基于小波和色彩传递夜视图像彩色融合算法研究

针对传统彩色图像融合存在色彩不自然和运算复杂的缺点,提出了基于小波和色彩传递夜视图像彩色融合算法。该算法的核心思想是把源图像RGB空间转换到YUV空间,然后利用小波变换把源图像和参考图像分别进行分解,并对结果中的一阶统计量和二阶统计量进行计算,最后把参考图像的统计量传递给源图像,此时参考图像和源图像的统计量是相同的,把经过处理过的源图像通过小波逆变换传递到RGB空间,测试结果表明,此算法具有图像细节更加丰富,边缘突出的优点。     

基于GLCM算法的图像纹理特征分析

深入研究灰度共生矩阵(GLCM,Gray Level Co-occurrence Matrix)算法,说明基于灰度共生矩阵的14个纹理特征具体意义,指出纹理特征之间存在冗余性。通过对纹理图像的灰度共生矩阵的计算分析和纹理特征提取实验,表明灰度共生矩阵能够反应图像的特点,与纹理特征描述图像的特点相对应,同时,图像的14个纹理特征之间存在一定程度的冗余,实际中可以根据图像纹理特征的差异,选择几个显著的纹理特征对图像进行分类。纹理特征分析和实验结果对图像纹理特征的应用具有普遍的指导意义。     

彩色夜视成像处理算法的新进展

彩色夜视成像技术是当前国内外重点发展的关键技术之一,介绍了彩色夜视成像处理算法的分类、特点及其研究进展,分析了国外一些彩色夜视系统,并重点介绍了笔者在自然感彩色夜视算法及自然感彩色夜视成像系统方面的研究进展。     

基于融合图像特征库的夜视图像彩色化研究

提出一种基于图像融合技术的夜视图像彩色化方法,结合红外图像和微光图像各自的特点,利用小波图像融合的方法把红外图像和微光图像进行融合,从大量的融合图像中提取不同物体的纹理特征,构成野外环境下的纹理图像库,并对每类图像指定相应的彩色参考图像。对目标图像进行分割,提取目标图像的纹理特征与图像库进行相似性对比,完成目标图像的色彩传递。实验结果表明,该算法获得真实的场景色彩,使观察者更容易获得图像的场景信息。     

一种改进的半调图像分类算法

半调图像分类在逆半调过程中是非常关键的步骤。文献[1]提出的神经网络分类算法利用增强的一维相关性,可以对半调图像进行适当的分类,但分类精度不够高。在神经网络分类算法的基础上,通过计算图像的灰度共生矩阵,进而提取图像的纹理特征来对图像进行分类。实验表明,改进后的算法可提高分类的精度。     

SVM在图像分类中的应用

支持向量机(SVM)是一种新的机器学习技术.本文采用一对一方法构建多分类SVM分类器.利用常用的灰度共生矩阵方法提取图像纹理特征,组成特征向量,输入构建好的SVM多分类器中进行分类.对从Brodatz纹理库中选取的4张纹理图像进行了分类实验,取得较好的分类结果.     

Adaboost算法集成颜色和纹理特征的图像检索技术

特征提取是图像检索的关键步骤,针对仅基于一种特征只能表达图像的部分属性,并且在多分类问题中,对图像内容的描述比较片面,缺乏足够的分辨能力。在图像类别较多,并且图像变化较大的场合不能取得理想的检索效果。基于相关反馈检索机制,提出了一种由Adaboost算法集成颜色和纹理特征的相关反馈图像检索方法。实验结果表明,通过反馈机制的Adaboost算法集成组合特征进行图像检索,该方法有较好的检索性能。     

夜视图像局部颜色传递算法

针对基于全局统计信息颜色传递过程中存在的染色效果不能很好保持图像色彩的自然性,局部区域颜色与真实场景的颜色不符、目标变淡的问题,提出一种夜视图像局部颜色传递算法。首先,采用稀疏表示的方法对红外与微光图像融合;其次,对得到的融合图像进行非线性扩散,扩散结果采用核模糊均值聚类算法进行图像分割;然后,在YCbCr颜色空间对红外与微光图像块进行颜色传递;最后,把得到的彩色图像块组合成一幅图像,随后用得到的灰度融合图像来表征YCbCr空间的Y通道。实验结果表明,文中算法得到的彩色图像更加自然、真实。     

基于小波和色彩传递的夜视图像彩色融合技术

提出一种基于小波和色彩传递的夜视图像的彩色融合方法,使观察者更容易获取图像的场景信息。结合红外图像和微光图像各自的特点,利用NRL法把红外图像和微光图像映射到彩色空间形成假彩色图像(源图像),然后通过小波变换对源图像和参考图像进行多分辨率分解,计算不同分辨率下的均值和标准方差,将各分量根据参考图像和源图像的标准方差比进行缩放,把参考图像的色彩分布传递给源图像。实验结果表明,通过与传统方法的比较,本文算法不仅获得真实场景色彩,还可以提高图像的细节信息,改善场景感知。     

