基于双树复小波和灰度共生矩阵的纹理图像检索

传统的DWT小波变换在提取图像纹理特征时存在震荡、平移变化、混频和缺乏方向性四种缺陷。为了克服这些缺陷,本文采用双树复小波变换对图像检索中的查询图像和目标图像进行分解,提取6个方向上的纹理特征,为了弥补双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,又利用这两种图像的灰度共生矩阵提取4个统计量特征;最后用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。通过对Brodatz纹理图像库的各种纹理图像的检索实验表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

基于底层纹理特征的图像检索

讨论了统计法中的灰度共现矩阵法和频谱法中的小波变换法来提取图像底层纹理特征,并对此进行了比较和分析,实验表明,基于小波变换的纹理特征提取方法可以有效描述图像底层纹理并取得较好检索结果。     

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DTCWT纹理分析的视频水印算法

该文根据MPEG-4引入的视频对象概念以及对视频对象纹理的编码原理,利用双树复小波变换实现视频图像的纹理分析,将水印嵌入与视频编码结合起来,提出了基于DTCWT和MYEG-4纹理对象的视频水印算法。仿真实验结果表明,该算法使水印和视频对象一起具有灵活多样的存取和随机操作性,对于加性Gaussian噪声、高压缩比的MYEG压缩编码、帧重组和丢帧等攻击具有良好的鲁棒性。     

基于改进纹理特征的现堪图像检索算法

针对灰度共生矩阵缺少图像纹理的整体空间分布特征与双树复小波变换对图像结构细节敏感的缺陷,提出一种融合图像空间分布与结构细节的纹理特征提取算法,应用于现堪图像检索。首先,利用灰度共生矩阵与双数复小波提取图像的纹理信息;然后,将图像均匀分块,分别计算各个块的角点疏密度和纹理细节特征并级联,以此组成图像的空间分布特征和结构细节特征;最后,对纹理信息融合图像的空间分布特征与结构细节特征,完成现堪图像的纹理特征提取。在现堪图库上的检索实验结果表明,该算法能更全面的描述图像的纹理内容,并且可有效提升现堪图像检索算法的检索准确率。     

基于图像敏感区域纹理特征的图像检索

提出一种基于敏感区域动态特征的彩色图像识别方法,模拟人眼视觉特性,在小波变换域内利用K均值聚类提取敏感区域图像,提取敏感区域的动态纹理特征来表示图像内容,并以此计算图像间的相似度、对图像进行分类和检索。仿真实验结果表明,该方法能够较准确地查找出目标图像,并且明显地提高了检索精度。     

基于小波变换的纹理图像融合

针对采集到的纹理图像无法呈现纹理物体的整体特征的缺陷，提出了一种新颖的图像融合算法.该
融合算法基于纹理图像的大部分纹理信息存在于高频子带中的特点，分别对两幅互补图像进行小波分解，
再对低频子带采用平均融合算子处理，然后对高频子带采用高斯 拉普拉斯算子提取局部边缘信息，以作
为融合规则，并根据两幅互补图像的相似度对高频子带加以融合.结果表明，该算法通过对多幅互补图像
的小波分解图像进行融合，使得融合后的图像内容清晰，纹理信息更加丰富，为后续的缺陷查找步骤提供
了准确的依据.     

一种图像纹理特征检索算法

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法,对原始图像进行坐标系的旋转校正,确定方向归一化的图像,再对方向归一化后的图像进行Radon变换．根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性．采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此进行图像检索．基于纹理特征的试验结果表明,该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与RIM算法相比平均检索率提高了3.8％．     

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．     

基于区域特征融合的图像检索算法研究

目前图像检索主要基于颜色、纹理、形状、空间关系等单一特征。针对此局限性,以彩色图像分割为基础,提出一种综合颜色及局部纹理特征信息的图像检索方法。该方法结合了颜色和纹理特征,比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,检索效果更好。     

综合纹理统计模型与全局主颜色的图像检索方法

为了克服纹理概率统计方法中颜色信息丢失的缺点,提高图像检索性能,将纹理概率统计模型和全局主颜色方法有机地结合起来,在对纹理和颜色特征线性加权的基础上对组合后的纹理和颜色特征进行二次检索.实验结果表明,在2 600幅彩色图像库中,与单一特征和线性结合2种特征的方法相比新方法的性能有较大提高,查全率提高30%,平均归一化修正检索等级提高22%.     

