基于纹理的旋转不变图像检索算法的研究

提出一种基于Gabor变换的旋转不变多尺度广义粗糙度特征向量并结合自适应加权距离进行纹理图像检索的方法。利用图像Gabor分解的幅度谱,依据多尺度空间局部能量分布、Hurst分形指数、方向差别来计算纹理特征向量,最后采用自适应加权的街区距离作为相似性准则。仿真结果表明,该算法对旋转纹理图像取得了很好的检索结果。     

一种融合颜色和纹理特征的遥感图像检索方法

海量遥感图像的自动查询和选择，迫切需要有效的基于内容的图像检索方法。鉴于单一视觉特征不能很好地表达图像内容，为此提出一种基于五叉树分解的线性加权颜色和纹理特征距离的检索新方法。该方法首先采用五叉树分解法分解图像，然后在利用多通道Gabor滤波器与图像做卷积得到滤波能量值的基础上，提取各子图像滤波能量纹理特征，最后通过计算子图像的颜色均值和均方差来对查询图像和与其大小相当的数据库子图像进行颜色和纹理特征线性加权距离相似性测度。将该方法用于高分辨率卫星和航空遥感图像数据库检索的实验结果证明，该方法是有效的。     

基于Gabor滤波器的遥感图像纹理查询方法

介绍了一种基于Gabor纹理特征的遥感图像检索方法。利用Gabor滤波器对图像进行多分辨率分解,提出了一种改进的基于滤波图像及图像能量的纹理特征提取方法,利用尺度、方向、纹理结构构成特征向量,使用归一化欧氏距离进行了相似性判断。该方法计算过程简单、快速,提高了方向判别的可靠性。仿真实验和实际运用验证了该算法的有效性。     

自适应加权多尺度LTP的人脸识别

为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,提出一种自适应加权多尺度LTP的人脸识别算法。采用多尺度小波分析对人脸图像进行二级分解,将分解的一、二级逼近图像划分成互不重叠的子块,利用LTP算子提取每个子块的LTP纹理直方图;将各个子块图像的信息熵作为直方图加权的依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;使用卡方距离度量特征之间的相似度,用最近邻分类器实现分类识别。在YALE和AR两个标准人脸库上的实验结果表明,自适应加权多尺度LTP算子能够较好地描述人脸纹理特征,对表情变化和光照变化的人脸不敏感,有效提高了人脸识别率。     

一种多特征融合的外观设计专利图像检索方法

提出一种多特征融合的外观设计专利图像检索方法。采用Hu不变矩和高斯描绘子两种算法描述图像形状特征;采用加权法融合形状特征和Gabor小波提取的纹理特征;用Adaboost算法进行相关性反馈。实验结果表明,提出的方法可以有效地实现外观设计专利图像的检索。     

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.     

结合Gabor特征和自适应加权Fisher准则的人脸识别

在基于Fisher准则的字典学习算法中,初始字典的选取和目标函数的构建,严重影响字典学习的效果。为了减少初始字典的影响,提高算法的表达和判别能力。提出了一种结合Gabor特征和自适应加权Fisher准则的人脸识别算法。该算法首先采用Gabor滤波器提取人脸特征,将提取到的Gabor人脸特征作为人脸训练集;通过添加遗忘函数和根据样本间的距离对训练样本自适应加权,改进Fisher准则字典学习算法;利用测试样本编码系数的误差进行识别。在人脸库上的实验表明,算法不仅能很好地提取图像的特征信息,而且可以有效地提高人脸识别率。     

基于轮廓的图像检索

提出了一种针对多纹理图像的基于轮廓和纹理分割的检索策略.首先提取一幅图像中各个纹理基元的轮廓,计算轮廓的Fourier形状描绘子,根据形状描绘子对轮廓聚类分组.此时,原图像被分割成几组不同形状的纹理基元轮廓,采用Gabor小波变换分别提取各组纹理基元轮廓的特征,从而将原图像表示为Gabor小波特征空间中的特征点集.最后,采用对噪音不敏感的改进Hausdorff距离计算各特征点集之间的距离,便可实现多纹理图像的检索.与已有方法相比,实验结果表明,该方法具有更好的检索精度.     

基于自相关图像的纹理特征检索的研究

针对图像检索时的平移、旋转及尺度变化问题,提出了一种基于自相关图像的不变性纹理特征提取方法.首先,用FFT、IFFT快速算法计算图像的自相关图像,消除平移影响,然后对自相关图像进行log-极坐标变化,这样就将旋转和尺度变化转为了平移,再用具有平移不变性的双树复小波进行分解,就可以提取出平移、旋转和尺度不变的特征向量.采用Canberra距离进行相似性度量.通过对发生几何变化的纹理图像库的实验表明,该方法对图像的平移、旋转和尺度变化具有较好的鲁棒性.     

综合颜色与纹理的图像检索

提出了组合颜色和纹理特征的图像检索方法,通过对颜色进行量化然后提取颜色特征,计算图像之间的颜色距离.用Gabor变换提取图像的纹理特征然后根据L2距离计算图像的纹理距离,利用颜色特征和纹理特征的加权来求检索图像和查询图像的相似度,根据相似度的大小来进行图像的检索.实验结果表明,基于组合特征的图像检索方法优于单纯的图像检索方法.     