基于灰度共生矩的SAR图像纹理特征提取方法

为更有效地提取合成孔径雷达（SAR）图像中的有效信息,提出了一种基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法。该方法在分析图像灰度共生矩常用特征描述量基础上,研究了窗口尺寸和位移向量对纹理特征的影响,通过比较不同目标各种纹理特征的分布及平均值的相差程度,计算了灰度共生矩阵的最佳窗口尺寸和位移向量,确定参与分类的可用纹理特征组合,...     

一种基于颜色连通的图像纹理检索新方法

提出并实现一种结合图像颜色连通区域信息及其纹理特征的图像检索新方法.首先提取图像的分块主颜色,根据提出的相关颜色定义,搜索确定图像中的颜色连通区域集.然后,提取图像中各颜色连通区域对应的四种颜色共生矩阵特征,利用针对该特征设计的图像相似性度量函数实现基于内容的图像检索.实验结果表明,该方法能有效结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有良好的检索效果和性能.     

多尺度Gabor小波变换在图像检索中的应用

在基于内容的图像检索中,纹理特征是一种重要而又难以描述的特征。为提高图像检索中纹理特征的提取效率,通过对Gabor滤波器滤波特点的研究,提出一种基于多尺度Gabor小波纹理的图像检索方法。设计了一组具有多种尺度和多个方向的滤波器组,选择并优化滤波器组的各参数,对图像进行滤波和特征提取。设计并实现了一个基于Gabor纹理...     

基于内容的图像检索系统的实现

将小波变换有效地运用于对图像的颜色和纹理特征的提取,并提出了一种将小波变换与图像分块结合起来提取颜色特征的方法,开发出一个综合运用颜色、纹理特征及相关反馈技术进行图像检索的系统。实验结果表明,该系统具有明显的优越性和通用性。     

流形学习和相关反馈相融合的医学图像检索

图像检索是医学图像辅助诊断的基础,为了提高医学图像检索的正确率,提出一种流形学习和相关反馈相融合的医学图像检索算法(LLE-MF)。首先根据方块编码的思想提取颜色分量的信息熵,并利用邻域灰度共生矩阵提取纹理特征;然后采用非线性流形学习对颜色和纹理特征进行组合、降维处理,并采用欧式距离相似度量模型对图像初步进行检索,最后最小二乘支持向量机对初步检索结果进行相关反馈,并进行仿真测试。结果表明,相对于其它医学检索算法,LLE-MF不仅提高了医学图像的检索准确率,同时提高了医学图像的检索效率,可以准确地找到用户所需的图像.     

基于仿生形象思维方法的图像检索算法

在人类对图像的理解过程中,认知结果是由人脑形象思维活动得到的.模仿人脑从形象思维角度,本文提出了一种图像特征提取方法,设计了一种图像检索算法.把每幅图像都映射为高维特征矢量（每个矢量都被看作是高维特征空间中的一个点）,计算高维特征空间中点与点的距离判别函数即可得到图像之间的关系.与其他检索算法比较,实验结果表明该方法在检索效率和检索速度具有优越性.     

一种基于Contourlet变换和视觉感知特性的图像分割方法

纹理图像的分割通常是通过分离块或移动块进行的,即以块的特征作为块或块中心像素的特征来进行,纹理边界和图像边界像素的误分率高.提出一种新的基于视觉感知特性邻域结构的纹理图像分割方法.该方法分为两步:首先用移动块产生中心像素的特征属性值;然后每个像素建立9个特殊邻域结构窗口,通过邻域结构中属性特征的一致性来确定像素的特征属性值.用此方法对30种纹理图像进行了分割实验,取得了满意的结果.     

一种基于HVS加权颜色特征的图像检索算法

提出一种基于人类视觉系统(HVS)的加权颜色特征图像检索算法.首先对图像进行分块,提取各分块的主色作为颜色特征,然后利用人类视觉特性,对所获取的颜色特征进行加权处理,获得加权"主色"颜色特征.实验结果表明,基干所提出的加权"主色"颜色特征的图像检索算法较单纯依靠直方图和分块主色法具有更好的检索精度.     

纹理特征提取方法

纹理作为图像重要特征,广泛存在于各种图像中。文中主要介绍了基于分形维数提取法、小波提取法、Gabor滤波器提取法、灰度共生矩阵提取法等纹理特征提取的原理和步骤等,并对各个方法的优、缺点进行了归纳总结。