复数轮廓波变换纹理图像检索系统

针对基本轮廓波变换纹理图像检索系统检索率低下的问题,提出了一种基于复数轮廓波变换(CCT)的纹理图像检索系统.该系统采用的复数轮廓波变换由双树复小波变换级联临界下采样方向滤波器构成,特征向量采用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;比较了基于同样架构的基本轮廓波变换(CT)、无下采样轮廓波变换(NSCT)、半下采样轮廓波变换(CTS)和CCT纹理检索系统的性能.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CCT的检索系统比CT、CTS和NSCT检索系统具有更高的检索率;各种轮廓波变换分解结构尺度数对检索率也有较大的影响.     

无下采样轮廓波变换纹理图像检索系统

针对基本轮廓波变换纹理检索系统检索率较低的问题,提出了一种无下采样轮廓波变换(NSCT)纹理图像检索系统.该系统采用的轮廓波变换由无下采样拉普拉斯金字塔级联无下采样方向滤波器构成,特征向量采用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.比较了基于同样架构的基本轮廓波变换和NSCT纹理检索系统的性能.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,NSCT检索系统比基本轮廓波变换检索系统具有更高的检索率;NSCT分解结构参数以及图像类型对于平均检索率也有较大的影响.     

基于映射的复Contourlet-1.3纹理图像检索

轮廓波变换纹理检索系统检索率比较低的根本原因在于轮廓波变换较低的移不变水平和变换域系数较高的振荡性.为了克服轮廓波变换的这些缺陷,提出了一种基于映射的复Contourlet-1.3 轮廓波变换,并证明了该变换的移不变性质.在该变换的基础上,采用子带系数的能量和标准偏差序列作为特征向量,以Canberra 距离为相似度度量标准,提出了一种纹理图像检索方法.实验结果表明:在特征向量长度、检索时间、所需存储空间相同的情况下,基于映射的复Contourlet-1.3 检索系统比基于同样架构的实数轮廓波变换、实数Contourlet-2.3、基于映射的复轮廓波变换、基于映射的复Contourlet-2.3 等检索系统有更高的检索率.     

复Contourlet—2.3 纹理检索系统

轮廓波变换纹理检索系统检索率比较低的根本原因在于轮廓波变换较低的移不变水平和较差的时频局部化特性.为了克服轮廓波变换的这些缺陷,提出了一种基于映射的复Contourlet-2.3轮廓波变换,并证明了该变换的移不变性质.在该变换的基础上,采用变换域子带系数的能量和标准偏差序列作为特征向量,以Canberra距离为相似度度量标准,构造了一种纹理图像检索系统.实验结果表明:在特征向量长度、检索时间、所需存储空间相同的情况下,基于映射的复Contourlet-2.3 变换检索系统比基于同样架构的轮廓波变换、Contourlet-2.3、基于映射的复轮廓波变换等检索系统有更高的检索率.     

基于复轮廓波变换的图像消噪

为了克服实轮廓波图像消噪后广泛存在的混叠现象,研究了基于双树复小波级联方向滤波器架构的复轮廓波变换图像消噪的若干性质,证明了对于高斯白噪声图像,该变换具有更好的分割能力和抑制能力,并在此基础上提出了一种基于该变换的图像消噪算法.该算法采用蒙特卡罗方法来确定门限收敛因子,并采用这些因子修正3σ准则,对变换域系数模值采用硬阈值处理.图像消噪实验结果表明:该消噪算法比基于实轮廓波变换的消噪算法,具有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果.     

采用双树轮廓波及压缩传感的多聚焦图像融合

为了拓展压缩传感(CS)的应用潜力,提出一种结合双树轮廓波(DT-Contourlet)及CS的多聚焦图像融合方法.该方法首先采用DT-Contourlet对源图像进行分解,提取图像的多尺度信息及方向信息,克服传统轮廓波变换不具平移不变性的缺点.接着,在DT-Contourlet域,将分解系数看成包含稠密和稀疏两部分:...     

一种改进的轮廓波变换去噪方法

轮廓波变换的显著特点是拉普拉斯塔式(LP)滤波器的过采样和非正交性,小波变换的显著特点是在保持临界采样的情况下变换后每个尺度上只提供三个方向.本文将小波变换与轮廓波变换相结合,首先对待处理图像实施小波变换,然后对低频子带图像进行重建,进而可得到一个高频子带图像.此方法既保持了临界采样又利于后面使用方向滤波器组来对高频部分进行方向划分.实验证明此方法能更有效地消除图像噪声并得到比小波和轮廓波变换更高的PSNR.     

基于DT-CWT和SVM的纹理分类算法

提出了一种基于双树复数小波变换(DT-CWT)和支持向量机(SVM)的纹理分类算法.双树复数小波变换不仅具有实数小波的诸多优点,而且还具有近似平移不变性、良好的方向选择性和低冗余度,并且能对图像进行完全重构,能够更好地刻画纹理的特性;支持向量机算法是近年发展起来的性能优越的分类算法,比传统分类器有很大的优越性:避免了局部最优解和"维数灾"问题,其最优分类超平面的思想能够提高分类准确度.该方法用双树复数小波对纹理图像进行滤波并在各方向子带上进行重构,再计算其局部能量函数得到每个像素的特征向量,最后利用支持向量机算法实现对纹理图像像素的分类.将本方法与其它的分类算法进行比较,实验结果表明,提出的算法能有效地提高正确分类率.     

子带系数统计参数对于轮廓波纹理图像检索率的影响

针对轮廓波纹理图像检索系统检索率较低的问题,在轮廓波变换域空间,探讨子带系数的一些统计参数对于该类系统检索率的影响,这些统计参数包括：均值、方差、绝对值均值、能量均值、偏度、峰度和光滑度。实验结果表明,绝对值均值具有相对较高的检索率。     

CBIR中基于纹理特征的检索概述

本文简要叙述了图像检索的发展和目前研究的热点。基于纹理的图像检索是进行图像检索的主要方法之一，本文主要概述的提取纹理特征的方法。在多种提取纹理特征的方法中，Gabor小波变换和纹理谱的方法更加符合人类的视觉特征，本文对这两种方法进行了理论上的探讨。