基于颜色和纹理特征的遥感图像检索

针对单一特征遥感图像检索的局限性和传统综合特征检索方法计算复杂度高的问题,提出了一种基于纹理特征和颜色特征的遥感图像的检索。在分析了现存遥感图像的检索方法后,得出了用颜色特征及Gabor小波提取出的纹理特征进行图像检索的总体思路。设计了一组多尺度和多方向的滤波器组,优化并选择滤波器组的各参数。首先对图像进行滤波,然后再进行纹理特征的提取,最后用颜色直方图对遥感图像进行颜色特征提取,最终将融合这两种图像特征,设计并实现一个基于颜色特征和Gabor小波纹理特征的图像检索原型系统。在进行图像检索时将纹理特征和颜色特征融合对图像库进行图像检索。由实验结果表明,所提出的方法是有效的。     

基于提升小波提取颜色和纹理特征的图像检索方法

在概述小波变换提升算法基本理论的基础上,将Harr小波提升变换有效地运用于图像的颜色和纹理特征的提取,提出了一种将提升小波与图像分块结合起来提取颜色特征的方法,并开发出一个综合应用颜色和纹理特征进行图像检索的系统。实验结果表明,该方法具有明显的优越性和通用性。     

图像颜色与纹理特征的粗糙集分类模型

颜色与纹理作为两类基本特征,现有的很多图像检索、查询及分类系统都能很好地支持。该文提出一个基于图像内容的颜色与纹理特征,利用粗糙集分类的模型,即对图像进行四等分分割,而后对每一区域通过聚类分析得到4种主色,这样可构成16个颜色特征。再对聚类后的主色进行二值映射操作,并计算其0°与90°方向的共生矩阵,则可获取基于能量的8个纹理特征。在获取24个特征构成决策分类表后,最后利用粗糙集进行分类。实验证明其性能良好,相对于聚类、神经网络、贝叶斯等方法简单、高效、准确。     

利用图像颜色特征与纹理特征进行图像检索

基于内容的图像检索主要是利用图像的特征,如:颜色直方图、纹理、形状等来进行检索,这种方式能够提高检索的效率与准确率.利用图像的颜色信息与利用快速傅立叶变换来提取纹理特征相结合的方法来进行图像检索,该方法一方面可以反映图像的全局特征,另一方面又反映了图像的局部特征,且具有对图像检索的旋转不变性.     

综合纹理和颜色的图像分割方法

本文基于Gabor小波变换，综合图像的纹理和颜色信息，提出了一种简单的图像分割方法。实验结果表明，这种方法能够很好的处理纹理图像和弱纹理图像，对于简单的自然图像也有良好的分割效果。     

改进的统计几何特征的鞣制皮革图像分类

皮革鞣制是皮革制作工艺中一道重要的工序,鞣剂能改变皮革的物理性能和化学结构,使皮革的纹理和纤维组织排列等发生变化;为客观准确地对皮革纹理、外力作用下纤维排列等进行判断和识别,论文提出了一种改进的统计几何特征(ISGF)的纹理分析方法,并使用Fisher线性分类器和LVQ神经网络对铬鞣和植鞣皮革进行分类实验对比;实验结果表明,该方法比原方法(SGF)计算代价低,能对铬鞣和植鞣皮革进行高效识别,在Fisher线性分类器比LVQ神经网络分类正确率高20%以上,并且即使加入褶皱铬鞣皮革的干扰,其识别率也较高.     

一种基于颜色和纹理的图像检索方法

提出了一种基于颜色和纹理的新的图像检索方法.该方法在HSV颜色空间量化过程中,采用一种基于性隶属度的模糊量化方法,使量化结果更接近于人类感知;在提取分块主色的基础上引入一种颜色相邻矩阵,用于述颜色的相对空间分布情况,以提高对图像变形的鲁棒性;还加入图像的纹理信息,最后结合这些颜色和纹理特征行复合图像检索.实验表明,该方法能有效提高图像检索精度.     

一种融合颜色和纹理特征的遥感图像检索方法

海量遥感图像的自动查询和选择，迫切需要有效的基于内容的图像检索方法。鉴于单一视觉特征不能很好地表达图像内容，为此提出一种基于五叉树分解的线性加权颜色和纹理特征距离的检索新方法。该方法首先采用五叉树分解法分解图像，然后在利用多通道Gabor滤波器与图像做卷积得到滤波能量值的基础上，提取各子图像滤波能量纹理特征，最后通过计算子图像的颜色均值和均方差来对查询图像和与其大小相当的数据库子图像进行颜色和纹理特征线性加权距离相似性测度。将该方法用于高分辨率卫星和航空遥感图像数据库检索的实验结果证明，该方法是有效的。     

