基于小波的指纹特征点提取算法研究

提出一种新型的基于小波的指纹特征点提取算法.该算法利用haar小波基对指纹图像进行小波变换,提取小波系数并对其进行分析,经观察发现不同指纹细节特征点的分布与小波系数的分布存在一定的关系,根据小波系数分布的变化,可以确定细节特征点的具体位置及其类型.实验结果表明该算法对指纹特征点提取效果良好.     

一种图像特征点匹配算法——Haar-Gaussian&NICD算法

提出了一种基于哈尔小波分解变换和高斯尺度空间的图像特征点匹配算法.首先利用哈尔小波变换对基础图像进行3层行列分解,然后利用高斯函数卷积核对这些分解图像,进行尺度变换.提出了一个小波高斯金字塔塔林的概念,即对通过小波变换产生的多张不同分辨率的基础图像分别进行高斯尺度变换进而产生一个个独立的高斯金字塔,进而产生独立的高斯差分金字塔林,完成特征点检测.再引进规范化强对比度描述子对特征点进行描述.结果表明:Haar-Gaussia&NICD算法的效果和SIFT算法相当,特征点数量优于SIFT算法,在局部特征匹配方面要更有优势;而且和NICD描述子搭配使用,在运行速度方面要比SIFT算法更快.     

DWT域抗几何攻击水印算法研究

鲁棒水印面临的最大问题就是几何攻击.小波变换域不具有几何不变性,一个微弱不可察觉的几何攻击就能使小波域水印算法失效.提出了一种新的以特征点作为模板、有效抵抗几何攻击的图像水印算法.它包括:(1)根据小波变换空间各子带呈树形结构的特性,选择每棵小波树中纹理最强的方向子树的树根作为水印嵌入点;(2)根据嵌入点在低频对应位置的能量和该方向子树高频叶子结点的纹理信息确定一种自适应嵌入水印策略;(3)利用Harris-Laplace算子从含有水印的图像中提取出具有几何形变鲁棒性的特征点,将其作为模板;(4)水印检测时,先利用特征点模板通过线性变换恢复几何形变的图像.然后通过统计图像的相关性来验证水印的存在,无需原始图像.仿真实验表明,所提出的水印算法不仅具有很好的透明性,而且对常见的图像处理和几何变换具有很好的鲁棒性.     

基于特征点的图像水印嵌入方案

提出一种新的图像水印嵌入算法,用Harris算子提取宿主图像的多个特征点,以选定的个别特征点为中心,形成互不重叠方形区域,并进行小波变换。将水印信息分别嵌入到特征点对应区域的小波低频系数中。实验结果表明,该算法的水印不可感知性较好,且可抵抗多种水印攻击,其中对JPEG压缩、几何剪切等攻击的鲁棒性较突出,可应用于图像的版权保护。     

一种抗几何失真的彩色图像数字水印算法*

提出了一种基于SIFT(尺度特征变换)特征点校正几何参数的小波域彩色图像水印算法.该算法利用RGB彩色图像中蓝色与绿色分量的小波系数之间的关系,在蓝色水平细节和垂直细节中嵌入相同的水印;水印检测前,利用红色分量中的SIFT特征点估计几何参数,校正失真水印图像,从而可以无失真地提取水印.实验结果表明,该算法对压缩、噪声、剪裁、旋转、缩放等各类几何攻击具有很好的鲁棒性.     

基于 Sobel 算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量.首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合.文中对低频系数采用基于 Sobel 算子的方法,有效保留边缘特征.对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征.为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整.与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好     

基于图像仿射不变特征点的零水印算法

本文提出了一种基于图像提升小波变换和仿射不变特征点的零水印算法。首先对图像进行3级提升小波变换,然后在低频部分,利用Harris-Affine算子提取出图像的仿射不变特征点和仿射协变特征区域,利用这些特征区域来构造零水印信息。实验证明,该算法不仅对常规信号处理攻击和简单的几何攻击具有很强的鲁棒性,对于剪切、纵横比改变、行列去除,局部扭曲等较复杂的几何攻击也具有较强的抵抗能力。     

基于小波-Contourlet变换的图像增强算法

小波-Contourlet变换能够良好捕获图像的方向特征和边缘信息.利用小波-Contourlet变换良好的多尺度性和多方向性特征,提出一种基于小波-Contourlet变换的图像增强算法,用非线性增强算子对变换的各子带系数做增强处理.并引入了循环平移消除由于小波-Contourlet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真.实验结果表明,该方法有效增强了图像的边缘细节和纹理特征.     

基于特征点环形分布统计概率的图像检索

分析了传统的基于小波边界点图像检索方法的缺点, 提出了一种基于图像特征点环形分布概率的图像检索算法. 该方法首先利用粗分辨率下绝对值大的小波系数对应于原始信号中全局变化大的区域这一特性, 反向查找细分辨率下能够反映这种全局变化的小波系数, 直到找到原始信号中相应的特征点; 然后, 将图像沿半径方向等分成若干同心圆环, 计算图像特征点在这些圆环中的分布概率, 以此作为图像的特征向量; 最后, 通过带权的街区距离计算图像间的相似度. 实验表明本文提出的检索算法及图像相似度计算方法不仅检索精度高, 还具有较优的旋转、尺度及视觉角度不变性.     

