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。     

基于小波的综合特征图像检索

针对单一视觉特征图像检索效果不够理想的问题，本文以小波变换为基础，提出了一种综合利用纹理，形状和空间特征共同进行检索的方法。实验结果表明，综合特征检索要比单一特征检索更符合人的视觉感受要求，因而检索效果更好。     

基于小波包变换的纹理图像检索

提出了一种利用小波包变换分解图像,提取纹理特征进行图像检索的新方法。该方法利用小波包函数的特性,对多分辨分析没有细分的高频部分进行分解,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。     

基于纹理的图像检索

为得到纹理特征提取的合适的算法,首先研究了基于灰度共生矩阵的纹理特征的提取方法,将彩色图像变换灰度图像,然后进行四个方向的纹理特征提取,包括能量、熵、惯性矩、相关量四个向量元素作为纹理特征值,并研究了基于Gabor小波的纹理特征的提取。首先将Gabor小波作为母小波,将图像进行二维的Gabor小波变换,将Gabor小波系数的均值和标准方差作为纹理特征值;将两种方法进行比较,查全率和查准率作为测量标准,实验表明基于Gabor小波变换的纹理特征方法在频域具有比较好的检索效果。     

提升小波在图像检索中的应用

由于提升小波具有高效性和多分辨率等很多优越性,于是基于提升小波的图像检索方法在文中被提出.在进行特征提取的时候,为了提高效率首先把每幅图片从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间,对于图片的每个分量(Y,U,V)都进行提升小波变换.在图像数据库建立的时候,每幅图像的小波系数都事先被存储.在进行图像匹配的时候,把被查询图片的YUV分量的小波系数和数据库中图像的小波系数进行比较,通过调整权重值来找到比较好的匹配图像.实验结果表明,给出的方法不但能够有效的提高检索效率而且还能较好地接近于人们的视觉感知结果.     

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.     

基于小波分解的纹理图像检索

纹理相似性研究是基于内容检索研究中的一个重要组成部分。采用树状小波分解的方法在相应的能量准则下对图像进行分解，并使用了主成分分析算法来压缩特征向量的维数，而且结合Tamura等人提出的、与人类视觉感知相对应的3个重要纹理特征来形成对图像进行精确描述的特征矢量。实验结果表明，该算法具有较强的应用价值。     

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。     

小波域颜色和纹理特征提取及图像检索方法研究

对小波域图像颜色和纹理特征的提取方法进行研究,在图像颜色特征提取方面,提出一种基于分块的HSI分量低频子带颜色特征提取方法,该方法首先根据人眼对图像的关注度对图像进行分块,对每一块的HSI分量的小波分解低频子带的颜色特征进行提取,并通过加权获得图像的颜色特征;在图像纹理特征提取方面,提出一种基于高频子带灰度-差分基元共生矩阵的二阶统计量和各子带方向特征的纹理特征提取方法,增加了方向特性的纹理特征对图像纹理的刻画更加精细;在此基础上,提出一种综合利用所提出图像颜色和纹理特性的图像检索算法,提高了图像的检索精度.实验结果验证了所提出方法的有效性.     

基于纹理-形状-中心特征的图像检索

随着多媒体技术的发展,大容量的图像库得到了广泛的应用,基于内容的图像检索(CBIR)在多媒体图像库管理和检索中得到了越来越多的重视。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,首先分别介绍了基于纹理、基于形状与基于中心特征的三种图像检索方法,并在此基础上提出了综合利用以上三种特征共同进行检索的方法。通过对真实图像库的检索试验表明,综合三种特征的检索比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,因而检索效果更好。     

基于小波变换的纹理特征提取分析

在图像检索技术中，充分利用纹理特征能大大提高图像检索的准确率。用小波变换的方法提取图像纹理特征参数优势明显．也符合纹理识别的特点。     

一种基于颜色自动相关图与小波变换的图像检索算法研究

随着图像数据量的不断丰富和人们需求的不断提高,基于内容的图像检索技术成为一个重要的研究课题。本文研究了基于颜色相关图与小波变换的图像检索算法,利用颜色相关图与小波变换,把图像分块分别提取图像的颜色特征与纹理特征,实现了图像的检索。实验结果说明了算法的有效性。     

基于多特征的图像检索研究

为了有效地检索图像,基于内容的图像检索技术应运而生。利用直方图表达图像的颜色特征,利用Gabor滤波器组提取图像的纹理特征,在此基础上又提出综合利用颜色特征和纹理特征共同进行图像检索的方法。实验结果表明,综合特征检索的效果比单一特征检索的效果好。     

基于提升小波和纹理块的图像自适应水印算法

图像以提升小波和纹理块为基础.提出一种新的可以抵抗噪声攻击和几何变换的数字图像水印算法.首先利用混沌原理对水印信息置乱加密,通过检测宿主图像提升小渡分解后低频子带的纹理特性以及已加密的水印信息量大小,自适应地确定出水印在低频子带的嵌入强度,可以有效地提高数字图像水印的性能.实验结果表明方法可以抗击剪切、噪声和滤波等攻击,具有较好的安全性、鲁棒性和不可见性.     

基于傅立叶变换的医学图像检索算法分析

如何从傅立叶变换的频谱特征获取附加识别信息，构造相应的特征向量，并选择适宜的相似性度量方法，是基于频率域的图像检索的关键．比较分析了基于傅立叶频谱的两组特征，选取楔环特征应用于西北大学可视化研究所开发的医学影像数据库系统中，在医学图像的检索中取得了较好的效果．