一种基于纹理特征的超声心动图像分割算法

以马尔可夫随机过程和梯度小波变换为基础提出了梯度小波纹理模型.由梯度小波纹理模型的参数组成描述图像纹理的特征向量,梯度小波纹理模型利用了马尔可夫随机场图像模型的优点和基于该模型的成熟方法,并且引入了多尺度、多分辨率等特性.然后采用Kohonen自组织SOM(Self-Organizing Feature Map)神经网络对纹理特征向量进行无监督学习,最后对超声心动图像进行纹理分割,取得较满意的分割效果.     

基于多进制小波变换的纹理图像分割

多进制小波分析是二进制小波理论的推广和延伸,因此其在很多方面具有比二进制小波更优良的特性.本文提出了一种基于多进制小波变换的纹理特征提取方法,通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量,利用C-均值聚类算法进行纹理分割.实验结果好于二进制小波.     

基于离散多小波变换的纹理分类

纹理分析在遥感、医学图像处理、计算机视觉及基于纹理的按内容检索的图像数据库等许多重要领域均有着广泛的应用.引入多小波理论,提出了基于多小波分解的纹理图像分类.通过一系列的实验并与单小波进行比较,实验结果表明,多小波分解比金字塔小波分解或小波包分解其分类准确率更优.     

基于四元数小波变换及多分形特征的纹理分类

将四元数小波变换(QWT)和多分形相结合进行纹理分类,充分利用了QWT的旋转不变特性和纹理图像的多分形特性,能弥补传统的应用小波变换进行纹理分类时缺乏将输入图像分解成多个方向的不足。通过对UIUC数据库中的纹理图像分类,表明四元数小波与多分形相结合的方法具有较高的分类精度,平均分类正确率可达96.69%,是一种合理有效的纹理分类方法。     

形态小波域多尺度马尔可夫模型在纹理图像分割中的应用

针对图像分割中小波域多尺度马尔可夫模型(MRMRF-W)无法有效描述图像非线性特征,提出了一种在形态小波域下的多尺度MRF模型（MRMRF-MW）,实现纹理图像分割。该模型结合了形态小波和MRF各自的优势,能够对图像进行非线性多尺度分解,并在各尺度上进行空间关系建模。通过对两个纹理图像库（Brodatz纹理库、Prague纹理库）中图像的分割实验,验证了该模型的有效性。     

一种基于三进制小波变换的纹理分割方法

提出了一种基于三进制小波变换的纹理特征提取方法，多纹理图像经过三进制小波滤波器组后得到九个子带图像，采用小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量，利用常规的C-均值聚类算法进行纹理分割，实验结果表明了该特征提取方法的有效性。     

一种基于纹理的图像分割方法

提出了一种基于多进制小波变换的纹理特征提取方法，通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量，利用模糊c-均值聚类算法进行纹理分割，获得了较好实验结果。     

双树复小波域共生矩阵的纹理特征提取方法

提取纹理特征一直是纹理分析的首要问题。提出一种双树复小波域共生矩阵的纹理特征提取方法。利用双树复小波对纹理图像进行多层分解所得的低频子带图像,计算不同方向的共生矩阵,提取图像纹理特征值。实验结果表明,该方法能有效提取出多尺度、多方向的纹理特征,并兼顾纹理局部随机性和整体规律性,所提取的纹理特征具有良好的聚类分离度和类内样本差异性。     

小波变换在图像纹理分析中的研究进展

小波变换为图像纹理分析提供了一种基于多尺度、集频谱、结构和统计方法于一体的综合分析方法,该方法在纹理特征的提取、分类和分析中的有效性已受到有关研究人员的重视。为了使人们对这一方法有一个较全面的了解,文章对基于小波变换的图像纹理分析的研究与进展情况进行了较系统的论述,首先简要介绍了纹理的定义和主要描述方法,阐述了用小波变换提取图像纹理特征的基本原理和方法,然后从小波分解的实现方法——金字塔结构算法(PWT)和树状结构算法(TWT)两个方面,分析了近年来国内外小波分析方法在图像纹理分析中的应用研究和方法,最后提出了一些看法和建议。     

多级小波分解与LBP融合的纹理提取算法

为提高不同光照、不同角度条件下的纹理识别精度,提出了一种利用多级小波分解和多尺度旋转不变LBP融合的纹理提取算法。算法在传统的LBP特征提取基础上,采用多尺度的旋转不变LBP算子分别对多级小波逼近图像提取直方图序列特征向量,与各级小波能量进行加权融合,获取更多的纹理信息,对光照和角度的变化有更高的鲁棒性。仿真结果表明,相对传统的LBP特征提取算法,改进的算法具有更高的纹理识别率。     

基于LDA和小波分解的肺音特征提取方法

针对用小波分解提取肺音特征后特征向量维数较高的问题,提出了一种结合线性判别分析和小波分解的肺音特征提取方法。在该方法中,首先对肺音信号进行小波分解,然后将小波分解得到的小波系数转化成小波能量特征向量,接着使用线性判别分析法对该特征向量进行降维处理,得到新的低维特征向量,最后用SVM对低维特征进行识别。在实验中,选取了三种肺音信号：正常肺音、爆裂音、哮鸣音,用所提出的方法将8维的小波能量特征降为2维特征,在2维特征上进行了分类识别,并和降维之前的结果进行了比较,实验结果表明利用线性判别分析对小波能量特征降维后极大地提高了识别精度。同时,和其他几种典型的肺音特征提取方法进行了比较,实验结果表明结合线性判别分析与小波分解的特征提取方法得到了更高的识别精度。     

