基于二进小波变换及局部二值模式特征的图像检索

纹理是一种反映像素的空间分布属性的图像特征,成为图像分析的重要手段。在图像检索领域,由于小波变换具有方向性、局部特性、多尺度特性,使得图像的纹理特征能得到更好的表征。局部二值模式是提取图像纹理特征的有效工具,具有旋转不变性和灰度不变性。利用性能良好的 Bubble 小波对图像进行二进小波变换得到四个子带图像,其中低频子带包含原图信息最多,对角线方向的子图包含信息最少,其余两个子图包含信息介于两者之间,因此选取低频和垂直,水平高频图像,然后对分量利用等价局部二值模式提取图像纹理特征,并进行图像检索。实验结果表明该算法不仅有效地结合了小波与局部二值模式的优势,而且具有较好的检索性能。     

基于统计特征的DCT压缩域纹理图像检索方法

提出了一种基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transfrom,DCT）的纹理图像的检索方法.该方法在DCT压缩域,通过直接对DCT系数计算,获得图像纹理的统计特征,并作为检索的依据.理论分析和实验结果都表明,该方法具有很好的检索准确率和效率,并且对于旋转具有不变性.     

基于多分辨共生矩阵的纹理图像分类

共生矩阵是描述纹理特征的一种常用方法.首先提出一种新的特征提取算法——多分辨共生矩阵.多分辨共生矩阵是通过同时在非下采样小波变换的逼近子带和细节子带上提取共生矩阵来实现的,能够有机整合传统小波的多分辨特性和频谱信息,以及空域灰度共生矩阵的纹理结构信息.其次,分析了多分辨共生矩阵、灰度共生矩阵以及小波能量特征的物理意义,...     

基于纹理特征的道路图像分类

该文提出一种新的道路分类方法,在灰度共生矩阵的基础上得到图像的纹理特征,并通过决策树模型得到道路图像分类的决策树。实验证明,该方法有着较高的准确率,其结果在分类方面有着简单易行的特点。     

基于EBP-OP算法与纹理特征的图像检索

基于纹理特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。文章提出了一种基于图像纹理特征与多层前馈神经网络EBP-OP算法的图像检索方法。首先运用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征,然后用EBP-OP算法对提取的纹理特征进行分类,并在此基础上实现一组纹理图像的检索,实验证明这种方法是有效的。     

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。     

基于统计地形特征的纹理检索方法

提出了一种利用图像函数图的信息来进行纹理描述的方法.图像函数图在三维空间中所形成的曲面形状看起来像地形地貌.提出的方法被称为统计地形特征,它首先用一个可变水平平面去切割图像函数的图可得到一些实体,然后从这些实体的几何和拓扑属性推导出4条特征曲线来描述纹理特征.在Brodatz和VisTex纹理集上的比较实验结果表明,统计地形特征的检索性能高于多维度自回归纹理模型、统计几何特征和离散小波变换等方法.     

基于Gabor小波变换的医学图像纹理特征分类

Gabor小波变换技术对医学CT图像进行纹理特征分类时,由于图像拍摄角度的变化会造成分类的误差。针对以上问题,在Gabor小波变换的基础上提出一种用于分析旋转不变医学图像的方法。该方法采用旋转规范化,即特征元素的循环移位使规范化后所有的图像都具有相同的主方向。实验结果表明,加入旋转规范化循环算子的Gabor小波变换在医学CT图像纹理特征分类时能够达到较好的精确度。     

瓷砖图像的纹理特征分类研究

在已有的瓷砖图像分类系统中,仅靠颜色特征和简单的纹理边缘信息只能对无花纹的单色砖或简单花纹的瓷砖进行有效分类,对复杂图案的瓷砖存在识别率低的问题。针对此种情况,结合瓷砖图像的灰度共生矩阵和统计几何特征,将这些特征输入支持向量机进行特征分层分类。采用基于径向基核函数和[K]交叉验证法所得到的最优参数构造支持向量机,解决瓷砖纹理特征具有非线性的分类问题。用瓷砖生产线上采集的大量图像进行实验表明,该方法准确率高,分类效果好。     

基于小波变换的图像纹理特征提取技术

纹理是一种区域特征,是对于图像各像元之间的空间分布的一种描述.由于纹理能充分利用图像信息,无论从理论上或常识上出发它都显然应该成为描述与识别图像的重要依据,同时与其它图像特征相比,它似乎能更好地兼顾图像宏观性质与细微结构两个方面,因此纹理分析成为图像分析的重要手段.它被广泛的应用于气象云图分析、卫星遥感图像分析、机器人视觉、工业监控、场景分析、辅助医疗、生物组织和细胞的显微镜照片分析和军事目标分析等诸多领域.     

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。     

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。     

基于改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵的纹理图像检索算法

针对双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,提出了一种改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵相融合的纹理图像检索新算法。首先,该算法将图像进行非均匀分块,并对分块的图像进行双树复小波变换,以此增加不同尺度下的空间信息;其次,利用灰度-梯度共生矩阵提取4个统计量特征;然后, 融合 两种方法提取的纹理特征以得到图像检索的纹理特征;最后,用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。实验结果表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

基于二进脊波变换的图像去噪

二进小波变换在每次分解时不进行下采样,与小波级数相比,它是冗余的,且二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构信号的严重失真。在相同的误判概率下,基于二进小波变换的信号去噪效果会好于基于小波级数变换的信号去噪效果。基于这个思想,该文提出了一种基于二进脊波变换的图像去噪算法。实验结果证明,与小波级数相比,该算法具有更好的去噪效果。     

基于树状小波分解的纹理图象检索

针对图象检索应具有简单、快速、有效等要求,提出了一种采用树状小波分解特征的纹理图象检索方法,该方法可以在相应的能量准则下,自适应地对图象进行了带分解,同时可利用小波函数分解的多分辨率与多方向特性,来形成能够在一定程度上对图象进行精确描述的特征矢量;在此基础上,又采用基于图象特征值的主分量分析方法,有效降低了特征矢量的维数;另外,基于用户需求的分层检索,还满足了用户不同层次的需求。实验结果表明,该算法快速,有效,具有较强的应用价值。     

基于小波变换的图像纹理奇异性检测方法的研究

介绍了一种用于图像纹理奇异性检测的二维数字滤波器的设计，该滤波器是基于离散小波变换设计的。它具有纹理树状结构的多分辨分析特性。用一阶及二阶的微分方法进行奇异点的估计与合并。可应用于图像纹理奇异性检测．     

基于小波变换的图像纹理奇异性检测方法的研究

介绍了一种用于图像纹理奇异性检测的二维数字滤波器的设计,该滤波器是基于离散小波变换设计的。它具有纹理树状结构的多分辨分析特性。用一阶及二阶的微分方法进行奇异点的估计与合并,可应用于图像纹理奇异性检测。     

基于Contourlet-S变换的纹理图像检索系统

针对基本轮廓波变换纹理图像检索系统检索率较低的问题,提出一种基于Contourlet—S变换的纹理图像检索系统。其中采用的特征向量由Contourlet—S变换域各子带内系数的能量和标准偏差连接而成,相似度度量标准使用Canberra距离。实验结果表明,采用相同的系统结构和分解结构参数,在基本相同的检索时间内,Contourlet-S检索系统比基本轮廓波检索系统具有更高的检索率。     

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。