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大尺寸图像按照区域类别分块,用灰度共生矩阵法对各子块提取出纹理特征,并利用类似Hu的不变矩的方法对各子块纹理信息进行统计,从而提取出与大图像中各纹理的空间位置相关的一组纹理特征值。该方法对传统的共生矩阵法进行了改进,使其适用于大尺寸图像多区域类别的纹理特征提取,可用于大尺寸遥感图像的基于内容的检索和初分类研究。 相似文献
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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,... 相似文献
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颜色直方图是基于内容的图像检索(CBIR)中的一种重要特征,然而其完全丢弃了图像颜色的空间分布信息,为了有效地利用图像颜色的空间分布信息,提出采用颜色分布熵(CDE)描述图像颜色的分布特征,并根据人的视觉特性及信息熵的特性,提出了进一步的改进算法。同以往的方法进行比较结果表明,该方法在图像的相似性检索时是很有效的,并具有较高的检索效率。 相似文献
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针对图像边缘与轮廓不能精确重构的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法.该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分.通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自适应分配采样率.采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应.对多种图... 相似文献
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Color image indexing using BTC 总被引:1,自引:0,他引:1
Guoping Qiu 《IEEE transactions on image processing》2003,12(1):93-101
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Center symmetric local binary co-occurrence pattern for texture,face and bio-medical image retrieval
Content based image retrieval is a common problem for a large image database. Many methods have been proposed for image retrieval for some particular type of datasets. In the proposed work, a new image retrieval technique has been introduced. This technique is useful for different kind of dataset. In the proposed method, center symmetric local binary pattern has been extracted from the original image to obtain the local information. Co-occurrence of pixel pairs in local pattern map have been observed in different directions and distances using gray level co-occurrence matrix. Earlier methods have utilized histogram to extract the frequency information of local pattern map but co-occurrence of pixel pairs is more robust than frequency of patterns. The proposed method is tested on three different category of images, i.e., texture, face and medical image database and compared with typical state-of-the-art local patterns. 相似文献
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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. 相似文献
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基于内容的图像检索有着广阔的应用前景,但存在检索性能不高的缺点.综合兴趣点和多特征融合的优点,提出一种基于感兴趣区域多特征加权融合的图像检索算法.采用Harris算法提取图像的兴趣点,确定感兴趣区域;再采用累积灰度直方图、共生矩阵和形状不变矩分别提取感兴趣区域的颜色、纹理和形状特征;经归一化后,最后采用距离函数级融合来度量图像的相似度,以检索图像.实验表明,算法有效地提高了图像的检索性能. 相似文献