基于Curvelet变换的虹膜识别

为提高虹膜识别的准确度,提出采用第二代曲波变换提取虹膜图像纹理特征的方法.首先将预处理后的虹膜图像进行曲波分解,然后采取不同方法对曲波分解后的低通和带通子带进行特征提取,并根据各带通子带的能量大小赋予不同的加权系数,最后采用欧式距离进行虹膜特征匹配.在4种虹膜图像库上测试表明,提出的虹膜图像纹理特征提取方法具有较高的识别率,与Harr小波和DCT(离散余弦变换)相比,特征提取时间相当,但识别率相对DCT来说,分别提高了1.8％,2.1％,2.0％和0.9％.     

基于双树复小波和广义高斯密度的纹理图像检索

提出了一种基于双树复小波变换结合广义高斯密度和Kullback-Leibler距离的纹理图像检索新方法。该方法运用双树复小波变换对检索图像和目标图像进行分解,在每层生成6个方向子带的小波系数,并对小波系数的边缘分布函数进行高斯建模,生成纹理特征,再通过计算相应子带间纹理特征的Kullback-Leibler距离度量图像的相似性。实验表明,该方法比基于能量特征和欧氏距离的检索方法以及在3层分解层数下比基于小波变换、Contourlet变换等结合广义高斯模型的检索方法有更高的检索率。     

基于内容的图像检索算法研究

随着计算机、网络以及多媒体技术的迅速发展和应用,数字图像的数量正以惊人的速度增长,基于内容的图像检索技术可以有效地解决从图像数据库中检索出相关图像的问题.[1]本文研究了颜色、纹理和形状三种特征提取算法,颜色特征提取采用颜色直方图和颜色矩特征算法,通过像素统计、多维矩阵运算量化图像颜色特征并进行图像匹配;纹理特征提取算法可通过图像灰度共生矩阵提取能量、熵、逆差矩等特征进行相关处理并检索;增加了基于形状的特征提取算法,将图像二值化后提取其Hu不变矩进行处理,其结果用于修正和优化颜色或纹理的检索结果.图像特征比对采用空间节点自适应处理后的欧氏距离进行运算.在VC中实现了基于内容的图像检索系统,能够自定义实现单一特征检索和综合多特征的联合检索,实现以图搜图的检索功能.     

基于Curvelet-Wavelet变换高分辨率遥感图像降噪

基于图像卡通-纹理分解模型,利用Curvelet变换和Wavelet变换对图像不同部分具有不同的稀疏表示特性,提出新的混合域遥感图像降噪方法.利用分解模型对图像分别进行Curvelet域和Wavelet域中的系数建模,结合高斯混合尺度模型(GSM)对图像卡通部分和纹理部分进行降噪,之后对图像进行合并.实验结果表明,该方法降噪后图像峰值信噪比(PSNR)明显提高,有效地保持了图像的细节和边缘,抑制了降噪图像的混叠现象.     

具有旋转不变性的轮胎纹理特征提取

针对轮胎花纹图像,给出一种基于能量分布的曲波变换纹理特征提取算法。对轮胎花纹图像进行曲波变换,提取变换后子带的均值和方差作为特征值,构成特征向量,用以表示图像的纹理特征。计算各子带的能量,按大小排序,同时对特征向量进行循环位移,使能量最大的子带所对应的特征值位于特征向量首部,从而保证特征向量不因图像旋转而发生变化。对轮胎花纹数据库进行检索试验,结果表示所给方法的查准率为47.5%,优于小波变换算法的35.5%和曲波变换算法的41.17%。     

基于T-GLCM和Tamura融合特征的纹理材质分类

虚拟现实力触觉再现对于图像纹理特征提取的要求越来越高,纹理因素复杂且无规律,单一的纹理提取算法并不能准确地描述图像纹理的特点.因此提出基于GLCM(灰度共生矩阵)和Tamura融合特征的纹理材质分类算法.此外,本文对传统灰度共生矩阵GLCM进行优化,提出了改进的GLCM(T-GLCM)算子,提升了GLCM的旋转不变性并减少了大量的冗余信息.利用Tamura纹理特征对图像进行量化,然后将各特征区域量化后级联成一组特征向量,融合T-GLCM的纹理特征,通过支持向量机(SVM)对纹理材质进行分类.实验结果表明,相比传统纹理特征提取算法,本文算法具有更高的分类精度且鲁棒性更好.     

基于Radon和小波变换的纹理图像检索

提出一种新的基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法．针对检索图像进行Radon变换,并对投影矩阵进行中心化使其具有平移不变性．利用图像的统计值对投影数据规范化,分别沿 和t方向对投影矩阵进行TSI小波分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解．提取各子带能量作为图像的纹理特征,并对特征向量进行高斯归一化．以两幅图像归一化特征向量间的Canberra距离作为图像的相似度进行检索．基于纹理特征的图像检索试验结果表明,该方法对高斯噪声具有较强的鲁棒性,与其他方法相比具有较高的检索率．     

EM算法在纹理织物图像分割中的应用

提出了一种基于多特征值高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）期望最大化（Expectation Maximization,EM）聚类的图像分割算法.该算法采用YCbCr彩色空间提取每个像素点的颜色特征,选择像素点邻近的一个方块计算每个像素点的纹理特征,然后采用基于高斯混合模型的EM算法对图像每个像素进行聚类,根据聚类结果进行区域合并得到纹理织物图像分割的最终结果.通过和其他分割算法进行对比,此算法具有较好的分割效果.     

