基于灰度和边界方向直方图的医学图像检索

本文研究了采用分级检索的机制,综合利用灰度及形状特征进行基于内容的医学图像检索的方法,该方法克服了灰度直方图不能充分表示空间分布信息的不足。利用边界方向直方图描述形状特征,避开了对图像进行精确分割这一医学图像处理中的难点问题。对CT图像数据库进行的检索实验,验证了该方法具有良好的检索性能。     

直方图平移的色彩还原算法研究

本文对应用于AMOLED的低功耗色彩还原算法开展研究,提出了一种基于直方图平移的算法。通过直方图平移增大直方图重叠面积,从而得到优良的色彩还原效果。由于采用居中的直方图作为平移基准,在保证色彩还原性能的同时降低了显示屏端功耗。与传统的算法相比,该算法只有加减运算,使得硬件实现的复杂度大大降低。经验证,该算法具有优良的性能表现,其直方图重叠面积(OA)比灰度世界算法高23%,比白点补丁算法高43%。此外,该算法处理所得图像在屏端的显示功耗(PD)是灰度世界算法的96%,是白点补丁算法的73%。     

基于二维最大熵阈值分割的SIFT图像匹配算法

提出了一种基于二维灰度直方图最大熵阈值分割的SIFT图像特征匹配算法。与传统SIFT算法相比,该算法首先综合利用图像像素的灰度信息和邻域空间信息,生成图像二维灰度直方图,并基于此直方图的最大熵对图像进行阈值分割,然后检测分割后图像的DoG尺度空间局部极值,并以此作为特征点进行图像匹配。实验结果表明,基于所提出的匹配算法,可以有效降低图像背景噪声和边缘像素点对目标匹配的干扰,进而提高图像目标的匹配性能。     

用于图像检索的连通直方图方法

本文提出了一种用于图像检索的连通直方图（CRH：Connected-Region histogram)方法。连通直方图是图像中连通区域面积的统计函数，反应了图像中连通区域的概率分布，是图像内容的一种简洁表达。它具有灰度、旋转、平移等不变性，并可通过权函数来强调某些连通区域。另外，还可以根据连通区域的其他特征（如连通区域的形状、所处的相对位置等）来优化、改进连通直方图，提高图像的检索效率。实验证明，连通直方图具有一定的图像检索能力。     

结合空间关系的颜色直方图检索算法

首先根据所选取的图像库的特征,对真彩图像各颜色分量赋以权重,利用直方图检索,得到检索结果与权重比例大小选择的关系;再针对直方图检索没有表达颜色的空间分布信息的缺点,在一般直方图检索的基础上引入了一维的空间关系矢量,将直方图和空间关系结合起来进行检索,提高了检索的性能。     

基于灰度冗余的红外图像实时均衡技术

文章提出一种新型的基于灰度冗余的红外图像实时均衡算法,通过图像灰度直方图的统计,将灰度像素分布为零的灰度级进行完全压缩,将灰度分布很少的灰度级映射到最近的大于阈值的灰度级,然后将有效图像灰度级进行等间距排列,最后完成排列后的直方图映射.该算法在压缩灰度冗余的同时,进行直方图的实时无损均衡,提高了图像质量,并实现实时处理,避免了常规直方图均衡带来的灰度断层现象.该算法在红外热像仪的应用中取得了较好效果.     

基于兴趣点方向梯度直方图的图像检索方法

提出了一种基于图像兴趣点方向梯度直方图的检索方法.为了提高检索准确度,首先采用直方图均衡化增强图像对比度,然后利用SURF(Speeded Up Robust Features)检测子检测图像中的兴趣点,以兴趣点为中心,对兴趣点邻域内分块方向梯度直方图进行图像特征描述,最后进行相似性度量.该算法通过直方图均衡化,提取到图像中更丰富的细节信息尤其对于颜色单一与颜色较深的图像,而且算法中充分利用了图像中包含信息量较多的图像兴趣点.实验证明,该算法提高了图像检索的准确度,相比其他算法取得了更好的检索结果.     

基于感兴趣区域多特征加权融合的图像检索算法

基于内容的图像检索有着广阔的应用前景,但存在检索性能不高的缺点.综合兴趣点和多特征融合的优点,提出一种基于感兴趣区域多特征加权融合的图像检索算法.采用Harris算法提取图像的兴趣点,确定感兴趣区域;再采用累积灰度直方图、共生矩阵和形状不变矩分别提取感兴趣区域的颜色、纹理和形状特征;经归一化后,最后采用距离函数级融合来度量图像的相似度,以检索图像.实验表明,算法有效地提高了图像的检索性能.     

基于直方图平移的医学图像可逆水印算法

结合医学图像特点,提出一种基于分块的灰度直方图平移水印算法.首先构建图像的灰度直方图,寻找峰值点和零值点;然后对图像分块,根据图像块的特点设定标志位;最后在指定的图像块内通过直方图变换来嵌入水印.实验结果表明,该算法不仅可以实现可逆水印,而且水印不可见性较好,嵌入容量较高,算法复杂度较低.该算法可以应用到信息隐藏、图像认证、隐秘传输等安全领域.     

基于DCT压缩域的图像检索方法

本文提出了一种基于DCT(Discrete Cosine Transform)压缩域的图像检索方法.对于DCT编码的图像数据,在不需要完全解码的情况下,直接抽取图像的内容特征进行图像检索.首先,重组DCT域的频率系数,使其具有方向性、多分辨率等特点,并利用这些特点提取图像的大致轮廓.接着统计图像轮廓的连通直方图(CRH:Connected-Region Histogram),进行图像检索.并利用DC图的灰度直方图对检索结果进行重新排序.这种检索方法对灰度、旋转、平移等都具有一定的鲁棒性,具有较好的检索效果.