一种主动感知的纹理图像检索方法(英文)

基于Contourlet变换和支持向量机提出了一种新的纹理图像检索方法。在这种方法中,能量和广义高斯分布参数被用做Contourlet子带图像的特征。通过这种表示,提出了由一类和二类支持向量机组成的两阶段检索算法来完成感知相似性测度。通过具有640个纹理图像的VisTex库和具有1760个纹理图像的Brodatz库证明了所提方法的有效性。实验结果表明,对于这两个纹理库,新的纹理图像检索方法的平均检索率分别达99.38%和98.07%。     

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%。     

基于互补特征的纹理图像检索

针对互补特征可以有效地改善图像检索系统性能的特点,提出一种在改进Contourlet变换域采用L1能量与广义高斯分布参数特征的纹理图像检索方法。首先,应用改进的方法对方向子带系数进行广义高斯统计建模。然后,分别单独利用各个特征和相应的相似性测度进行检索。最后,基于直接的相似性测度和,采用这两种互补的特征进行检索。实验结果表明,和采用单一特征相比较,互补特征由于充分地反映了图像的结构信息和随机分布信息,从而有效地提高了纹理图像数据库的平均检索率。     

基于复数小波域广义高斯分布模型的纹理图像检索

由于在频域用能量参数来表示图像的特征矢量缺乏准确性,而且实数离散小波变换具有平移变化性和弱的方向选择性,为此针对以上问题提出了一种基于复数小波域广义高斯分布模型的纹理图像检索方法。该方法首先利用双树复数小波变换系数的统计特性来建立广义高斯分布的统计模型;然后基于该模型提取图像的特征矢量;最后利用Kullback-Leibler distance(KLD)测度算法进行纹理图像检索。对Brodatz图像库的仿真表明,新方法较双树复数小波算法的查准率提高6.96%,较基于Gabor纹理特征检索法的查准率提高了18.8%。同时复数小波系数统计模型具有旋转不变性。新方法对今后的纹理图像检索具有重要的理论与实际意义。     

基于复数小波域广义高斯分布模型的

由于在频域用能量参数来表示图像的特征矢量缺乏准确性,而且实数离散小波变换具有平移变化性和弱的方向选择性,为此针对以上问题提出了一种基于复数小波域广义高斯分布模型的纹理图像检索方法。该方法首先利用双树复数小波变换系数的统计特性来建立广义高斯分布的统计模型;然后基于该模型提取图像的特征矢量;最后利用KullbackLeibler distance(KLD)测度算法进行纹理图像检索。对Brodatz图像库的仿真表明,新方法较双树复数小波算法的查准率提高6.96%,较基于Gabor纹理特征检索法的查准率提高了18.8%。同时复数小波系数统计模型具有旋转不变性。新方法对今后的纹理图像检索具有重要的理论与实际意义。     

基于Contourlet广义高斯模型的纹理图像检索

Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像Contourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于V isTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K-L距离计算图像间的相似度。对800幅纹理图像进行检索,本文方法比传统小波方法的平均检索查准率高出约2%到10%不等。实验结果表明,该方法改进了导向纹理的描述。     

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。     

综合颜色和Contourlet直方图的图像检索方法

为提高图像检索性能,使用Harris彩色点提取器提取颜色特征点,设计一种基于颜色特征点的环形颜色直方图,在对图像进行Contourlet变换的基础上,提出Contourlet直方图的概念,改进其旋转不变性,并提取图像的纹理信息。仿真实验结果表明,该方法能够快速准确地检索彩色图像。     

综合颜色和Contourlet直方图的图像检索方法

为提高图像检索性能,使用Harris彩色点提取器提取颜色特征点,设计一种基于颜色特征点的环形颜色直方图,在对图像进行Contourlet变换的基础上,提出Contourlet直方图的概念,改进其旋转不变性,并提取图像的纹理信息。仿真实验结果表明,该方法能够快速准确地检索彩色图像。     

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。     

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。     

基于轮廓的图像检索

提出了一种针对多纹理图像的基于轮廓和纹理分割的检索策略.首先提取一幅图像中各个纹理基元的轮廓,计算轮廓的Fourier形状描绘子,根据形状描绘子对轮廓聚类分组.此时,原图像被分割成几组不同形状的纹理基元轮廓,采用Gabor小波变换分别提取各组纹理基元轮廓的特征,从而将原图像表示为Gabor小波特征空间中的特征点集.最后,采用对噪音不敏感的改进Hausdorff距离计算各特征点集之间的距离,便可实现多纹理图像的检索.与已有方法相比,实验结果表明,该方法具有更好的检索精度.     

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。     

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。     

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。     

改进颜色和小波变换纹理的图像检索方法研究

针对传统图像检索无法体现对检索示例图像中多个不同对象的检索要求程度的问题,提出一种改进颜色特征和小波变换纹理特征的图像检索方法。首先提取出图像的多个感兴趣区域,由感兴趣的不同程度分别赋予不同大小的权值;然后提取颜色特征和纹理特征,分别用对应位置相似度计算、感兴趣区域与检索数据库中图像整体的相似度计算和整体检索示例图像与检索图像数据库中图像相似度计算三种不同方法计算出两幅图像的相似度,取最大的相似度作为两幅图像的最终相似度;对检索示例图像与检索数据库中每个图像的相似度按大小进行排序,选择最相似的图像作为检索结果。实验结果表明,该方法提高了对图像检索的性能,体现了个性化检索,对图像检索具有很好的效果。     

融合曲波变换和颜色直方图的图像检索

研究了曲波变换和颜色直方图在图像检索系统中的应用,在此基础之上提出了一种融合Curvelet变换和颜色直方图的彩色图像检索的方法。该方法首先采用Curvelet变换提取彩色图像中的纹理特征,再利用颜色直方图提取颜色特征,最后分别用Manhattan距离和欧几里德距离进行纹理和颜色的相似性匹配。实验结果表明,融合曲波变换和颜色直方图的方法对图像检索非常有效。