基于颜色和纹理特征的图像检索技术研究

为改善单一特征图像检索方法的局限性和传统综合特征检索方法计算复杂度高的问题,提出一种综合特征的图像检索新方法:将Tamura纹理特征与抗几何形变的小波变换纹理分析方法相结合提取出13个纹理特征分量,在小波分解得到的低频区域中进行颜色直方图的提取,从而实现了颜色和纹理特征相结合的图像检索系统.实验表明,该方法在不明显增大计算量的情况下比单一特征的图像检索具有更好的检索效果.     

基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法研究

随着图像检索系统的发展,现有的各种图像特征提取方法已不能很好的满足用户的需要。另外,合理组织和管理图像数据库已渐渐成为用户检索的关键所在。基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法融合了图像感兴趣区域及非感兴趣区域权重并由提取出的图像的颜色及纹理特征得到对应的特征向量。之后利用SOM聚类分析方法实现图像加权前后特征聚类,实验结果表明,该特征提取算法提取出的图像特征向量作为聚类输入不仅可以提高聚类准确率而且更适合对实际数据的聚类。     

刑侦图像检索中的特征提取及相似性度量

为分析比较基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)系统中各环节算法在应用于刑侦现勘(criminal scenes investigation,CSI)图像数据库时的有效性,在CBIR系统中,使用颜色特征-HSV直方图、纹理特征-三层小波分解统计特征和颜色纹理的融合特征作为特征提取算法,以欧氏距离和街区距离作为相似性度量分别在CSI图库中进行仿真测试。在COREL图库中进行类似测试,并以查准率作为有效性的衡量标准进行对比。结果显示,在CSI库中,使用颜色特征有相对高的查准率,但CSI库的平均查准率均低于COREL库,此外使用街区距离可获得较高的查准率,这表明,因CSI数据场景复杂及目标多有损毁,现有图像特征提取算法有效性低,而作为相似性度量算法,街区距离相较于欧氏距离能更好地表示CSI图像间的相似性。     

基于纹理特征的数字图书馆文档图像检索技术

针对数字图书馆中信息资源检索效率低的问题,提出了一种新的文档图像检索算法.首先,根据文档图像自身的特点,结合人眼的视觉特性,提取文档图像中的边缘信息,在此基础上,构造有意义的纹理特征,利用纹理特征来定义文档图像的特征描述符,以描述符为线索,将文档图像的内容特征有机结合,并采用合适的相似性度量准则用于高效的检索.实验结果表明,该算法不仅具有较高的检索效率,而且也降低了传统文档图像检索算法的复杂度.     

基于Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索

针对医学图像检索问题,提出了一种结合Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索算法.首先,采用Gabor滤波器的方法对医学图像进行纹理特征提取,计算图像相似度;然后,利用相关反馈技术调整图像之间的相似度,改善图像检索过程中的人机交互性能.实验表明,通过相关反馈,该方法有效地提高了检索结果的查准率、查全率.     

结合稳定兴趣点和Gabor小波的图像检索

提出了一种基于稳定兴趣点和纹理特征的图像检索算法．该算法首先利用优化的Hessian检测器检测图像中的稳定兴趣点,并计算稳定兴趣点的环形邻域的伪泽尼克矩;然后,利用Gabor小波变换提取图像的纹理特征;最后,用不同图像伪泽尼克矩和纹理之间的差异来衡量图像的相似度,实现图像检索．实验结果表明,与其他基于兴趣点或者纹理特征的检索方法相比,该算法能够降低不稳定兴趣点的影响,有效提高了图像检索的准确率和查全率．     

基于Contourlet变换和不变矩的图像检索方法

利用Contourlet变换具有良好的稀疏特性及其能准确捕获图像中边缘信息的特性,提出一种基于Contourlet变换和不变矩的图像检索方法.利用Contourlet变换分解得到高、低频子带,计算各高频子带的信息熵和低频子带的7个不变矩构成图像的特征向量,采用不同权值的欧氏距离作为图像的相似度进行检索.实验结果表明,该方法具有较高的查准率,能够对纹理图像进行很好的分类和检索.     

基于主色连通区域纹理谱特征的图像检索

借鉴纹理谱特征的概念,本文提出并实现一种结合图像主色连通区域信息及其纹理谱特征的图像检索方法.该方法基于图像的主色连通区域,结合图像的颜色构成和分布信息,提取图像的每个主色连通区域的纹理谱特征,并采用线性加权直方图相交法作为相似性度量函数,同时分析并给出了适用于本文方法的加权函数取值方式.本文方法将颜色信息与纹理特征有效地结合在一起,在不增加太多计算时间的条件下,提高了检索质量.     

基于NSCT和矩阵F-范数的图像检索方法

介绍一种基于非下采样轮廓波Nonsubsampled Contourlet（NSCT）和矩阵F-范数的图像检索（CBIR）技术。首先对图像进行NSCT变换,然后将变换结果用矩阵F-范数构建特征向量,设计了两个特征向量相似度度量,最后给出加权相似度实现了图像检索。实验结果表明,该技术具有很好的检索率。     

灰度共生矩阵与Sobel算子结合的图像检索方法

为了加快基于纹理的图像检索的速度，提出了一种灰度共生矩阵和Sobel算子结合的图像检索方法．该方法克服了灰度共生矩阵算法在表示纹理特征时计算量过大的缺点，又较好地保留了灰度共生矩阵算法的优点．实验结果表明，该方法取得了较好的检索效果．