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。     

基于旋转不变纹理特征的多尺度多方向图像渐进检索

纹理检索是基于内容图像检索的重要内容,旋转不变纹理图像检索是实现纹理检索的关键途径之一.针对旋转不变纹理图像检索中需要解决的3个关键问题:如何消除旋转影响、如何选择多尺度分析方法以及如何构造和度量纹理特征矢量,本文分别分析了Radon变换和Log-polar变换在消除旋转位移时对频谱的影响,以及NSCT变换和小波变换在不同检索参数下的平均检索性能,在此基础上构造出多尺度多方向纹理变换谱和旋转不变特征矢量,提出一种多尺度多方向旋转不变纹理图像渐进检索方法.这种方法采用了可顾及人类视觉对纹理能量敏感性的相似性度量标准,分别采用旋转位移处理后的NSCT变换域低频子带和高通子带实现纹理图像的粗检索和精细检索.Brodatz标准纹理图像库的检索实验表明,本文提出的利用多尺度多方向纹理变换谱构造旋转不变特征矢量的方法既可获取纹理主方向,同时又能有效地表征纹理细节信息,两级渐进式检索策略与多尺度分析方法相结合,既能提高旋转不变纹理图像检索的查准率,又能保证较高的检索效率.     

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。     

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。     

基于自相关图像的纹理特征检索的研究

针对图像检索时的平移、旋转及尺度变化问题,提出了一种基于自相关图像的不变性纹理特征提取方法.首先,用FFT、IFFT快速算法计算图像的自相关图像,消除平移影响,然后对自相关图像进行log-极坐标变化,这样就将旋转和尺度变化转为了平移,再用具有平移不变性的双树复小波进行分解,就可以提取出平移、旋转和尺度不变的特征向量.采用Canberra距离进行相似性度量.通过对发生几何变化的纹理图像库的实验表明,该方法对图像的平移、旋转和尺度变化具有较好的鲁棒性.     

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。     

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。     

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。     

第二代轮廓波纹理图像检索系统

提出了一种基于第二代轮廓波变换的纹理检索系统的实现方法。该系统采用第二代轮廓波变换域子带系数的能量和标准偏差序列作为特征向量,以Canberra距离为相似度度量标准。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第一代轮廓波变换和第二代轮廓波变换纹理检索系统的性能。实验结果表明：在特征向量长度、检索时间、所需存储空间基本相同的情况下,第二代轮廓波变换检索系统比第一代轮廓波变换检索系统具有更高的检索率。     

Contourlet-1.3纹理图像检索系统

针对轮廓波变换纹理图像检索系统检索率较低的问题,提出了一种基于较强抗混叠能力的Contourlet-1.3纹理图像检索系统。该系统采用的Contourlet-1.3变换由抗混叠临界下采样拉普拉斯金字塔级联临界下采样方向滤波器构成,特征向量采用变换域子带系数的能量和标准偏差连接而成,以Canberra距离为相似度度量标准。实验结果表明：在特征向量长度、检索时间、所需存储空间基本相同的情况下,基于抗混叠Contourlet-1.3的检索系统比相同架构的轮廓波变换、无下采样轮廓波变换以及Contourlet-2.3检索系统具有更高的检索率;该检索系统中抗混叠Contourlet变换分解结构参数的选择对于检索率也有较大影响。