利用颜色和纹理特征的图像过滤方法

随着互联网络和多媒体技术的发展,色情图像的传播越发猖獗.为了有效地防止色情图像的传播,本文中提出一种综合利用颜色和纹理特征的色情图像过滤方法.该方法根据色情图像的颜色和纹理特征,建立肤色模型和皮肤模型对图像进行检测识别.利用该方法对752幅色情图像和4000幅正常图像进行过滤实验,结果表明该方法具有较高的准确率.     

一种新的掌纹特征提取算法

提出一种基于小波图像分解和不变矩函数的掌纹特征提取算法.该算法首先对掌纹ROI灰度图像进行N层二维小波分解,得到3N 1幅子带图像,分别计算每幅子图像的各阶不变矩函数作为特征向量.该算法首次将不变矩理论应用于掌纹识别,可对掌纹ROI灰度图像直接提取特征,去除了如图像增强和纹理细化等预处理算法所带来的消耗,得到的特征向量长度远小于传统算法.作者使用自行采集的数据库对该算法进行实验,获得了98.33%的正确识别率,验证了算法的有效性和准确性.     

基于图像相似性检测的图像垃圾邮件过滤方法

日益泛滥的图像垃圾邮件给互联网用户带来极大的不便,如何对其实施有效过滤成为亟待解决的问题.分析图像垃圾邮件过滤中的关键问题邮件图像的特征提取.利用垃圾邮件重复发送、内容高度相似的特点,提出一种过滤图像垃圾邮件的新方法:提取邮件图像的综合特征值,以此作为目标邮件图像与垃圾邮件图像样本库相似性度量的依据,通过检测其是否相似来实现垃圾邮件图像的过滤.实验中,提取邮件图像的颜色、纹理和形状3种底层特征,其描述方法分别为颜色矩、共生矩阵统计量和不变矩.结果表明该方法对图像垃圾邮件的召回率达到95%以上.     

一种基于人体裸露皮肤形状的不良图像过滤系统

为了提高不良图像的过滤精度,从人体裸露皮肤的形状出发,设计了一种新型不良图像过滤系统.该系统由自适应肤色分割模块、特征提取模块和分类器模块组成.首先,基于人脸检测和Graph Cuts分割方法,提出了一种自适应肤色分割方法,对包含人体的图像进行肤色的精确分割;然后,利用Zernike矩和灰度共生矩阵构造出全局特征与局部特征相组合的特征向量;最后,采用遗传算法优化基于RBF核函数的支持向量机.实验结果表明,所提的过滤系统能够准确过滤裸露皮肤较多的不良图像,正样本查准率超过94%.     

基于支持向量机同步的自适应水印检测方法

提出了一种基于支持向量机(SVM)同步的自适应水印检测方法.该方法利用模糊聚类分析图像纹理、亮度和对比度掩蔽特性,在离散小波变换域自适应嵌入水印信号.为抵抗几何攻击,利用6个图像组合矩表示原始图像的几何特征,通过SVM学习图像旋转、缩放和平移的变换参数,同步后再进行水印的检测和提取.仿真实验表明,该算法在一定的视觉强度下可嵌入鲁棒性更强的水印,能有效抵抗噪声、JPEG压缩和几何攻击,水印检测无需原始图像,具有实用性.     

基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.     

基于多特征的旋转不变纹理图像检索

为了消除图像旋转对图像检索的影响,提出了一个基于非下采样轮廓波变换、灰度共生矩阵和新相似性度量的旋转不变纹理图像检索算法。非下采样轮廓波变换具有各向异性和平移不变性。灰度共生矩阵描述了图像的方向性、邻近空间关系和方差的变化范围。通过计算每个非下采样轮廓波变换尺度下的所有子带的平均能量和平均标准差,灰度共生矩阵的二阶矩角、惯性熵、惯性矩、反差分矩,惯性相关系数的均值、标准差,得到具有旋转不变性的纹理多特征。提出一种新的相似性度量以改进纹理图像检索性能。实验结果表明,对于1个含640幅图像的旋转纹理图像库,与基于双树复小波变换的方法相比,该文图像检索算法将旋转纹理图像检索准确率由73.28%提高至80.71%。     

基于Zernike矩和水平集的超声图像分割

为了提高超声图像的分割精确率,提出了一种基于Zernike矩和水平集的超声图像分割方法.首先,利用9个具有不同阶数和重复度的Zernike矩提取超声图像的纹理特征,保留矩的幅值和相位,获得18个特征图,同时在每一特征图目标区域内外采样,利用采样值计算出特征图的权值.然后,将特征图与高斯算子进行卷积,计算其边缘检测函数,将所有特征图的边缘检测函数与对应的特征图权值相乘,所得结果之和即为该超声图像的边缘检测函数.最后,利用基于变分函数的水平集方法对超声图像进行分割.基于前列腺超声图像的实验结果显示,相比基于梯度的水平集方法和基于Zernike矩幅值的水平集方法,所提方法具有更高的分割精度,dice相似系数达到95%以上.     

基于多特征融合的海洋生物图像检索方法的研究

基于内容的图像检索技术主要是通过提取图像的颜色、形状、纹理等可视特征作为图像检索依据,对图像库进行近似检索.针对海洋生物图像的特点,将离散余弦变换技术应用到图像检索中,计算基于圆环分割的图像块的DCT能量矩得到图像的纹理信息.在此基础上,提出了一种综合DCT能量矩和不变矩的多特征融合的图像检索方法,并将其应用到海洋生物图像检索中.实验结果表明,使用该方法可以提高海洋生物图像检索的准确率,且对图像的旋转、缩放和平移具有不变性.     

一种基于IFFT的小波矩的快速算法

该文提出了一种基于快速傅立叶逆变换 (IFFT)的小波矩的快速算法。小波矩除本身具有矩特征的旋转、平移、缩放不变性外 ,还具有对图像细节特征的描述。该文在小波矩和快速傅立叶逆变换方法的基础上提出了一种基于IFFT的小波矩的快速算法。实验结果证明 ,这种方法大大简化了小波矩的计算