一种基于小波突出点颜色及空间分布熵的图像检索方法

分析了基于兴趣点的图像检索方法的缺点，提出了一种基于小波突出点的图像检索新方法．该方法在小波域提取突出点，这些突出点既表示了全局变化也表示了局部变化；然后以小波突出点为线索，设计了基于小波突出点的颜色分布熵，既利用了小波突出点的局部特征，又考虑了小波突出点的空间分布结构；用图像间的颜色分布熵来度量图像间的相似性．该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性，而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷．实验结果表明，该方法对图像检索是有效的．     

基于兴趣点特征的图像检索方法

针对全局图像特征无法刻画图像类别信息的缺陷, 提出一种基于兴趣点特征的图像特征检索方法. 首先对图像进行仿射 尺度不变特征转换, 并利用亮度的概率密度梯度提取兴趣点; 然后将兴趣点映射回原始图像, 采用颜色直方图作为图像特征; 最后采用相似性度量模型, 实现图像检索. 选择Corel图像库中的图像对算法性能进行实验分析. 实验结果表明, 该方法可有效提高图像的检索准确率和检索效率, 快速找到用户需要的图像.     

基于特征点组合聚类的图像检索新方法

由于特征点能对图像局部特征进行合理描述,有效使用特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题.针对该问题,提出一种基于特征点组合聚类的图像检索新方法.该方法包括特征点组合聚类算法,以及基于该算法的局部颜色直方图构建策略.与现有的基于特征点和局部颜色直方图的检索方法相比,该方法能有效解决当前方法对特征点位置信息及特征点中心过度依赖的问题.从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度.     

利用颜色和纹理特征的图像检索技术研究

提出了融合颜色和纹理特征的图像检索算法.在颜色特征的提取中,提出了一种矩形重叠式分块策略对图像进行分块.在对纹理特征提取中,提出了利用共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果以及Gabor小波变换对图像中的局部区域的频率和方向信息的优异性能.利用归一化理论,融合3种不同特征.并通过实验证明该方法能够提高图像的检索性能.     

基于Contourlet变换的医学图像检索

针对医学图像特点,提出了一种基于纹理的医学图像检索算法.Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本算法充分利用图像Contourlet变换系数的统计特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为检索的特征向量.采用上述算法对CT图像数据库进行了检索实验,并与基于小波变换纹理分析方法进行了比较.结果表明,在Contourlet变换域上检索查准率高于在小波域上的查准率,从而验证了该算法具有良好的检索性能.     

基于欧拉向量的彩色图像检索方法

为了有效地管理图像数据库,并对其进行查询检索所需的图像特征,提出了一种基于欧拉向量的色彩图像检索方法.该方法将图像位平面的灰度码表示和增量位平面表示相结合用于图像检索.结合方式有两种:一种方式是获得联合欧拉向量作为图像的特征,并对联合欧拉向量进行高斯归一化,然后采用距离公式对图像进行相似度计算,并对彩色图像进行检索;另一种方式是利用图像重要位平面所获得的灰度码位平面和增量位平面,分别获得各自的欧拉向量,采用距离公式加权的方法进行图像相似度计算.实验结果表明该方法有效改善了检索效果.     

基于混沌置乱的小波域位平面盲检水印算法

针对水印图像存在的安全性和鲁棒性问题,提出了一种基于混沌置乱与小波域位平面的水印嵌入与盲检算法.该算法用Arnold变换对水印图像加密,将置乱后的二值水印嵌入到小波变换低频子带的某个位平面中;提取时,先将待检测图像小波变换的低频子带系数表示成位平面形式,然后从嵌入时对应的位平面中提取出水印数据,再经过若干次Arnold变换即可恢复出原始水印数据.实验结果表明:当水印嵌入到中间位平面时,算法能获得较为理想的性能,并实现盲检测.     

一种基于局部颜色特征的图像检索算法

提出一种基于局部颜色特征的图像检索算法.该算法首先对图像进行分块,提取各分块的主色作为颜色特征,然后根据图像中心的重要性,对图像各个分块的颜色特征采用不同的加权系数,使局部图像的特征矢量被增强,从而提高了图像的检索精度.与基于全局颜色直方图方法相比,基于局部颜色特征的图像检索算法具有更好的检索结果.     

炭素制品X射线图像的小波边缘提取

针对经典的边缘检测算法在炭素制品X射线有噪图像的边缘检测效果问题,提出了基于小波变换的多尺度局部模极值边缘检测算法.该方法充分利用了小波变换优越的时频局部化分析能力及图像边缘点和噪声点的小波变换局部模值和方向在不同尺度下呈现不同的特性的特点.首先对图像进行小波增强处理,改善了图像的质量,在此基础上,确定了检测X射线图像边缘的最优边缘检测滤波器(小波基)和尺度,给出了小波多尺度局部模极大值的算法,并将该算法与经典的边缘检测算子进行了比较.实验结果表明,该方法明显比传统检测算子的效果要好,为进一步的缺陷模式识别等高层处理奠定了良好的基础.图3,参15.     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法.Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点,从而进行图像边缘提取.但小波变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣.提出一种基于模极大值的小波变换的局部极大值点选择方法,实验表明,该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果.