基于Gabor变换的雷达图像滤波及无监督分割

提出了一种基于Gabor小波变换的多尺度、多方向的SAR图像去除斑点噪声及纹理分割算法．根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器，对SAR图像进行二维Gabor变换，得到一组滤波后多分辨率、多方向的图像．通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平滑滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口内的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像．给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果，对照试验表明，该方法优于空间灰度共现矩阵方法．     

利用Relief特征加权进行基于小波变换的纹理分割

在利用小波进行纹理分割的相关研究中,通常小波分解的四个子带对分类的贡献是均匀的。为了考虑不同子带对图像分割的不同影响,提出了一种利用Relief算法对小波分解的子带特征进行加权的算法。首先对纹理图像进行标准金字塔结构小波变换,对小波变换后的各层四个子带进行特征提取作为纹理图像的四维特征;从粗尺度开始对纹理图像进行K均值分割,得到初步分割结果;然后把初步分割结果扩展到下一尺度,根据扩展后的分割标记图对相应尺度的纹理特征进行基于Relief的特征加权,得到加权后的四维特征;再进行K均值分割,经过多层迭代后,得到原纹理图像的分割结果。实验结果表明,与未加权的传统分割方法比较,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性上都有明显改善。     

小波变换在图像分割中的应用研究

在讨论基于小波变换的阈值分割算法的同时,提出了Canny算子和小波变换的边缘信息融合的图像分割方法,以及利用小波变换对图像纹理进行分解、特征提取,然后利用模糊C-均值聚类(FCM)进行纹理分割的方法;探讨了各种分割方法的特点、应用范围、及图像分割技术的发展方向.     

基于Gabor变换的雷达图像滤汉及无监督分割

提出了一种基于Ｇａｂｏｒ小波变换的多尺度、多方向的ＳＡＲ图像去除斑点噪声及纹理分割算法，根据ＳＡＲ图像的特点设计一组Ｇａｂｏｒ滤波器，对ＳＡＲ图像进行二维Ｇａｂｏｒ变换，得到一组滤汉后多分辩率，多方向的图像、通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平均滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像，给出对ＳＡＲ图像进行纹理分割的满意实     

基于二维连续小波变换的织物疵点检测

同正常织物纹理比较,疵点区域由于其纹理不规则及变形而导致不同的局部纹理特征。利用二维连续小波特征,能在时域和频域上对织物图像同时实现任意尺度和旋转角度的变换。通过纹理模型和频谱分析,确定出最优的变换尺度和旋转角度,并由预先确定的全局阈值从小波变换系数的模中进行疵点的分割。实际疵点的检测结果表明该方法是可行的。     

基于小波变换的纹理图像分割

Ｍａｌｌａｔ非正交小波变换通常用于光滑图像的边缘提取,本文将其改进后,推广到图像纹理特征的提取和纹理图像的分割,取得了良好的效果。基于小波变换的纹理图像分割的算法中,小波变换尺度数的选取和纹理聚类数的确定是其难点。对此,本文作了详细的讨论,提出了一些独特、有效的解决方法。     

一种采用直方图小波变换的纹理分割算法

提出了一种采用直方图小波变换获得初始聚类原型的图像纹理分割模糊算法；多纹理图像采用自相关函数作为纹理测度，再对图像自相关函数直方图作小波多分辨分析得到初始聚类原型，利用模糊C-均值聚类算法进行纹理分割；对合成纹理图像的实验结果表明了该算法的有效性。     

基于小波变换和数学形态学的图像分割算法

传统的分水岭变换由于对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割现象,为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像分割算法.该方法首先利用小波变换去除红外图像的混合噪声,利用形态学开闭重建运算消除梯度图像中由于灰度非规则扰动和噪声引起的局部极值;最后通过采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,该算法可以实现更好的分割效果,不需要再进行后续的合并处理就能够得到较为理想的结果.     

一种基于小波和Hough变换的仿射不变性商标检索

提出了一种基于小波和Hough变换的仿射不变性商标检索方法.根据商标图像色彩单调、纹理简单的特点,首先对商标图像进行二值化处理并做Hough变换;然后,对经Hough变换的商标图像信息进行规范化处理,使其对应的小波变换具有仿射不变性,并用Mexican Hat小波对规范化后Hough变换信息进行奇异点分析.最后根据奇异点的信息进行商标检索.实验结果表明,该方法在检索效率和检索准确率上均高于现在应用较多的仿射不变矩算法.     

改进的Gabor变换图像纹理特征提取方法应用研究

提出一种具有近似旋转不变性的改进Gabor小波变换纹理特征提取方法,由小波变换系数模的均值和标准方差组成特征向量表示图像内容,利用10幅Brodatz纹理图像经过旋转、分割组成的图像数据库进行了检索测试,并与传统Gabor变换和二元树复小波变换特征提取方法的分类结果进行了比较分析,实验表明本文方法有效地提高了图像检索精度.     