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.     

基于整数小波系数的纹理图像检索方法研究

提出了一种用整数小波系数检索纹理图像的方法，纹理图像的主要特征表现在细节部分，而高频部分的小波系数体现了图像的细节，所以从这些小波系数中提取的特征，能够表征纹理图像的主要特性；实验结果表明，用该方法检索纹理图像，能够达到较好的检索效果，并且对亮度不敏感，这一特点是传统的纹理分析方法难以达到的。     

基于支持向量机的图像纹理识别方法

将支持向量机（SVM）应用于基于内容的图像检索领域，提出一种基于Gabor小波变换和支持向量机分类器的新型集成纹理识别方法．目标是利用Gabor小波设计的多通道小波滤波器对图像目标进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和标准差生成表示目标图像的特征向量，将特征向量归一化后用支持向量机进行训练和识别．最后，利用Brodatz纹理库中的纹理图像进行了试验并与其他几种方法进行了比较．结果表明，该方法的识别率在小样本情况下要优于其他几种方法，并且具有更好的泛化和推广能力．     

图像检索中纹理特征提取的研究

为了提高图像检索中纹理特征提取的效率,提出了Gabor小波变换并进行高斯归一化的综合方法,实现了纹理特征的提取,并和其他方法做了对比实验．实验证明,该方法可以提高效率6．5个百分点,有很强的实用性．     

一种基于主色调纹理的图像检索方法

基于主色调和共生矩阵的概念,提出并实现一种基于主色调纹理的图像检索方法.该方法根据用户所给目标图像的多种主色调,基于三种颜色分量和灰度分量的矩阵信息,提取图像的主色调共生矩阵纹理特征,并利用适用该特征的相似性度量函数实现基于内容的图像检索.     

基于形状和纹理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。形状特征融合了几何结构特征与边界方向直方图特征来描述,通过整体结构和轮廓特征的融合全面表达了物体的形状;纹理特征融合了Gabor小波提取的特征和提出的分块统计特征;最后采用加权法融合形状特征和纹理特征,实现外观设计专利图像检索。     

基于纹理特征提取的图像检索技术

主要从图像纹理特征入手,研究如何有效地抽取图像纹理特征对图像进行描述,基于抽取的特征对图像进行搜索,从而提高检索效率和检索性能。     

基于深度特征与局部特征融合的图像检索

为了提高准确率与效率,提出一种基于深度特征与局部特征融合的图像检索方法,选择深度特征作为全局特征,局部特征采用加速不变特征(speeded up robust features,SURF)和局部二值模式(local binary pattern,LBP)等.为了解决典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)的特征融合方法存在信息缺失、信息冗余2个缺陷的问题,将目标函数改进为最小化特征之间的相关性,求解出变换基,通过投影变换得到2种特征中各自所包含的独立性信息,在此基础上加入其中一方所包含的相关性信息,得到最终的融合结果.改进后的融合方法能够更加全面地表征原始数据,同时消除冗余信息.在实验中,首先通过图像分类的应用验证了深度特征与LBP特征融合具有较好的判别能力,平均分类准确率达到99.1%,同时具有较高的时间效率.通过实验讨论不同维度对特征融合性能的影响,结果表明,增加特征选择的维度能够在一定程度上提高分类准确率.最后,验证基于深度特征与局部特征融合的图像检索方法,计算融合特征的相似性距离,根据距离度量得到检索排名.在实验数据集上查准率为98....