Zernike矩在基于内容的医学图像检索中的应用

介绍了Zernike矩的基本性质，讨论了Zernike矩在基于图像内容检索中的应用。     

一种改进和提取Zernike特征矩的方法

数字图像的离散性使Zernike矩的计算存在误差,降低了特征描述能力。采用一种方圆转换方法将矩形图像转化为抽象的圆形图像,计算转化后图像Zernike矩,改进Zernike矩的计算方法,从而减少计算误差,提高计算速率,提高Zernike矩的特征描述能力。同时根据统计理论,提出一种规范的特征提取方法。经车牌字符识别实验验证,改进方法能够很好地提取图像特征,用于模式识别。     

基于Zernike色度分布矩的彩色图像检索算法

以对立色度空间及Zernike矩理论为基础,提出一种基于Zernike色度分布矩的彩色图像检索方法。该方法首先将彩色图像从三维RGB颜色空间转换到二维对立色度空间,以获得图像像素的色差度量值。然后结合Zernike矩相关知识,在二维色度空间中计算出各像素的Zernike色度分布矩,最后将Zernike色度分布矩作为图像颜色特征,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该算法能够准确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和查全率。     

基于Gabor变换和Zernike矩的人脸特征提取方法

针对目前常用的三种人脸特征提取方法中存在的识别率低、抗噪性较弱的问题,提出一种基于Gabor变换和Zernike矩的人脸特征提取方法.该方法首先对人脸进行多分辨的Gabor变换,然后利用Zernike矩获得具有平移、尺度、旋转不变性的特征,并用线性判别分析(LDA)方法进一步进行特征选择,最后采用K最近邻分类方法进行人脸的识别.实验结果表明,在与常用的三种人脸特征提取方法的比较中,该方法具有更高的识别率和更强的抗噪性能.     

基于改进Hough变换的文本图像倾斜校正方法

文本图像在扫描输入时产生的倾斜现象会对后续的页面分割及光学字符识别（OCR）处理产生很大的影响，而传统的标准Hough变换虽然具有对噪声不敏感，不依赖于直线连续性的优点，但由于计算量偏大，速度慢，在实用时有较大的局限性。提出一种基于改进的Hough变换的文本图像倾斜校正方法，通过在变分辨率图像中采用不同的文本方向提取算法，及选择合理投票门限等改进Hough变换的措施，减小了由图像区域及文字笔画粗细所产生的对倾角判定的不利影响，并使用基于偏移值的方法实现页面倾斜的快速校正。实验结果表明，该算法实现了大范围高精度的文本图像倾角的快速检测，具有较强的实用性。     

改进后的Zernike矩在文物图像检索中的应用

Zernike矩作为一种基于区域的形状描述子,具有良好的旋转不变性,能够很好地提取图像内部的形状信息,广泛应用于基于内容的图像检索(CBIR)、图像描述、物体定向及模式识别等各个领域.介绍了Zernike矩的定义和基本特性,并对Zernike矩算法提出了改进,使其具有较好的比例不变性,最后讨论了Zernike矩在基于内容的文物图像检索系统中的应用,同时给出部分实验数据和实验结果.     

基于伪Zernike矩和Contourlet变换的抗几何攻击图像水印算法

在研究Contourlet变换和伪Zernike矩理论的基础上,提出了一种新颖的抗几何攻击数字图像水印算法。该算法首先 用Contourlet变换处理 原始图像,提取出图像的低频区域;然后依据人眼的视觉特性以及嵌入水印前、后系数的相关性,采取量化调制伪Zernike矩的幅值将数字水印信息嵌入图像的低频区域中。其无须借助于原始图像,就能进行水印提取,实现真正的盲检测。实验结果表明,该算法对平移变换的抵抗力最强,对旋转和缩放也有很好的抵抗力,而且经过JPEG压缩之后,数字水印也不会失真。     

一种基于Hough变换的文档图像倾斜纠正方法

在对文本扫描输入的过程中,文本图像不可避免地会发生倾斜,倾斜校正将为图文分割、文字识别等后续处理工作创造良好的条件。提出了一种基于Hough变换的检测图像倾斜度的方法,为了克服Hough变换计算量大的缺点,该方法首先选取局部代表性子区域并提取其图像水平边缘,然后对提取的水平边缘进行两级Hough变换,从而实现了准确性与快速性的很好结合。     

基于区域伪Zernike矩的商标图像检索

研究商标图像检索问题,针对在二值商标图像检索中要求准确、高效,因此确定出目标像素点的区域分布形式,解决商标形状特征,对平移、旋转、比例以及起始点等变化下特征不变性问题,提出了一种基于区域伪Zernike矩的提取图像形状特征的算法。算法根据图像目标区域的最小外接圆进行区域划分,提取区域的伪Zernike矩来描述图像形状特征进行商标检索。通过仿真实验证明,区域伪Zernike矩的提取图像形状特征的算法具有良好的平移,旋转及比例不变性,并用有较强的抗噪性。     

