一种基于分形维数的图像相似性检索特征

本文描述了一种采用小波包分解子带图像分形维数作为图像纹理特征进行图像相似性检索的方法。首先对图像进行小波包分解。每一个子带图像的分形维数构成图像的特征向量用于图像的相似性检索。实验表明,该方法计算速度快。在特征向量维数极少的情况下,该特征对于描述方向性和结构性较好的纹理具有良好效果。     

基于快速小波包直方图技术的图像检索算法

提出了一种基于快速小波包直方图技术的图像检索新算法。此方法主要有图像的小波包分解,最主要能量频带的选择和小波包直方图的抽取及相似性度量三个步骤。首先,用一族正交小波基分解一幅图像并用小波包系数计算各个频带的能量;其次,选择几个最主要能量频带进行阈值化和非线性滤波;最后,抽取小波包直方图作为特征表示并应用直方图相交距离从图像数据库中检索被查询图像。由于该方法在特征抽取中应用较小的特征空间,因此需要较小的计算复杂性。实验结果表明,这些技术在图像检索中可以获得更好的性能。     

小波包分解在虹膜识别中的应用研究

小波包分解是从小波变换延伸而来的一种更精细的信号分析算法，具有分析高频特征信息的优势。文中结合小波包分解的特点，提出了一种基于小波包分解的虹膜识别算法。该算法首先对虹膜图像实行分窗小波包分解，并对各窗口的子带图像作筛选处理；然后通过奇异值分解对筛选后的各子带图像作进一步的特征提取和压缩，得到虹膜识别特征；最后利用加权欧氏距离分类器进行识别。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于联合最佳基小波包的图像融合方法

基于联合最佳基小波包理论提出了一种新的图像融合方法。该方法首先将所有图像进行小波包分解,得到各自对应的四叉树,将各四叉树节点对应系数平方相加得到一个新的四叉树,利用此平方和四叉树搜索联合最佳基。将待融合图像基于联合最佳基分解,把分解系数加权处理得到融合系数,利用融合系数进行逆变换即得到融合图像。该方法对所有待融合图像的分解都是最佳分解,解决了先前最佳小波包融合方法只能最佳分解一方待融合图像的问题。将该方法与其他主要图像融合方法进行了比较分析,结果表明基于联合最佳小波包基的图像融合方法是非常有效的。     

一种基于二维Brushlet变换的纹理图像检索方法

提出一种利用Brushlet变换分解图像,提取纹理特征进行图像检索的新方法。该方法利用Brushlet的特性,成功地检测到了纹理图像的方向信息,弥补了小波变换的不足,从而形成能够精确表征图像的特征矢量。匹配算法则使用比值相似度。实验结果表明,该方法计算简单、有效、检索效果较好。     

基于小波包和Zernike矩特征提取的车牌字符识别

提出了一种基于小波包和Zernike矩特征提取的车牌字符识别方法。首先针对数字字符特殊的字体结构,采用了数学形态学方法进行滤波处理。预处理后,对待识别字符进行三层小波包分解,获取第三层各节点小波包系数;同时对小波包分解后的第二层各节点进行重构,并分别计算重构后所得图像的Zernike矩;最后对获得的小波包系数和重构后所得图像的Zernike矩所组成的特征空间进行降维处理,并利用BP神经网络对车牌中的数字进行识别。实验结果表明,该方法效果良好。     

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.     

基于小波分解和游程长度矩阵的医学图像检索

为了提高医院图像检索系统对医学图像的检索精度,对基于内容的图像检索方法进行了全面的研究.深入地分析了小波变换和游程长度矩阵在图像检索中的优点,创造性地提出了一种融合小波分解和游程长度矩阵的检索算法.该算法充分利用小波变换可以对图像进行的多尺度分析的优点,以及游程长度矩阵可以描述图像内灰度与游程长度分布规律的优点,使用高斯分布将小波分解后的各尺度图像游程长度矩阵特征进行合理融合.将仿真算法和其它算法进行比较,比较结果表明该方法能有效地提高图像检索的精确度.     

基于边缘统计特征的遥感图像融合改进方法

针对传统小波变换融合方法中未对高频分量作进一步分解从而忽略了细节信息的缺点,提出了一种基于区域边缘特征的小波包融合算法。该方法对小波包分解后的低频分量采用能量加权的融合规则,高频分量则利用各个子带的方向性,计算其边缘特征统计量,通过权值法得到融合系数。对SPOT多光谱图像和高分辨率图像进行融合实验,实验数据和理论分析表明,该方法的平均梯度等评价参数均有提高,在保持光谱信息的同时,有效地改进了图像的空间特征信息。     

基于四元小波与对数极坐标的不变纹理检索

为提高旋转与缩放情况下纹理图像的检索准确率,提出一种基于四元小波与对数极坐标的不变纹理图像检索方法。通过对数极坐标变换使旋转与缩放变化的图像产生水平或垂直移位,利用四元小波变换对移位图像进行分解,从而获得图像旋转与缩放的不变特征。使用Rayleigh分布对QWT高频子带进行建模,并将Kullback-Leibler距离作为图像特征的相似度量。在Brodatz数据库上的实验结果表明,该方法的检索准确率较高。     

