不变矩及其在基于形状特征图像检索中的应用

提出一种快速有效推导不变矩的方法--三角函数生成法,并在此基础上描述了一种基于Hu形状不变矩的图像全局形状特征提取方法和算法.实验结果表明,使用这种算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变化的不变性,适合于进行图像形状的检索.     

基于沃尔什变换的图像不变正交矩

针对机器视觉应用中,人类视觉系统计算机建模过程复杂,强图像特征提取过程使整个图像工程运行效率低下等问题,本文由图像特征提取的快速性与图像特征自身的稳定性出发,结合不变矩、正交矩以及图像矩等相关理论,在列率域中提出并推导了一种以沃尔什函数为变换核的图像矩-沃尔什图像矩,并基于沃尔什变换给出了一种快速计算沃尔什图像矩的方法。实验结果表明:沃尔什图像矩对图像具有一定的描述能力,且具有平移、旋转和缩放不变的特性,在计算效率及准确性上均优于以正余弦函数为变换核的图像正交矩,在小图像的特征快速提取上具有明显优势;同时由其构造过程中的置换矩阵多样性可知,对同一图像的计算,沃尔什图像矩还具有一定的隐匿性和不唯一性。     

基于综合矩特征的图像检索研究

基于内容的图像检索技术是当今研究的热点领域之一.为了克服全局颜色矩检索方法不包含颜色空间分布信息的不足以及传统多特征综合检索方法效率低的问题,提出一种快速有效的提取基于离散余弦变换的能量矩特征方法,并在此基础上描述了一种基于圆环颜色矩和能量矩的综合特征检索方法.实验结果表明：所提出的综合矩特征检索方法比传统的综合颜色和纹理特征的检索方法在查准率和运行效率上有了较大的提高,且对图像旋转、尺寸变化及噪声有较强的鲁棒性.     

基于Gabor变换和不变矩的掌纹识别研究

提出了一种将二维Gabor变换和不变矩特征相结合对掌纹图像进行特征提取,并采用多层前向反馈神经网络进行掌纹图像训练识别的方法。该方法首先对掌纹图像进行预处理,获得掌纹感兴趣区域(ROI),然后构造一组Ga-bor滤波器从而得到ROI的特征向量,结合掌纹图像的不变矩特征共同作为神经网络的输入进行训练识别。实验表明该方法的有效性。     

基于SIFT特征和颜色融合的图像检索方法

根据图像检索方法中颜色直方图存在的问题,提出了一种改进的基于分块和主颜色的颜色直方图提取算法;根据SIFT特征存在的问题,提出了一种改进的基于harris角点的SIFT特征提取算法。最后运用两种改进算法提出了一种融合颜色直方图和SIFT特征的图像检索算法。实验结果表明,本算法在功能及性能上优于其他算法,并具很好的鲁棒性。     

小波和仿射不变矩的目标特征提取方法研究

不变矩是目标识别中重要而有效的特征提取方法。利用小波矩具有的多尺度、平移和旋转不变性进行特征提取,有较高的识别率。但当拍摄角度不同,图像发生形变,识别效果降低。针对这一问题,提出了一种将小波矩和仿射不变矩相结合用于目标特征新的提取方法,并验证本方法的鲁棒性更高,识别效果更好。     

基于SIFT-LBP的图像检索优化算法研究

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像特征提取和检索中精度、实时性以及对光照条件变化描述较差的问题,提出了SIFT和局部二值模式(LBP)相结合的图像特征提取算法。采用旋转不变LBP算法统计关键点周围16×16区域的梯度信息并计算周围9×9区域的LBP值,以区域中每个像素点为中心构建图像的SIFT-LBP特征描述子。采用了基于遗传算法的特征选择方法,剔除了特征点的冗余信息,降低了特征向量维数。实验结果表明,SIFT-LBP算法具有良好的特征匹配效果,对光照条件的变化具有较强的鲁棒性,进一步提高了检索准确率和检索速度。     

基于相异性和不变特征的半监督图像检索

基于同构的思想,通过双谱形式化对图像的平移和旋转不变特征进行描述。为了扩展检索结果的语义范围,在半监督图像检索中应用了一种扩大结果图像差异性的方法(image retrieval based on diversity and invariant features,IRDIF)来扩大检索结果所涵盖的语义范围。即通过把已检索出的项设置为吸收态,降低了相似样本被检索到的可能性。该方法在Corel图像库上进行了实验分析,并取得了满意的效果。     

基于不变矩理论的字符串图像识别方法研究

针对字符串的特点,提出了采用基于旋转投影不变矩来识别字符的方法.先将出现偏斜的字符串进行旋转,使其与水平方向平行,然后将字符的灰度图像从上向下进行投影,对黑点像素进行累计求和,构成灰度累计分布图.该分布图具有平移和尺度放缩不变性的特点,因此可以将每个英文字母的灰度累计分布图作为一个几何形状,使用Hough变换对它们进行识别.文中对字符串自动找正、灰度累计分布图的生成、自动阈值选择技术以及Hough变换等关键技术进行了研究,并给出了26个英文字符的灰度累计分布图和投影不变矩值.经实际使用证实该方法的效果很好.     

