基于尺度相关性的旋转不变纹理图像渐进式检索算法

在常用的基于小波变换域旋转不变纹理图像检索算法中,由于存在方向信息提取有限且多尺度间系数相关性被忽略的局限性,检索效率受到影响。提出一种基于尺度相关性的渐进式旋转不变纹理图像检索算法。该算法首先采用Log-polar变换与非下采样Contourlet变换组合的方式获取具备旋转不变性的多尺度多方向变换系数,然后利用广义高斯模型拟合低通波段的全局结构信息作为粗判依据,方向子带间的尺度相关信息则采用非高斯双变量模型拟合,并作为精细渐进式检索的特征变量。基于Brodatz标准纹理库的实验结果表明,与小波变换及基于层内关系模型方法相比,该方法能以更低的特征维数获得更高的检索效率及检索准确率,是一种进行旋转纹理检索的有效手段。     

基于纹理的旋转不变图像检索算法的研究

提出一种基于Gabor变换的旋转不变多尺度广义粗糙度特征向量并结合自适应加权距离进行纹理图像检索的方法。利用图像Gabor分解的幅度谱,依据多尺度空间局部能量分布、Hurst分形指数、方向差别来计算纹理特征向量,最后采用自适应加权的街区距离作为相似性准则。仿真结果表明,该算法对旋转纹理图像取得了很好的检索结果。     

基于NSCT的旋转不变纹理图像检索算法

针对图像检索中常见的旋转问题,提出了一种基于非抽样Contourlet变换(NSCT)的旋转不变检索算法。以NSCT域各子带系数的均值和标准方差构成基本特征向量。在相同尺 度上,利用各子带的均值和标准方差之和对特征分量由小到大排序,同时根据旋转不变性调整排序后特征向量对应的方向序列,构造方向序列权值、特征分量权值。用加权欧氏距 离进行相似性度量以提高检索性能。采用Brodatz库生成实验库,实验结果表明本文方法取得了较好的检索效果。     

基于Contourlet旋转不变特征的遥感图像检索

除了具有纹理属性外,遥感图像中还包含大量的结构性边缘特征,如何有效捕捉这些特征中的信息进行检索,成为提高遥感图像检索效率的关键。文章依据Contourlet在离散域的多尺度几何分析的功能,提出一种利用Contourlet子带能量分布特性提取原始图像在多个尺度下的边缘方向信息进行检索的方法。针对Contourlet变换捕获不同特征方向能力的差别,文章采用正交补偿法加以改正,并通过傅里叶算子的处理,实现基于结构性边缘特征旋转不变的图像检索。实验结果表明,该检索算法对含有丰富规则边缘特征的遥感图像更为有效。     

基于Radon变换和EMD的旋转不变纹理分类"

提出一种结合Radon变换和经验模态分解(EMD)的旋转不变纹理分类方法。对纹理图像进行Radon变换,使用EMD分解成一系列固有模态函数(IMF),用修改过的能量公式计算各IMF的能量并组成特征向量,利用k-近邻对纹理图像进行分类。通过对Brodatz纹理库中的图像进行分类实验,表明所提方法能够有效地进行旋转不变的纹理分类,较之单一的Radon变换分类有了显著的提高。     

旋转不变傅立叶纹理特征提取

旋转不变纹理分析是纹理分析的重要方面。通过将对数极坐标和傅立叶变换结合,完成旋转不变的傅立叶纹理特征提取。实验证明,该方法具有良好的旋转不变纹理分析性能。     

基于Radon变换和SWT的旋转不变纹理分类

提出了一种应用Radon变换和离散平稳小波变换(SWT)的旋转不变纹理分类算法。该方法首先对纹理图像进行Radon变换将旋转转化为平移,再用具有平移不变性的离散平稳小波对变换后的图像滤波并计算各子带的能量值组成旋转不变特征向量,最后利用支持向量机实现纹理图像的分类。将本方法与其它旋转不变纹理分类法进行比较,实验结果表明,提出的方法能有效地提高正确分类率。     

基于局部特征多轴旋转不变特性的纹理图像分类算法

采用非量化的局部特征设计出一个稳健的纹理描述符,以便增强旋转和尺度变化时纹理分类的鲁棒性。首先,引入了局部特征的旋转对称性的概念,提出了一种新颖的局部特征来描述纹理的旋转不变特性。为了处理剧烈的旋转、尺度等变化,利用费舍尔向量编码方法对纹理特征量进行多尺度分析,在不增加局部特征维度的同时又能结合尺度信息,由此产生的局部特征对旋转、灰度变化都有较强的鲁棒性。实验结果表明,所提方法的评估结果在许多数据集上都远远超过了现有最优算法,大大提高了纹理分类的精度。     

