一种改进的综合纹理和形状特征的图像检索方法

提出一种利用小波进行综合纹理和形状特征的具有旋转、平移和尺度不变性的图像检索算法.使用角向矩加权方向定义图像的主方向来进行坐标轴的旋转矫正,得到图像的旋转不变性表示;采用具有平移和尺度不变性的小波变换对图像进行小波分解,利用各子带的能量作为纹理特征;利用小波分解的逼近子图重构图像并进一步利用Hu不变矩提取其形状特征.最后对纹理和形状特征进行高斯归一化,综合其特征进行检索.实验中对算法的尺度不变性、旋转不变性、平移不变性及对噪声的不敏感性进行了验证,实验结果证明了该算法具有更高的鲁棒性和查准率.     

基于形状不变矩的图像检索算法的研究

描述了一种基于Hu形状不变矩的图像全局形状特征提取方法和算法IMS。实验结果表明,使用IMS。算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变化的不变性,适合于进行图像形状的检索。     

图像识别的RSTC不变矩

分析了对比度变化对Hu矩的影响，构造了一种新的不变矩形式，该矩不但具有通常的旋转、尺度缩放以及平移不变性，同时还具有对比度变化不变性。以三类具有旋转、尺度缩放、平移以及对比度变化（RSTC）的目标图像为例进行了识别仿真实验，结果表明新的不变矩形式消除了对比度变化带来的影响，增强了三类图像的类内内聚性和类间可分性，实验结果证明能够对具有RSTC变化的目标图像进行有效识别。     

基于Radon变换和SWT的旋转不变纹理分类

提出了一种应用Radon变换和离散平稳小波变换(SWT)的旋转不变纹理分类算法。该方法首先对纹理图像进行Radon变换将旋转转化为平移,再用具有平移不变性的离散平稳小波对变换后的图像滤波并计算各子带的能量值组成旋转不变特征向量,最后利用支持向量机实现纹理图像的分类。将本方法与其它旋转不变纹理分类法进行比较,实验结果表明,提出的方法能有效地提高正确分类率。     

基于形状和纹理的图像检索

构造了Radon变换的不变量，提出一种新的基于形状和纹理的图像检索方法。对小波图像边缘提取Radon不变量作为形状特征，同时提取小波各频道能量作为纹理特征。然后将形状特征和纹理特征分别进行高斯归一化，计算图像形状和纹理的相似度。最后，利用形状和纹理相似度的加权和进行图像检索。试验结果表明该方法对噪声具有较强的鲁棒性，具有尺度、平移和旋转不变性。     

一种新颖的抗失真的图像检测算法

提出了一种抗失真的图像检测算法,不仅对图像的平移、旋转和尺度放缩变换具有不变性,而且对存在微小失真的平移、旋转和尺度放缩变换也具有基本不变性.仿真结果证明了该算法对微小失真具有很强的抗干扰性和健壮性.     

基于Log-Polar和DT-CWT的旋转不变纹理分类算法

提出了一种基于对数-极坐标变换和双树复数小波变换的旋转不变纹理分类算法。该方法首先对纹理图像进行对数-极坐标变换将旋转转化为平移,再用具有平移不变性的双树复数小波对变换后的图像滤波并计算各子带的能量值组成旋转不变特征向量,最后利用支持向量机算法实现纹理图像的分类。将本方法与其它旋转不变纹理分类算法进行比较,实验结果表明,提出的算法能有效地提高正确分类率。     

基于Radon变换的纹理图像多尺度不变量分析算法

为了更好地进行图像纹理分析,提出了一种基于Radon变换的不变量纹理识别算法。该算法首先利用Radon变换将图像投影到1维空间,然后通过对投影数据进行一种平移和比例不变的自适应小波变换来构造出具有比例和平移不变性的图像的特征矩阵。这种通过对特征矩阵进行多尺度分析得到的多尺度能量特征不但具有平移、比例和旋转不变性,而且反映出了纹理图像在不同尺度上的能量分布特征。在特征提取完成以后,即可利用支撑向量机进行分类。同其他方法的比较说明,该算法可较好地描述纹理特征,并可完成纹理识别。     