基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合

提出一种新颖而有效的基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合算法。平稳Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用平稳Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解,对于低频系数和方向高频系数采用最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明,该算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地抑制相干斑噪声的影响,取得较好的融合视觉效果。     

基于Radon和小波变换的纹理图像检索

提出一种新的基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法．针对检索图像进行Radon变换,并对投影矩阵进行中心化使其具有平移不变性．利用图像的统计值对投影数据规范化,分别沿 和t方向对投影矩阵进行TSI小波分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解．提取各子带能量作为图像的纹理特征,并对特征向量进行高斯归一化．以两幅图像归一化特征向量间的Canberra距离作为图像的相似度进行检索．基于纹理特征的图像检索试验结果表明,该方法对高斯噪声具有较强的鲁棒性,与其他方法相比具有较高的检索率．     

基于Contourlet变换的图像隐写盲检测方法

图像通用盲检测技术主要通过机器学习实现,隐写分析特征直接决定了盲检测技术的性能。基于图像信源在多尺度和多方向性的统计特性,文章将Contourlet变换与隐写分析相结合提出一种盲检测方法。首先通过分析不同内容的图像细节分量隐写前后特征函数的变化,选用带通特征函数矩。通过分析比较两种不同的图像预测方法对隐写检测性能的影响,提取待检测图像及其预测误差高频子带系数的特征函数矩作为检测特征,通过支持向量机进行分类。以BOWS和UCID图像库为测试图像的实验结果表明,该方法较现有典型方法具有更好的检测性能。     

基于Contourlet变换的医学图像增强

针对传统算法中存在噪声过增强的问题,给出了一种基于Contourlet变换的乳腺X线照片去噪增强算法。Contourlet变换作为一种多尺度几何分析方法,是一种具有多分辨的、局部化和方向化性质的图像表示方法。以此为基础,算法对图像分解后的Contourlet系数进行Stein阈值去噪,然后对不同子带上的各分解系数用非线性增益函数进行不同程度的增强。实验表明,该算法在去除噪声的同时有效突出了乳腺X线照片中的细微特征,有利于小乳腺癌的诊断。最后,文中还通过客观量化指标比较了不同增强算法的效果。     

基于Contourlet变换的医学图像增强

针对传统算法中存在噪声过增强的问题,给出了一种基于Contourlet变换的乳腺X线照片去噪增强算法。Contourlet变换作为一种多尺度几何分析方法,是一种具有多分辨的、局部化和方向化性质的图像表示方法。以此为基础,算法对图像分解后的Contourlet系数进行Stein阈值去噪,然后对不同子带上的各分解系数用非线性增益函数进行不同程度的增强。实验表明,该算法在去除噪声的同时有效突出了乳腺X线照片中的细微特征,有利于小乳腺癌的诊断。最后,文中还通过客观量化指标比较了不同增强算法的效果。     

基于颜色和空间特征的图像检索

提出一种新的基于颜色和空间特征的图像检索算法.首先,将检索图像转换为HSV颜色空间并进行量化,提取环形颜色空间信息熵作为颜色空间分布特征.其次,计算每个像素点的多邻域量化颜色值的一、二阶中心矩,利用各阶统计矩的信息熵来表征图像颜色的局部空间特征.最后,对特征向量进行高斯归一化,采用特征向量的L1-norm距离计算彩色图像的相似度并进行图像检索.结果表明,该方法比CDE和Geostat算法具有较好的检索效果.     

Contourlet变换的图像分割

针对小波域隐马尔可夫树模型分割的图像结果容易产生方向边缘成分模糊和奇异性扩散现象,根据Contourlet变换可以充分捕捉图像中高维奇异性,提出了一种基于Contourlet变换域的新的多尺度图像分割算法.该算法通过Contourlet域隐马尔科夫树模型获得各尺度上的初始分割,采用自适应的上下文结构对分割后的图像进行多...     

基于NSCT和矩阵F-范数的图像检索方法

介绍一种基于非下采样轮廓波Nonsubsampled Contourlet（NSCT）和矩阵F-范数的图像检索（CBIR）技术。首先对图像进行NSCT变换,然后将变换结果用矩阵F-范数构建特征向量,设计了两个特征向量相似度度量,最后给出加权相似度实现了图像检索。实验结果表明,该技术具有很好的检索率。     

基于颜色和纹理特征的图像检索技术研究

为改善单一特征图像检索方法的局限性和传统综合特征检索方法计算复杂度高的问题,提出一种综合特征的图像检索新方法:将Tamura纹理特征与抗几何形变的小波变换纹理分析方法相结合提取出13个纹理特征分量,在小波分解得到的低频区域中进行颜色直方图的提取,从而实现了颜色和纹理特征相结合的图像检索系统.实验表明,该方法在不明显增大计算量的情况下比单一特征的图像检索具有更好的检索效果.     

基于非下采样contourlet变换的图像去噪方法

根据非下采样contourlet变换(NSCT)具有多尺度、多方向和平移不变的性质,提出了一种基于NSCT变换的图像去噪方法。首先对图像进行NSCT变换,得到不同尺度、不同方向的信息,然后根据分解所得系数确定阈值,依此阈值进行去噪处理,最后对去噪处理后的系数进行反变换,得到去噪图像。实验表明:该方法比小波变换(WT)及contourle变换(CT)能更稀疏表示图像,可有效消除图像中的伪吉布斯效应及噪声,能达到更好效果及更高的峰值信噪比(PSNR),较好地保持图像细节及纹理。