一种基于图像高层语义信息的图像检索方法

由于基于图像高层语义信息的图像检索与传统的图像特征匹配检索相比，在检索的准确性、结果相关性以及降低误检率等方面具有明显的优势，因此高效的图像检索方法应该充分利用图像蕴涵的高层语义信息。为了利用图像的高层语义信息来进行图像检索，在深入研究图像高层语义的低层特征描述的基础上，提出了图像语义的层次划分，并对每个高层语义层提出了语义抽取和检索算法。实验结果表明，该检索算法可以有效地对图像高层语义信息进行提取，并可作为新型高效图像检索系统的一个模型。     

基于多特征融合和Adaboost算法的图像检索

提出了一种多特征融合的图像检索方法。首先将图像进行分块,并提取分块主色,然后采用主色直方图作为图像的颜色特征。同时,提出采用Gabor小波描述图像的纹理特征,采用小波矩描述形状特征,最后将三种不同特征进行融合的检索方法。为了提高图像检索的准确度,提出Adaboost的相关反馈算法,在反馈过程中,Adaboost算法对特征进行降维,加快检索的速度。最后分别给出基于单一特征,特征融合和相关反馈方法的查准率和查全率,并对实验结果进行分析。     

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。     

基于纹理-空间关系的图像检索技术

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,获得纹理和空间关系的综合特征,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空间关系综合特征的图像检索具有很好的效果。     

基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法

边缘特征是图象最为有用的高频信息，因此，在图象去噪的同时，尽量保留图象的边缘特征，应是图象去噪首要顾及的问题。基于这一思想，提出了基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法。该方法在去噪之前，先通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图象的边缘特征，这些小波系数将不受阈值去噪的影响，因此，可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值，而不必担心损害图象的边缘特征。理论分析和实验结果都表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保持图象的边缘信息，而且能提高去噪后图象的峰值信噪比1-2dB。要做到既去除图象噪声，又不模糊图象边缘特征是很困难的。该方法把去噪和边缘检测结合起来，在一定程度上解决了这种两难的问题。     

基于颜色空间分布特征的图像检索

目前,基于颜色特征的图像检索大多是以图像的颜色直方图作为颜色特征,这种图像检索方法有简单高效的优点,但丢失了颜色的空间分布信息,该文从CT图像重建的理论中得到启发,将对一幅图像从几个方向的投影图作为这幅图像的颜色特征分布。为进一步减少检索时运算的数据量,对图像做小波分解,然后对分解后图像的低频子带做Radon变换得到颜色空间分布的特征向量,并根据这个特征进行检索,实验表明,当检索图像中有明显的颜色目标时,该方法比传统的颜色直方图法更精确,颜色空间性更强,而且检索用时更短。     

一种基于内容的图象检索方法的实现

现有的许多多媒体数据库系统只提供了基于媒体描述关键字的检索和查询，却忽略了另一个重要的信息来源——媒体的内容。基于内容的图象检索技术一般采用颜色直方图为特征，但是这种方法不能反映空间特性。本文在直方图技术的基础上引入了颜色对方法，将图象的空间特性反映出来，因而能检索具有清晰边界的图象，并且图象的大小变化和旋转以及轻微的光照变化不影响检索结果。实验结果表明这种方法改善了检索效果。     

一种基于内容和图象检索方法的实现

本文在直方图技术的基础上引入了颜色对方法，将图象的空间特性反映出来，因而能检索具有清晰边界的图象，并且图象的大小变化和旋转以及轻微的光照变化不影响检索结果。     

一种改进的小波模极大值不变矩算法

一种改进的小波模极大值不变矩算法,首先利用小波模极大值在多尺度上的表现与Lipschitz指数的关系去除图像边缘的噪声点,然后采用动态确定阈值的方法,利用前一个尺度下模图像的平均模值作为后一个尺度下模图像的阈值,最后将此算法应用于汽车图像库.实验表明,改进后的算法能更有效地检测到图像在各个尺度下的边缘信息,检索性能明显优于原算法.     

利用特征点平均矩特征的商标图像检索

提出了一种新的基于多特征点平均矩特征的商标图像检索方法。首先根据图像的参照圆与形状主方向将图像划分为若干个同心圆,并在每个同心圆内确定一些特征点,这些特征点在图像中的相对位置不受旋转、尺度、平移等因素的影响。然后提出了基于多特征点平均矩特征的概念,该特征不仅具有良好的鲁棒性,而且对于噪声以及图像边缘的细微变化并不敏感,非常适合用来描述商标这种特定的图像。实验结果证明,利用该算法检索的结果兼顾了商标图像在局部和整体上的一致性,能够较好地满足人的视觉感受。