基于多小波统计特征的纹理图像检索

为了研究多小波性能,对多小波系数分布的统计特性进行了研究.多小波在实数域能同时具有正交、对称、短紧支撑和高消失矩等特性,单小波却不具有上述的性质,因此在理论上多小波比单小波具有更多的优势.提出并验证了多小波系数直方图服从于指数族分布;根据多小波的特点研究了其系数分布的一阶、二阶矩(共生矩阵)和系数直方图的统计特性,并应用于纹理特征的提取.通过理论分析和在纹理图像检索的对比实验说明在冗余预滤波方式下,采用二阶统计矩方法时多小波优于单小波.     

尺寸可变块匹配双向运动补偿视频帧间编码

为了降低尺寸可变块匹配运动补偿中优化分割的时间复杂性，提出了基于四叉树分割的尺寸可变块匹配双向运动估计和补偿方法。该方法每隔一帧进行一次双向估计和补偿，对于双向补偿帧，利用前一帧的分割信息先进行后向估计和补偿，再对包含复杂运动的小块进行前向估计和补偿，其中的重叠补偿区域采用加权平均。仿真结果显示，在分割的时间复杂性降低了50％的情况下，其峰值信噪比下降很少（平均小于0．1dB），表明该方法是可行的。     

基于相对熵和复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,提出了一种基于复小波理论的特征提取算法,该算法根据复小波分解的特点,从小波系数角度出发,以每个高频子带复小波系数的实部和虚部系数直方图分布特性作为纹理特征,利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来,以相对熵为依据进行相似计算。与单小波方法比较,该算法具有时移不变性、方向性信息多等特点。理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明了复小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波,且Kingsbury方法的性能优于Fernandes的方法。     

基于多小波直方图的纹理图像检索

为了进一步提高小波直方图的检索性能,提出了一种多小波直方图算法. 该算法根据多小波分解的特点,从能量角度出发,通过子带组合、0/1量化等运算生成多小波直方图. 与单小波直方图相比, 多小波直方图在实数域中同时具有正交、对称、短紧支撑和高消失矩等特性, 并且具有计算量小、精度高等特点. 纹理图像检索的对比实验结果表明,多小波直方图的检索精度比单小波直方图提高了16%.     

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．     

PDTDFB和双树HMT的图像去噪

针对金字塔对偶树方向滤波器组(PDTDFB)系数在尺度间、方向间的相关性和隐马尔可夫树模型(HMT)对这种相关性的有效地统计性的特点。提出了一种关于PDTDFB域系数的双树HMT模型应用于图像去噪。在仿真实验中与其他几种典型的去噪算法作对比,验证了提出的模型在图像去噪性能方面具有一定的优越性,较好地保持了图像的边缘细节信息。     

双密度双树复小波RH模型纹理图像检索

针对利用光滑概率密度函数提取小波系数直方图及系数模直方图方法存在参数估计复杂,难以充分有效地提取纹理特征的不足。提出了双密度双树复小波RH模型的纹理图像检索方法,通过分析双密度双树复小波原理,RH模型与非均匀量化器的内在关系,将RH模型推广为提取双密度双树复小波变换系数及系数模直方图特征。该方法结合了RH模型及双密度双树复小波的优点。实验表明,研究方法与利用概率密度函数提取提取直方图特征的方法相比检索率提高了2~9%;推广RH模型提取双密度双树复小波系数模特征的方法获得了75.66%的最高检索率。