利用脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法

为提高基于内容的图像检索系统(CBIR)中纹理特征提取的有效性,进一步提升CBIR系统的整体性能。提出了一种基于脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法。脉冲耦合神经网络(PCNN)是新一代的人工神经网络,在数据处理上具有很多优势。特征提取时具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性,以及很好的抗噪性,而这一点非常适合于图像检索系统。利用PCNN及简化模型ICM得到对应于不同灰度值的二值图像序列,计算序列中每幅图像的熵序列,其一维的特征矢量作为纹理特征。采用Eu-clidean距离进行相似度计算,建立了一套基于示例查询图像的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比,该方法不仅对噪声具有较强的鲁棒性,同时能降低特征向量维数,具有尺度、平移和旋转不变性,而且能取得更高的检索率。     

基于局部差分模式的不变性纹理分类

提出了局部差分变换和局部差分模式。局部差分变换具有灰度线性不变性,可消除光照变化对纹理分析的影响。基于局部差分变换的局部差分模式具有光照、旋转不变性和良好的多尺度分析能力。局部差分模式直方图可作为光照、平移、旋转不变性特征用于不变性纹理分类。实验表明,该方法的不变性纹理分类效果优于目前国际公认的基于LBP的方法。     

基于轮廓的旋转和尺度不变区域的检测

为了获取鲁棒的特征区域,提出了一种基于轮廓的旋转和尺度不变区域的检测算法。算法应用多尺度乘积LoG(Laplacian of Gaussian)提取轮廓上稳定的角点作为特征点。根据角平分线的旋转和尺度不变性提取特征方向,利用特征方向求得特征半径。由角点、特征方向和特征半径构造不变区域。进行了特征匹配的实验,图像集包含旋转、尺度、仿射、光照和压缩五种变换,算法获得了很好的匹配结果。结果表明算法简单快速,具有较强的鲁棒性和广泛的应用性。     

Hierarchical kernel-based rotation and scale invariant similarity

Image similarity measure has been widely used in pattern recognition and computer vision. We usually face challenges in terms of rotation and scale changes. In order to overcome these problems, an effective similarity measure which is invariant to rotation and scale is proposed in this paper. Firstly, the proposed method applies the log-polar transform to eliminate the rotation and scale effect and produces a row and column translated log-polar image. Then the obtained log-polar image is passed to hierarchical kernels to eliminate the row and column translation effects. In this way, the output of the proposed method is invariant to rotation and scale. The theoretical analysis of invariance has also been given. In addition, an effective template sets construction method is presented to reduce computational complexity and to improve the accuracy of the proposed similarity measure. Through the experiments with several image data sets we demonstrate the advantages of the proposed approach: high classification accuracy and fast.     

图像隐藏技术的研究

数字水印是嵌入数字图像中看不见的标记 ,以此来保证数字图像的版权不受侵犯。提出一种基于离散余弦变换的图像水印化方法 ,用此方法加入的水印图像不受图像旋转、放大和弹性变形的影响     

面向彩色图像的尺度和旋转不变性特征提取方法及应用

提出一种面向彩色图像的尺度和旋转不变性特征提取方法,并在真实的场景识别中进行了应用。该方法是先对给定彩色图像的各组成平面分别进行Radon变换,然后对得到的Radon变换系数矩阵进行尺度不变性处理,接着对处理后的Radon变换系数矩阵用频率B样条小波进行1维小波变换,在所得到的脊波系数矩阵中计算均值和方差的同时,采用线性回归模型提取在不同的颜色组成平面下所有频率子波段之间的关系属性,最后将得到的特征进行旋转不变性处理,从而得到所提出的尺度和旋转不变性特征。在3个数据库上进行了实验,结果表明本文方法可靠有效。     

基于虹膜识别的身份鉴别

描述了基于虹膜识别的身份鉴别系统.该系统包括虹膜图像摄取、图像预处理、特征提 取和匹配四个部分.虹膜图像摄取采用了自主开发研制的装置,特征提取采用Gabor滤波和 Daubechies-4小波变换等纹理分析方法,匹配采用方差倒数加权欧氏距离方法.与现有的其它 方法相比,该方法利用了二维虹膜图像丰富的纹理信息并具有旋转、平移和尺度不变性.