基于尺度相关性的旋转不变纹理图像渐进式检索算法

在常用的基于小波变换域旋转不变纹理图像检索算法中,由于存在方向信息提取有限且多尺度间系数相关性被忽略的局限性,检索效率受到影响。提出一种基于尺度相关性的渐进式旋转不变纹理图像检索算法。该算法首先采用Log-polar变换与非下采样Contourlet变换组合的方式获取具备旋转不变性的多尺度多方向变换系数,然后利用广义高斯模型拟合低通波段的全局结构信息作为粗判依据,方向子带间的尺度相关信息则采用非高斯双变量模型拟合,并作为精细渐进式检索的特征变量。基于Brodatz标准纹理库的实验结果表明,与小波变换及基于层内关系模型方法相比,该方法能以更低的特征维数获得更高的检索效率及检索准确率,是一种进行旋转纹理检索的有效手段。     

多特征融合的金属断口图像分类

为了进一步加强金属断口图像特征的鉴别能力,提高断口图像的识别率,提出基于全局与局部纹理特征的多特征融合算法.首先利用Trace变换提取图像全局纹理特征,局部二值模式提取图像局部纹理特征.然后采用动态加权鉴别能量分析对2种特征进行优选和自适应加权融合.最后采用支持向量机进行分类识别.在金属断口图像库上实验表明,文中方法识别率较高,在其它的纹理数据库上具有较好的泛化能力.     

A new approach for rotation-invariant and noise-resistant texture analysis and classification

The analysis and classification of images, such as texture images, is one of the substantial and important fields in image processing. Due to destructive effects of image rotation and noise, the stability and efficiency of texture analysis and classification methods are an important research area. In this paper, a new method for texture analysis and classification has been proposed which is based on a particular combination of wavelet, ridgelet and Fourier transforms as well as support vector machine. The proposed method has been evaluated for 13 texture datasets produced by three original datasets containing 25 and 111 original textures from Brodatz database and 24 original textures from OUTEX database. These datasets comprise 415584 and 93600 rotated noise-free and noisy texture images for Brodatz database and also 49920 noisy and 4320 noise-free texture images for OUTEX database, respectively. Simulation results demonstrate the capability, efficiency and also stability of the proposed method especially for real-time rotation-invariant and noise-resistant texture analysis and classification.     

基于NSCT的旋转不变纹理图像检索算法

针对图像检索中常见的旋转问题,提出了一种基于非抽样Contourlet变换(NSCT)的旋转不变检索算法。以NSCT域各子带系数的均值和标准方差构成基本特征向量。在相同尺 度上,利用各子带的均值和标准方差之和对特征分量由小到大排序,同时根据旋转不变性调整排序后特征向量对应的方向序列,构造方向序列权值、特征分量权值。用加权欧氏距 离进行相似性度量以提高检索性能。采用Brodatz库生成实验库,实验结果表明本文方法取得了较好的检索效果。     

加权自适应CS-LBP与局部判别映射相结合的掌纹识别方法

提取掌纹的最佳低维分类特征一直是掌纹识别研究领域的一个重要方向。针对掌纹图像具有丰富的纹理特征特点,提出一种基于加权自适应中心对称局部二值模式(WACS-LBP)与局部判别映射(LDP)相结合的掌纹识别方法。首先将掌纹感兴趣(ROI)图像分成大小均匀的小区域,利用自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP)算法获取不同区域的纹理特征直方图和权值,经过加权连接得到ROI的加权纹理特征直方图向量;再利用LDP算法对得到的特征向量进行维数约简;最后利用K-最近邻分类器进行掌纹识别。在掌纹公开数据库上进行实验,正确识别率高达97%以上。实验结果表明,该方法不仅是有效、可行的,而且研究思路比较明确。     

自适应加权融合显著性结构张量和LBP的表情识别

针对局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）提取纹理特征时忽略了图像的局部结构信息问题，提出一种自适应加权融合显著性结构张量和LBP的表情识别算法。该算法通过对整幅图片进行显著性区域检测得到全局显著图来消除细小的纹理和噪声。在显著图的基础上进一步提取两种显著性纹理特征，根据每种特征信息熵的贡献度来作为特征向量的加权依据。利用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行表情图像的分类。实验结果表明，自适应加权融合的两种纹理特征能够较好地描述人脸的特征，有效地提高表情识别率。     

一种自适应特征分块加权的图像检索方法

文中提出了一种自适应特征加权的图像检索方法。首先提取图像的颜色直方图以及梯度直方图,根据图像的特点,用不同的方法进行分割。然后将已分割图像分成4×4小块,按照其颜色和纹理的分布情况,计算每小块的特征加权值。最后,以分块加权的一维颜色矢量直方图为特征,进行相似度匹配,欧氏距离较小的图像为检索结果。实验结果表明,综合利用颜色和边缘特征比单独用一个特征进行图像检索的效果要好,自适应特征加权后的检索准确率更高,对于拥有较明显的目标与背景差异的图像,该方法特别有效。     

加权方位特征的纹理图像FCM聚类分割

针对自然纹理的弱规则性特点,提出一种结合图像灰度分布、纹理能量统计的加权FCM纹理分割方法,并在该方法中尝试引入水平位置、垂直位置、中心径向距离等三种方位特征参数。实验证明,该加权FCM聚类算法简单高效、可控性强,纹理分割效果明显,其中样本的三种加权方位特征参数能增强区域分割的聚敛度,有效地提高纹理尤其是非均质粗糙纹理的分割精度。