基于双密度Contourlet变换的图像检索

提出了一种新的双密度Contourlet变换,理论证明该变换在L2(Z2)空间是框架算子,具有较低平移敏感性和多方向分辨能力的优点。纹理图像在该变换域的高频方向子带系数分布符合广义高斯分布,可以利用广义高斯参数估计表征图像高频子带的纹理特性;针对变换域的低频子带,采用局部二值模式(LBP)提取图像的局部纹理特征。基于内容的图像检索实验表明,所提算法检索精度比传统Contourlet变换算法提高了5.3%。     

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.     

基于梯度和局部多值模式的图像纹理特征提取

为了进一步增强局部二值模式的纹理特征表达能力,提出了一种将图像梯度同局部多值模式相结合的纹理特征提取方法.该方法首先计算出图像的梯度幅度和梯度方向,并根据量化的梯度方向对幅度图进行分解,之后利用得到的幅度图对其进行局部多值模式特征的提取,得到一种新的纹理特征,最后将得到的特征进行图像检索实验.实验结果表明,在纹理丰富的检索库上,该方法所提取的纹理特征更加具有通用性,相对传统局部二值模式图像检索方法具有更好的稳健性和更好的检索效果.     

基于小波变换与图割的彩色图像分割方法

为提高图割算法的分割效率与质量并改善shrinking bias现象,提出将图割理论与小波变换相结合的方法.该方法利用小波变换多分辨率分析的特点,将变换中的低频子带图像作为估计GMM参数的训练样本进行多尺度迭代分割,提高算法效率,利用简单高效的CS_LBP纹理描述子提取高频子带图像中的纹理信息,将颜色与纹理特征相结合改善分割效果,并利用高频系数进行多尺度边缘检测,用于计算局部自适应的正则化参数,改善对细长边界的分割.实验结果表明,分割效果得到了改善,算法效率得到了提高.     

结合LBP和Brushlet的自适应图像检索

针对时域和频域纹理特征的优点和互补性,提出一种结合局部二值模式(LBP)和Brushlet域系数统计特征的自适应纹理图像检索方法。利用Brushlet变换得到各个子带的能量作为频域特征,提取图像的LBP直方图作为空域特征,并采用改进的Canberra距离进行度量,使用闭环反馈实现图像的自适应检索。实验结果表明,与LBP方法和Brushlet方法相比,该方法的平均检索率分别提高8.93%和18.66%。     

基于提升小波的图像检索算法

提升小波具有高效性和多分辨率等优点,本文提出了基于提升小波的图像检索算法。该算法首先对图像进行提升小波变换,得到每层的低频子图像和高频子图像;然后分别提取低频子图像的形状特征和高频子图像的纹理特征;最后通过计算特征向量之间的欧式距离,检索出相似的图像。实验结果表明,此算法的检索效率高于其他算法,具有一定的优越性和通用性。     

小波域多方向信息融合的纹理图像检索

由于能提供较多的方向信息,双树复小波变换在纹理图像检索中的检索率高于传统小波变换,但传统小波变换与双树复小波变换得到的方向子带不同。针对该问题,提出一种融合传统小波和双树复小波变换的一阶统计信息从而提取特征进行纹理图像检索的方法。对Brodatz图像库的仿真实验表明,该方法优于传统小波和双树复小波方法。     

一种有效的基于小波信息分布熵的图像检索技术

在分析基于小波域图像索引技术的缺点后,提出一种基于小波信息分布熵的图像检索新方法.该方法首先将图像分割成若干个子图像,然后对这些子图像进行三层小波变换,并对小波变换后的各个子带图像进行处理以获取纹理图像,从而大大减少了计算的复杂性.最后以小波纹理直方图为概率密度函数,计算各个子图像的信息分布熵,不但使图像特征有紧密表示,而且也使图像检索的速度大大加快.实验结果表明,该方法对图像检索是有效的.     

基于NSCT图像文字信息提取新方法

采用了非下采样Contourlet变换(NSCT)与动态阈值二值化相结合的方法对图像内的文字信息进行提取。首先对图像进行空间多分辨率变换,再利用NSCT得到图像的高频子带信息和低频子带信息。因高频子带含有丰富的纹理细节信息,而低频子带则含有图像的概貌信息,故将低频子带去除,再结合K-means算法对高频子带进行分类和能量变换,并选取动态阈值对子带进行二值化处理,筛除背景信息。最后综合各分辨率图像的实验结果进行定位,得到了文字区域。实验结果表明该方法能够准确捕获图像文字区域,提取得到理想的图像文字信息,并且具有对文字大小以及噪声鲁棒性好,对图像通用性强的优点。     