旋转不变广义粗糙度特征结合自适应加权距离在纹理检索中的应用

针对图像检索时的旋转问题,提出了一种基于Gabor分解的旋转不变广义粗糙度纹理描述子和一种自适应加权距离准则。首先,计算Gabor分解子带的幅度和频率谱,依据多尺度空间局部能量分布、Hurst分形指数、方向差别来计算纹理特征向量;然后采用自适应加权距离作为相似性准则。分别采用旋转纹理库和普通纹理库进行仿真实验,仿真实验结果表明,该算法在两种情况下都取得了较好的检索效果,算法对图像的旋转具有较好的鲁棒性。     

基于角度径向变换的旋转不变纹理分类

纹理分类广泛的应用于医学图像分析等领域,纹理图像的采集因拍摄角度的变化产生一定的旋转,本文提出一种基于角度径向变换的旋转不变纹理分类方法。首先采用角度径向变换方法对图像进行特征提取,分别得到图像的角向特征向量和径向特征向量;然后将提取出的2组特征向量结合起来作为图像的整体特征向量,利用K近邻特征空间距离的分类方法进行纹理分类。选取Brodatz纹理库中的图像进行纹理分类测试,实验结果表明,该算法具有较好的旋转不变纹理分类效果。     

A multi-scale and multi-orientation image retrieval method based on rotation-invariant texture features

Texture retrieval is a vital branch of content-based image retrieval.Rotation-invariant texture retrieval plays a key role in texture retrieval.This paper addresses three major issues in rotation-invariant texture retrieval: how to select the texture measurement methods,how to alleviate the influence of rotation for texture retrieval and how to apply the proper multi-scale analysis theory for texture images.First,the spectrum influence between a Radon transform and a Log-polar transform was compared after t...     

基于颜色信息熵和多尺度纹理特征的图像检索

颜色特征采用分块的HSV颜色空间的信息熵,纹理特征采用小波多尺度高频子带方差特征,结合遗传算法的图像检索方法。采用组合特征进行图像检索,改善了颜色特征缺乏空间信息的缺点,利用遗传算法能够自适应地搜索最优解,减少了在相关反馈的检索过程中,用户的选择操作。通过比较实验,具有很好的检索性能。     

基于颜色和纹理特征的彩色图像检索

提出了一种基于颜色和纹理特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化处理的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取纹理特征时,结合颜色量化结果,设计了反映图像纹理变化的状态转移概率矩阵,在此基础上,提出采用颜色相关熵来描述图像的纹理特征。由于综合利用了图像的颜色及纹理特征,实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

基于加权颜色分层和纹理单元的图像检索算法

针对仅使用单一颜色或纹理特征并不能达到较好的图像检索效果的问题,提出了一种结合颜色和纹理特征的图像检索算法。首先,颜色微观部分利用颜色直方图,刻画每种颜色的像素占整个图像的比例;然后,宏观部分应用颜色熵和位平面熵分别对图像处理,其中位平面熵取特征较明显的前4层,并对每层的位平面熵加权;最后,根据定义的五种基本纹理结构基元中各像素点的颜色值和角度值,结合颜色特征,实现图像检索。实验结果表明,加权位平面熵和不加权位平面熵比较,在Corel-1000数据集上平均查准率和平均查全率分别提高10.01个百分点和1.2个百分点。结合颜色和纹理特征的图像检索算法与仅表现纹理特征的结构元素描述(SED)方法相比,在Corel-10000数据集上平均查准率和平均查全率分别提高4.3个百分点和2.1个百分点,有效地提高了图像检索效果。     

小波-轮廓波纹理图像检索系统

针对轮廓波检索系统检索率较低、检索速度较慢等问题,提出一种小波-轮廓波纹理图像检索系统。该系统在最细节尺度子空间采用轮廓波变换,而在其他子空间采用小波变换,以变换域子带系数的能量和标准偏差序列作为特征向量,Canberra距离为相似度标准。采用Brodatz纹理数据库中的109幅640×640的纹理图像为实验对象,比较了基于同样架构的轮廓波变换和小波-轮廓波纹理检索系统的性能。实验结果表明：后者具有较高的检索率、较快的检索速度和较少的特征向量数据库存储空间。     

一种基于颜色纹理和相关反馈的图像检索方法

提出了将颜色特征中的分块主色法,纹理特征中的分块灰度共生矩阵以及相关反馈技术相结合来共同进行检索,并采用相关反馈技术通过更新权值的方法来调整图像颜色、纹理特征系数以及对应于这两种特征的图像各分块的权值。实验结果表明,该方法具有较高的准确性,并且具有较好的检索效果。     

基于谱图理论的自适应纹理图像检索

将谱图理论引入图像检索领域,将原图像按照灰度级进行划分,针对各个图像灰度分布的差异提出自适应划分方法,把图像的每个划分都看作一个子图,利用谱图理论计算各个子图之间的Normalized cut（Ncut）,生成一个Ncut矩阵,在生成的Ncut矩阵中,计算每一个子图与其余子图的相似关系,提取原图像的特征向量,达到检索的目的。实验结果表明,该方法优于传统方法。