特征,同时对这些特征在图像检索中的应用过程和应用范围进行了说明。实验结果验证了所提出纹理特征的有效性。     

基于小波变换的图像纹理奇异性检测方法的研究

介绍了一种用于图像纹理奇异性检测的二维数字滤波器的设计，该滤波器是基于离散小波变换设计的。它具有纹理树状结构的多分辨分析特性。用一阶及二阶的微分方法进行奇异点的估计与合并。可应用于图像纹理奇异性检测．     

基于双树复小波和灰度共生矩阵的遥感图像分割

提出了一种将双树复小波变换和灰度共生矩阵相结合描述遥感图像局部纹理特征并用于分割的方法。该方法采用双树复小波高频模值子带Gamma分布与Lognormal分布参数组合特征、灰度共生矩阵特征组成的联合纹理特征作为遥感图像每一像素特征,然后用Canberra距离进行相似性度量,最终通过聚类完成遥感图像分割。实验结果表明,该纹理特征提取方法可以有效地表征遥感图像的纹理,得到更为精确的遥感图像分割结果。     

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.     

基于小波变换的图像纹理奇异性检测方法的研究

介绍了一种用于图像纹理奇异性检测的二维数字滤波器的设计,该滤波器是基于离散小波变换设计的。它具有纹理树状结构的多分辨分析特性。用一阶及二阶的微分方法进行奇异点的估计与合并,可应用于图像纹理奇异性检测。     

基于小波包框架的纹理分割

本文描述了利用小波包框架变换和包络检测算法提取图像在不同尺度下的纹理特征.该变换是一种冗余的变换,具有位移不变的特点,同时又能对任意感兴趣的尺度范围作进一步的分解.实验表明,利用小波包框架提取纹理的特征优于小波变换或小波框架变换.结合包络检测算法,能达到较高的正确分割率.     

基于小波变换的SAR图像分割

SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声，传统方法不能很好地对SAR图像进行分割，该文结合SAR图像和小波变换多分辨分析的特点，提出了一种新的SAR图像分割方法。首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征信息，然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波，最后以SAR图像小波能量纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果表明，该方法是一种有效的SAR图像分割方法。     

一种基于分形的木材细胞图像特征提取方法*

木材纹理图像的分形维数可以代表木材很多的纹理特征,它是木材树种的一项重要数字特征参数。为了提取木材纹理特征,提出采用改进差分盒子法计算木材纹理细胞图像的分形维数值。理论分析和实验结果表明：该方法能够提取木材纹理特征,并且能在一定程度上克服图像比例大小对于特征提取所造成的影响,是木材纹理特征参数提取的一种重要方法。     

图像纹理特征数据挖掘的不确定性分析

不确定性分析是数据挖掘与知识发现的重要内容,对图像纹理特征数据挖掘的基本原理进行了分析、解释,从问题的求解、数据的产生、挖掘的过程以及最终的结果等几个角度分析了图像纹理特征数据挖掘中的不确定性,并讨论了目前不确定性问题分析与处理的若干方法,引入不确定性分析的有力工具--云模型,研究图像纹理特征数据挖掘中的不确定性,并给出了实验结果及分析.     

灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现

图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作,其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义,纹理特征提取已成为目前图像领域研究的热点。文中深入研究了基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征提取方法,给出了基于Matlab的简便实现代码,分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵（GLCM）的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。     

基于非监督纹理分割下的图像查询

随着图像数据库的广泛应用,基于图像纹理的查询已经变成了一项重要也是复杂的工作。为了更简便地查询图像,文中基于图像纹理的非监督分割,提出了新的图像分类方法。通过对每一纹理图像进行这种非监督纹理分割,提取纹理的特征向量,然后基于这些参数,运用假设检验进行纹理的分类和融合。通过对MT Vistex和Brodatz数据库中选取的纹理图像进行分类测试,证明该方法是十分有效的。     