基于有效性评价机制的小波包特征提取技术

本文介绍了如何应用提升小波包变换对信号进行特征提取,并在此基础上提出了四条定量的评价标准,能够全面地对此类特征提取方法的有效性进行评价。通过这四个标准,就能更科学地选取合适的特征小波包,从而进一步提高原方法的效率,减少不必要的计算复杂度,使之更加适用于压缩机信号的实时监测。     

小波包熵在水下目标识别中的应用研究

研究了基于小波包变换和Fisher线性分类器的水下目标识别方法。小波包是在小波变换的基础上发展起来的时频分析方法,能够对非平稳信号提供更丰富的时频信息。通过对水下目标辐射噪声信号进行小波包分解,提取小波包分解的终端节点的熵值作为特征矢量,应用Fisher线性分类器设计的分段线性分类器对水下目标进行分类识别。仿真结果表明,以小波包熵作为特征矢量的分类方法具有较高的识别正确率。     

基于新颖子波变换的高光谱遥感图像特征提取

提出了一种新颖的用于高光谱遥感图像特征提取的子波变换算法.与二进小波变换按恒Q准则划分频域不同的是,该算法通过改变相邻子波的带宽比,可以实现更为灵活的频域划分.采用子波能量的离散余弦变换作为特征矢量,然后进行无监督C均值聚类实验和有监督RBF(径向基函数)神经网络分类实验.实验结果表明,子波变换能量的离散余弦变换特征可以有效地描述光谱曲线特征,且正确分类率高于传统的小波变换.     

基于倾斜时间窗口的高效数据流偏向最近聚类分析算法

提出一种基于倾斜时间窗口的数据流偏向最近聚类算法。该算法首先通过将滑动窗口中数据等长分割形成不重叠的数据块——基本窗口,然后对每一基本窗口以Haar小波变换提取窗口数据的特征,通过改变所取各基本窗口小波变换系数个数达到保留较多最近数据细节特征的目的,即对于越近的基本窗口保留越多的小波系数而越旧的基本窗口保留越少的小波系数,最后通过定义数据流偏向最近距离,完成基于倾斜时间窗口的偏向最近聚类算法。该算法计算速度快,能高效地实现数据流偏向最近聚类分析。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于小波矩和主分量分析的车牌字符识别方法

随着物联网技术的发展,车联网的应用日益广泛,从而对车牌字符的识别提出了更高的要求,而字符识别的关键在于特征的提取和选择。提出了一种基于小波矩和主分量分析提取和选择特征向量的方法。该方法首先通过小波矩提取字符的特征,然后通过主分量分析对提取的特征进行选择,最后将特征向量送入BP神经网络进行字符识别。该方法能够很好的反映图像的全局特征和局部特征,并且具有较强的抗干扰能力。实验结果表明,该方法可以得到较好的识别效果。     

Feature extracted from wavelet eigenfunction estimation for text-independent speaker recognition

A new speaker feature extracted from wavelet eigenfunction estimation is described. The signal is decomposed through interpolating the scaling function. Wavelets can offer a significant computational advantage by reducing the dimensionality of the eigenvalue problem. Our results have shown that this wavelet feature introduced better performance than the other Karhunen-Loeve transform (KLT) with respect to the percentages of recognition.     

基于Gabor小波变换和支持向量机的人脸识别

将Gabor小波变换和支持向量机分类方法结合起来进行人脸识别。通过由Gabor小波变换系数表示的若干个人脸模板和人脸图像之间的匹配来确定特征点的近似位置；在所有的特征点位置计算Gabor小波变换系数并将其串联成表示人脸图像的向量；采用一种层次分解的支持向量机二叉决策树进行分类识别。实验结果表明了该方法的可行性。     

基于小波分析的故障系统在旋转机械中的应用

就小波分析技术在旋转机械故障诊断应用中的故障特征提取问题进行了深入研究,提出了基于小波奇异性及小波变换模极大值的故障特征提取方法,通过对故障信号与小波变换的多分辨率方法以及奇异性理论相结合进行研究,发现小波分析便于对信号的总体和局部进行刻画;利用小波变换对信号的分解和重构特性,可有针对性地选取有关频带的信息以及降低噪声干扰,通过对重构信号的频谱分析能更有效地提取裂纹故障的典型特征。结果表明,对于旋转机械的非平稳信号来说,利用小波变换方法进行故障诊断是行之有效的。     

基于光谱曲线小波系数分维测度的高光谱影像高效分割方法

针对高光谱遥感影像处理效率的问题,提出了一种基于高光谱曲线小波分解低频系数分维特征影像和高频系数分维特征影像相结合的高光谱遥感影像分割方法。对高光谱响应曲线的分形测度进行了分析,提出基于光谱曲线小波分解高频系数的分维算法,得到多尺度高光谱分形特征影像。设计了低频系数分维特征影像和高频系数分维特征影像相结合的高光谱影像分割算法。高光谱曲线小波系数分维特征影像分割实验结果表明:该算法可取得与光谱曲线直接分形测度特征影像分割一致结果,但效率优于直接分维特征影像分割。