基于Sobel算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量。首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合。文中对低频系数采用基于Sobel算子的方法,有效保留边缘特征。对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征。为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整。与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好。     

基于显著点和关键块相结合的图像检索方法

提出了一种基于小波变化显著点和基于关键块相结合的图像检索方法。首先利用小波变换提取图像的显著点,然后将图像划分成均匀的图像块,将图像块分为有显著点的和无显著点两类。提取块的低层次特征矢量,将两幅图像之间的匹配转换成图像块之间的匹配。在图像检索时,通过对这两类图像块分别进行相似性度量,对得到的结果加以不同的权重,以实现对图像局部或全局不同要求的检索。     

基于特征点匹配和哈希法的图像检索方法

提出一种基于点特征匹配和几何型哈希法的图像检索方法。利用小波变换提取图像的突变点，以点为辜心划定一小块区域，将图像划分成图像块。提取块的低层次特征矢量，将两幅图像之间的匹配转换成图像块之间的匹配。并采用几何型哈希索引方法实现图像的快速检索。实验证明，这种方法能够取得较高的检索精度，且对图像形变以及局部遮挡等都有较好的适应能力。     

一种基于显著点和SVM相关反馈的图像检索方法

针对传统基于全局特征的图像检索方法存在的不足,提出一种基于显著点特征和SVM(support vector machine)相关反馈相结合的图像检索方法.显著点提取方法是对图像进行小波分解,选择粗分辨率下绝对值较大的小波系数,它们对应原图像中变化较大的区域,然后在细分辨率下跟踪这些小波系数,提取原图像中的能代表这些变化的点,即显著点;然后利用显著点的空间分布信息,提取显著点周围局部区域的特征进行检索,并对检索结果进行SVM相关反馈.实验结果表明,引入反馈的方法可有效地检索更多的相关图像,明显提高了检索的准确性.     

基于小波突出点颜色及空间分布的图像检索算法

分析了基于兴趣点的图像检索方法的缺点,提出了一种基于小波突出点的图像检索新方法。该方法在小波域提取突出点,这些突出点既表示了全局变化也表示了局部变化;然后以小波突出点为线索,设计了基于小波突出点的环形颜色直方图,既利用了小波突出点的局部特征,又考虑了小波突出点的空间分布结构;用图像间的环形颜色直方图距离来度量图像间的相似性。该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷。实验结果表明,该方法对图像检索是有效的。     

明显区域块和空间分布特征的图像检索

基于小波变换理论提出了一种明显区域块检测方法,改进了环型分割算法,使对视觉有意义的区域特征提取更加快捷、方便。该算法不仅考虑到区域内的图像特征,而且还考虑到明显区域块的空间分布信息,把环型区域的颜色矩和在明显区域块附近的Gabor特点,作为索引图像的特征向量。使用Corel图像库测试了提出的方法。实验表明,该方法切实可行。     

分层自适应的炉内火焰图像显著点提取方法

针对锅炉和工业生产中产生的大量炉内火焰图像的特征提取问题,提出一种分层自适应显著点提取方法。首先利用块逆概率差模型将原图像转换为块逆概率差(BDIP)图像。在此基础上,将得到的BDIP图像进行Haar小波变换,利用改进的加权方法计算出二维图像的显著值,然后通过提出的自适应的方法构建一棵非平衡四叉树,树的根节点代表整幅图像的显著值,根据每棵子树的显著值占父节点显著值的比例确定子树的显著点数目。该算法与基于BDIP的和基于Haar小波变换的显著点提取算法对比,实验结果表明,边缘准确率和综合特征检索精度都至少提高了10%和3.5%。结果说明,该算法不仅克服了传统显著点提取时数目过多以及提取点不显著的缺点,同时还避免了显著点的局部聚集。     

一种使用Harris特征点的区域图像检索算法

为了克服图像分割技术的限制，提出了一种基干特征点匹配技术的图像检索算法。手工提取图像中的一块区域作为查询图像，然后使用Harris算子提取彩色特征点，并用相应的颜色特征对特征点进行表示，最后利用特征点匹配技术实现区域图像的检索。实验表明，该方法对于图像的亮度变化和几何变换具有很强的鲁棒性，可以有效提高检索准确率。     

In depth analysis and evaluation of saliency-based color image indexing methods using wavelet salient features

Nowadays, most of the research works in the area of image retrieval try to build an image signature by considering the image as a whole. In this paper, we proposed an alternative based on the detection of some salient points in the image. For this purpose, we propose a new efficient salient point detector based on a wavelet transform. The efficiency of our detector lies in the representation of the wavelet coefficients by a zerotree data structure and by a saliency formulation that does not favor any direction. Thus, the detected salient points are located on sharp region boundaries whatever their direction. From the detected salient points, we build a color/texture signature by using jointly the well-known color correlogram extended to salient features and rotated wavelet filter responses. Experimental results conducted by adopting a global salient approach and a local salient approach show the effectiveness of the proposed scheme.     

一种改进的提取显著点的图像检索技术①

在基于目标区域的图像检索中,显著点是一种重要的点特征。针对经典的显著点提取算法SPARSE（Salient Points Auto-Reduction using Segmentation）存在的复杂度高等问题,提出了一种改进算法,利用动态阈值分割算法中的类间方差和类内方差对图像进行分割,然后用三个颜色特征和三个纹理特征对分割出的显著点进行特征标注,最后用欧氏距离对显著点特征向量进行相似性度量。实验结果表明,改进后算法提取的显著点用于图像检索具有较好的检索效果。     

基于显著区域的图像检索方法

研究基于显著区域的图像检索,对小波域显著点提取方法进行改进,解决提取图像特征内容有限、不能有效表达图像内容的问题。提出由显著点作为线索提取显著区域的方法,该方法能实现背景图与对象图的区分。对于对象图,仅对显著区域进行检索,有效减少图像检索过程中背景区域的干扰,提高了检索的速度和准确率。