基于Haar特性的LBP纹理特征

图像纹理特征能够反映图像的灰度分布程度、对比度、空间分布和图像的内在变化特性,在确保较低计算复杂度的前提下,有效提取深层次的图像纹理信息是其研究的难点问题。针对这一问题,从相邻区域的统计特征分析入手,提出了一种Haar型特性局部二元模式(Haar local binary pattern,简称HLBP)的图像纹理特征提取方法。鉴于Haar型特征运算简单、快捷,统计局部特征有效、可靠,将其引入LBP中。该方法首先给出8组Haar型特征编码模式,按照局部二元模式(local binary pattern,简称LBP)统计图像局部纹理特征,因采用局部区域统计方法能够有效降低噪声的影响;其次,为了进一步提高图像纹理特征的有效呈现,结合Gabor小波滤波在不同方向、不同尺度对灰度水平图像进行特征提取,以增强纹理有效提取的性能,提高不变特征的稳健性;最后,通过4组对比实验验证了该方法的可行性。实验分别在标准的 Brodatz 正常分块纹理库测试集、分块且缩放 Brodatz 纹理库测试集、分块且旋转Brodatz纹理库测试集以及Yale B扩展的非均匀光照条件人脸库测试集上进行。实验结果表明,该方法能够有效地表达图像的纹理特征。     

基于角度径向变换的旋转不变纹理分类

纹理分类广泛的应用于医学图像分析等领域,纹理图像的采集因拍摄角度的变化产生一定的旋转,本文提出一种基于角度径向变换的旋转不变纹理分类方法。首先采用角度径向变换方法对图像进行特征提取,分别得到图像的角向特征向量和径向特征向量;然后将提取出的2组特征向量结合起来作为图像的整体特征向量,利用K近邻特征空间距离的分类方法进行纹理分类。选取Brodatz纹理库中的图像进行纹理分类测试,实验结果表明,该算法具有较好的旋转不变纹理分类效果。     

基于纹理规则性分析的图像填补方法

针对目前图像填补中存在的很难自动分析和提取前景、背景,然后合理地恢复图像等问题,提出一种利用纹理规则性分析和纹理合成技术进行有效图像填补的方法.为了实现自动化的提取,将前景视为近似规则纹理的场景区域,首先引入纹理规则性分析方法,利用近似规则纹理具有强烈的信号规则性的特点自动有效地提取前景信息;然后通过合成优先级的思想将纹理合成技术和图像修补技术结合起来,提出一个合理的背景填补方法以恢复图像.实验结果证明,该方法可以自动有效地提取具有近似规则纹理特征的前景或背景内容,并合理地恢复图像.     

基于多邻域空间分布的图像检索

由于灰度共生矩阵及其改进算法存在计算复杂、且对于纹理分布信息缺乏计算以及忽略了图像相关特性等缺点,导致对于图像纹理的有效信息缺乏很好的描述,为此提出了一种新的纹理特征用于图像检索.该算法首先结合图像中像素的统计信息,针对不同的邻域范围提取图像的邻域相关矩阵,然后在此基础上构造多邻域空间分布特征用于图像检索.分析表明,该算法所提取的纹理特征计算量小,复杂度低,并且由于将纹理的结构特征和统计特征有效地结合起来,所以对图像的空间纹理分布特征可以较好地描述.为了证明新算法所提取纹理特征的有效性,将其用于图像检索实验.实验结果表明,新算法在检索精度上相比其他算法具有较大的提高.     

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。     

基于贝叶斯理论的超声肝图像识别系统研究

超声肝图像识别是医学图像图像处理的重要分支,也是计算机辅助诊断中的一个重要应用,在医院常规检查和远程医疗中有广泛的实际意义和应用价值.本系统对获取的图像进行处理,通过将共生矩阵和多分辨率提取分形特征方法结合来提取和选择超声肝图像特征并采用贝叶斯理论设计判别规则进行分类.实验证明,该系统对普通超声肝检查中的正常肝、肝硬化和肿瘤肝识别性能好,具有很强的扩展性、可操作性.