基于改进Hough变换的艺术体操图像视觉误差校正方法

为了提高艺术体操动作图像质量,提出基于改进Hough变换的艺术体操动作图像视觉误差校正方法。通过预先设定全局阈值与容忍度,改进Hough变换算法,利用图像灰度分布密度函数,完成动作图像空域变换,根据元素灰度值序列,滤波处理动作图像像素点,依据获取的最优分割阈值,划分图像前景与背景,采用改进的Hough变换算法,提取全部图像特征点,基于图像畸变度与镜头、轴线距离关系,结合动作图像分形码,得到分形区域偏差的最佳估算值,实现视觉误差校正。仿真实验结果表明方法校正优势显著,具有一定的有效性与可行性。     

基于改进Hough变换的角点提取

提出了一种有效的角点提取的方法.在该方法中,角点将被定义为二条(或二条以上)直线的交点,并利用Hough变换来检测直线.若存在二条(或二条以上)直线经过某点,则该点就被认为是角点(角点候选点).对Hough变换中的映射方式作了改进,在传统的映射中采用的是"一对多"或"多对一"的映射方式,而在改进方式中采用的是"多对多"的映射方式.在这种映射方式下,Hough变换的参数空间不会发生峰值扩散的现象,这样会更有利于峰值的检测(直线检测),从而更有利于角点的检测.实验证明,该方法能精确有效地提取出图像中的角点.     

基于颜色相关图和纹理矩的图像检索

基于内容的图像检索的关键就是准确地提取图像特征。目前常见的图像特征的分类有颜色、纹理和形状。提出了改进的图像相关图算法以及纹理矩算法,并采取有效的方法来结合这两种算法实现高效的图像检索,图像相关图不仅反映了图像的灰度统计信息,而且还反映了图像的空间特征和灰度的渐变度。纹理矩是通过计算图像局部区域的力矩来反映图像的纹理特征。二者相结合整合了图像颜色和纹理信息。实验证明,改进的图像相关图以及纹理矩算法优于传统算法,二者通过在有限的空间维度下的结合在很大程度上提高了检索精度。     

基于改进分水岭变换的遥感图像建筑物提取

遥感图像的分割是遥感信息提取与目标识别的基础和关键。以高分辨率城镇地区遥感图像为研究对象,提出一种基于全局阈值的多级分水岭算法,用于遥感图像的分割。该算法通过引入差异度函数,在执行传统分水岭算法的过程中对图像中存在的噪声区域进行修正,并通过使用全局阈值有效的控制欠分割问题。首先基于全局阈值的多级分水岭算法对高分辨率遥感图像进行初始分割,然后综合利用分割对象的颜色和形状特征信息,进行区域合并和梯度边缘提取,得到最终的建筑物提取结果。实验结果表明,所提出的基于全局阈值的多级分水岭算法较好地避免了过分割和欠分割现象,结合区域合并和梯度提取,能够快速准确地对城镇遥感图像中的建筑物进行提取。     

基于改进区域生长法和霍夫变换的车道分割法

车道分割在智能交通监控系统中起着基础而重要的作用。精确地进行车道分割是车流量统计、车速测量等诸多智能交通应用的前提。以往基于种子区域生长法的车道分割方法对于较新且干燥的道路有较好的分割效果,但受地面上水渍、污渍、斑驳的影响较大,鲁棒性不强。为了解决这个问题,提出一种基于改进的种子区域生长法和霍夫变换的车道分割方法。通过改进的区域生长法,可以有效降低水渍、污渍、斑驳的干扰,提高系统的鲁棒性。     

具有旋转不变性的图象骨架变换

本文在详细研究数字形态学求取目标图象骨架的基础上，根据形态学距离的定义提出了一种特殊的结构元素设计方法，使得形态学骨架变换具有旋转不变性，同时提高了计算效率，使之适用于实际的模式识别和计算机视觉匹配。     

改进的综合颜色纹理特征图像检索

提出一种使用颜色和纹理特征进行图像检索的有效方法。首先将图像进行合理分块,对每一分块使用离散余弦变换进行纹理特征提取,然后使用颜色矩对检索到的图像进行颜色特征提取。最后将查询图像的特征向量与数据库中图像的特征向量进行比较,以获得相似的图像。系统采用Corel公司的标准图像数据库进行实验。将单一特征图像检索与综合特征图像检索进行比较,实验结果表明,综合特征的检索更有效。系统检索结果的正确率为80%。     

采用小波变换的图像数据融合方法及实现

如何对同一目标的多传感器获得的不同波段的图像数据进行有效融合,提高对检测目标检测的识别率,抑制每个传感器的检测器声,降低检测信息不确定性,这是数据融合研究的重要课题之一,本文介绍了一种基于小波变换的融合方法,并应用于四幅不同波段的ＳＡＲ图像的融合,取得了良好效果。     

基于复数矩不变性的图像检索方法研究

讨论了复数矩不变性的实现方法,介绍了复数矩不变性在图像检索中的应用及算法。用商标图像数据库进行图像检索实验,给出了实验结果。     

综合利用纹理和中心特征的图像检索

基于特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。本文介绍了基于纹理特征的特征提取方法和中心特征的提取方法,并进而提出了一种综合利用上述两个特征共同进行检索的方法。对真实图像库的检索实验表明,综合特征检索比单一特征检索更符合人的视觉特性,检索效果更好。