基于二进小波统计特征的纹理图像检索

二进小波变换利用模局部极大值来提取图像的多尺度边缘信息。该文研究了二进小波系数的统计特性，提出并验证了二进小波系数直方图服从于指数分布。分析了二进小波系数的一阶、二阶统计矩(共生矩阵)特性并将其应用于纹理特征提取。理论分析和实验说明，采用Manjunath方法和二阶统计矩方法的二进小波在纹理图像检索方面优于单小波。     

Texture image retrieval based on fusion of local and global features

Neither a single local feature nor a single global feature can completely characterize image information, and fusion of two or more complementary features can effectively improve retrieval performance in image retrieval. In this paper, a texture image retrieval method is proposed by fusing global and local features in the spatial domain and the transform domain. In the spatial domain, the local binary pattern (LBP) value of the image is calculated, and the histogram is established as the feature. In the transform domain, the dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) is selected to decompose the image into sub-bands, in which the low-frequency approximate sub-band coefficients are modeled by Gaussian Mixture Model (GMM), magnitude sub-band coefficients are modeled by Gamma distribution model, and relative phase sub-band coefficients are modeled by von Mises distribution model; the LBP value of the magnitude sub-band coefficients and the improved local tetra pattern(ILTrP) value of the relative phase sub-band coefficients are calculated. According to the influence of different types of features on retrieval performance, the optimized weight coefficient is set for each type of feature, and accordingly a new similarity measurement formula is proposed. The experimental results on three different image databases of Brodatz database (DB1), MIT VisTex database (DB2) and STex (DB3) show that the average retrieval rate (ARR) of our method for databases DB1, DB2, and DB3 reaches 84.32%, 90.43% and 64.73%, respectively; and compared with the state-of-the-art methods, the ARR in DB1 increases by 1.04%, in DB2 by 0.35%, and in DB3 by 1.68%.

     

Local directional derivative pattern for rotation invariant texture classification

Local binary pattern (LBP) is a simple and efficient operator to describe local image pattern. It could be regarded as a binary representation of 1st order derivative between the central and its neighbors. Based on LBP definition, in this paper, a framework of local directional derivative pattern (LDDP) is proposed which could represent high order directional derivative feature, and LBP is a special case of LDDP. Under the proposed framework, like traditional LBP, rotation invariance could be easily defined. As different order derivative information contains complementary features, better recognition accuracy could be achieved by combining different order LDDPs which is validated by two large public texture databases, Outex and CUReT.     

基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法

提出了基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法。对原始图像采用小波分解后,原始图像被分解到不同的频带上。利用小波理论分析可知,在每一级分解中,低频子图像包含了原始图像的主要描述信息,而其他3个高频子图像包含的信息较少,对模式分类的作用也较小,所以可忽略不计。该算法首先对图像进行3级小波分解,然后把3个不同分辨率的低频子图像由小到大排列成树状结构,形成低频小波树。接着利用主元分析对每个小波树枝进行去相关、降维,形成特征小波树枝,并把它作为观测向量对隐马尔可夫模型进行训练,把优化的模型参数用于人脸识别,实验结果表明,该方法识别率较高,具有很好的发展前景。     

一种新的图像纹理表示方法

该文基于纹理元直方图导出了纹理的新表示方法,并根据正交镜像滤波器的小波变换能量的转换和量化来定义纹理元。此种,给出了数种小波纹理特征集的实验评价,此方法具有将Brodatz纹理分类的极好性能。同时还研究了数种考虑近似旋转不变性或比例不变性的变换。最后,引入了生成纹理直方图和形成二进制纹理集的特征空间的过程,而且纹理直方图和二进制纹理集的特征空间与颜色直方图是对称的。获得纹理的这些表示旨在为度量纹理的相似性和从图像中抽取纹理区域。     

二元树复小波变换及其在图象方向滤波中的应用

复小波变换虽然具有良好的方向选择性和平移不变性 ,但不具备完全重构性条件 ,而二元树复小波变换(DTCWT)正好解决了这一难题 .在分析二元树复小波分解后的 12个高频子带方向性的基础上 ,利用其良好的方向选择性提出了一种对线形纹理图象进行增强滤波的方法 .该方法借助于小波变换域的方向解析性 ,在各子带中保留图象中各局部主方向的信息而滤除其他方向的噪声 .利用该方法进行滤波还可以避免对信号和噪声频率特性和统计特性进行估计 ,从而大大减小了滤波的复杂程度 .以指纹图象为例的实验结果表明 ,该方法效果较好 ,便于实现 ,尤其适用于噪声特性复杂的纹理图象的滤波 .