基于双密度小波变换的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能，提出了一种基于双密度小波变换算法．该算法根据双密度小波分解变换的特点，从系数角度出发首先对子带进行组合，然后提取一阶和二阶统计矩并将结果作为纹理的特征用于图像检索．由于组合双密度小波变换采用了过采样，具有时移不变性，所以据此生成的算法具有特征数少、检索精度高等特点．对比实验结果表明，该算法的检索精度比单小波和双密度小波变换分别提高了10％和7％，性能最好的是一阶和二阶统计矩组合的方法．     

一种基于小波多分辨率分解的二值图像水印算法

介绍一种基于小波多分辨率分解的静态图像上的二值图像水印算法，实验结果表明：该算法较好保持了图像的质量，并对常用的图像处理方法有较强的稳健性。     

一种基于小波的Contourlet变换的图像压缩算法

针对JPEG2000图像压缩不能有效地保护图像边缘的局限，提出了一种结合基于小波的Contourlet变换与最优截断嵌入码块编码（EBCOT）的静止图像压缩算法（CEBCOT）．在Contourlet变换中采用小波变换取代拉普拉斯塔式变换获得了非冗余基于小波的Contourlet变换，它通过方向滤波器组把小波变换的高频子带进一步分解为多个方向子带，从而更稀疏地表示了图像的边缘和纹理．CEBCOT采用了改进的EBCOT编码，它依照方向子带大小进行编码块分割，提高了编码性能．实验结果表明，相对于JPEG2000，所提出的算法获得的压缩图像边缘更加清晰，峰值信噪比提高了0．1～0．8dB．     

基于改进的小波变换的纹理特征提取算法

提出了一种基于改进的小波变换的纹理特征提取算法。首先介绍了基于金字塔小波变换的纹理特征提取方法,然后在分析金字塔小波变换和离散小波框架的基础上,提出一种基于改进的离散小波变换的纹理特征提取方法。最后,给出了上述算法的计算机实现方法,并进行了计算机仿真研究。     

基于第二代小波变换的医学图像检索

纹理特征提取是基于内容的图像检索的一个重要环节.针对该问题,提出了一种简单而有效的纹理特征提取算法.采用原始图像的亮度以及图像经过第二代小波变换后子带的方差信息来描述纹理.与传统的采用第一代小波变换进行图像检索的算法相比,提取的特征维数少,计算复杂度小.通过对医学图像库的检索实验结果表明,该算法具有高效的检索效率.同时,还具有对图像的平移、旋转、尺度以及镜面变换的近似不变性.     

基于差值图像及子波变换的人脸检测方法

图像中人脸的检测有广泛的应用范围,提出了一种基于差值图像及子波变换的人脸检测方法．首先根据运动信息从图像序列中检测出候选人脸,然后使用子波变换方法分析候选人脸的直方图,确定出４ 个阈值,再根据此４ 个阈值对候选人脸进行多重阈值二值化,并根据有关人脸的先验知识,在多个二值化图像中定位眼、嘴、鼻．实验结果表明,提出的人脸检测方法能较好地检测出图像中的人脸．此方法在人机交互、安全防范等方面具有一定的实用价值     

基于小波变换的改进DDGVF医学图像分割算法

针对传统Snake模型不能很好地分割带有凹陷边缘图像的问题,提出了一种改进的结合小波的动态方向梯度向量流(简称DDGVF)模型.该算法首先利用小波变换的多尺度特性对待分割图像进行3层分解,然后在每层分解的图像下进行DDGVF算法的分割,不断获得更加精细准确的目标轮廓,最后达到准确分割.针对合成图像、含有噪声的图像和真实的CT以及MRI医学图像进行仿真实验.结果表明:改进算法能很好地解决传统Snake模型不能深入分割凹陷区域、捕获目标范围小等问题,并且具有分割时间较少的优点,是一种高效准确的医学图像分割算法.     

基于二维小波变换的虹膜识别方法

提出一种基于二维小波变换的虹膜识别方法; 对虹膜图 像预处理后, 将二维小波变换与积分图像相结合, 实现虹膜纹理的特征提取; 实验检验了算法的有效性.     

一种新的基于连续小波变换的图像分割算法

研究一种基于空域-时域可连续小波变换的图像分割算法,运用可分离的小波函数作为滤波器提取运动参数,根据运动参数所提供的物体的运动特征实现基于运动估计的图像侵害从而有效地提高了图像分割算法对图像噪声、物体形变以及物体之间遮挡的适应性,由于小波函数的可分离性,大大降低了高维连续小波变换过程中计算的复杂性;采用序贯搜索及由“粗”到“精”的分层聚类相结合的策略,进一步提高了分割效率。通过对算法的仿真研究,验证了本算法的可行性及有效性。