基于颜色和纹理特征的大理石分类

提出了一种利用颜色和纹理特征进行大理石分类的方法，单一利用一种特征进行分类的效果并不理想，而综合利用和纹理特征进行分类取得了满意效果。     

基于多尺度颜色小波纹理特征的火焰图像分割

火焰图像分割质量对基于数字成像的燃烧监测十分重要。受炉膛背景及燃烧工况的影响,难以同时满足火焰图像分割速度和准确度（即火焰图像分割结果与真实火焰接近程度）的需求。提出一种基于多尺度颜色特征和小波纹理特征（MCWT）的无监督火焰图像分割方法,用于提高火焰图像分割的质量和速度。结合火焰图像颜色特征及小波纹理特征构建特征矩阵,对特征矩阵进行压缩并初步检测压缩尺度火焰区域。根据压缩尺度火焰边缘确定原始尺度火焰边缘区域并构建火焰边缘区域特征矩阵,进一步分割得到准确火焰图像分割结果。采用该方法对某工业煤燃烧实验炉内不同燃烧工况下的火焰图像进行分割,并与传统分割方法对比。实验结果表明与其他传统分割方法相比,提出方法能够更准确且快速地实现不同燃烧工况下火焰图像的分割,并且其对于含有高斯噪声和椒盐噪声的火焰图像都具有更好的分割效果。     

综合利用目标区域颜色纹理特征的彩色图像检索

基于内容的图像检索是当前图像数据库领域的一个研究热点。文章提出了一种基于目标区域的多特征彩色图像检索算法。首先获取彩色图像HSI色彩空间的亮度分量灰度图像,再计算得到亮度分量灰度图像的二值边缘图像,并根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域。然后抽取目标区域的颜色特征和纹理特征,并分别对两个特征的相似距离进行归一化。最后综合利用这两个特征共同进行检索。实验结果表明,该文的算法具有良好的性能,在检索准确率上获得了较好的效果。     

一种新型纹理图像生成方法研究

利用人工神经网络BP算法 ,提出了一种新型纹理图像生成方法。其技术关键在于正确选取能够全面描述纹理的特征函数 ,并建立有效的人工神经网络模型。生成纹理图像时只需给出原始纹理图像 ,系统将自动计算图像的特征函数并做为BP网络输入 ,便可输出图像的灰度向量 ,生成纹理图像。实验结果表明 ,该方法适合于生成多种纹理图像 ,取得了令人满意的效果。     

基于支持向量机和距离度量的纹理分类

针对图象纹理分类问题，提出了一种将支持向量机和距离度量相结合，以构成两级组合分类器的分类方法，用该方法分类时，先采用距离度量进行前级分类，然后根据图象的纹理统计特征，采用欧氏距离来度量图象之间的相似性，若符合条件，则给出分类结果，否则拒识，并转入后级分类器，而后级分类器则采用一种新的模式分类方法－支持向量机进行分类，该组合分类方法不仅充分利用了支持向量机识别率高和距离度量速度快的优点，并且还利用距离度量的结果去指导支持向量机的训练和测试，由纹理图象分类的实验表明，该算法具有较高的效率和识别精度，同时也对推动支持向量机这一新的模式分类方法的实际应用具有积极意义。     

基于颜色和纹理分析的车牌定位方法

针对复杂背景的车牌定位问题，提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法。该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的HSV颜色模型，首先在颜色空间进行距离和相似度计算；然后对输入图象进行颜色分割，只有满足车牌颜色特性的区域，才进入下一步的处理；最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进一步判断，并确定车牌区域。该方法不同于大多数的车牌定位方法，它不仅对车牌的大小、汽车在图象中的位置以及图象背景的限制较少，而且，综合特征定位要比单一特征定位更符合人的视觉要求，因而定位效果更好，应用范围更广。     

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.     

多光谱图像纹理特征数据挖掘方法仿真

为了更好地实现多光谱图像特征数据处理效果,将数据挖掘引入到多光谱图像特征数据处理中。但当前多光谱图像纹理特征数据挖掘过程中,普遍存在着特征数据挖掘时间过长、成本消耗过大、数据挖掘精确度较低等问题。提出基于Contourlet变换的图像纹理特征挖掘方法。对多光谱图像纹理特征数据进行模糊预处理,采用邻近范围相关性等知识去除多光谱图像包络线,在此基础上对多光谱图像纹理特征进行分析,利用形态学滤波算子去除多光谱图像中的噪声点。引用Contourlet变换方法将多光谱图像从空间域变换到频率域,提取了变换分解后的多光谱图像低频子带和高频子带的特征向量,完成多光谱图像纹理特征数据挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘得到的数据均匀度较好、深浅度适中,挖掘精度高,且所提方法挖掘时间较短、成本消耗较低。     

基于分色的色彩检索方法应用研究

图像是视觉系统的基础,色彩是人眼视觉中的重要图像内容,同时也是人的视觉系统在图像识别、图像理解中用于区分图像的基本特征。在分析了常规检索方式的基础上,提供了基于图元色彩特征的图元检索方法。     

基于内容的图像染色方法

利用彩色图像对灰度图像进行染色时,色源图像质量的优劣是染色成功的关键.为此,提出基于纹理和颜色特征的图像染色方法.提取图像视觉内容特征中的纹理和色彩作为索引,计算色源图像与灰度图像的纹理相似度.搜索内容与灰度图像相近的色源图像,以提高染色的成功率.提取色源图像的颜色特征进行像素采样,以增强染色效果.实验结果表明,该方法的染色成功率较高,染色效果较好.