Contourlet-1.3广义高斯模型纹理图像检索系统

为了提高基本轮廓波变换纹理图像检索系统的检索率,提出一种基于contourlet-1.3的纹理图像检索系统.该系统将广义高斯模型参数级联构造特征向量,采用Kullback-Leibler距离来衡量纹理图像之间的相似性.结果表明:在特征向量长度、检索时间、所需内存相同的情况下,contourlet-1.3广义高斯模型比同样架构的基本轮廓波变换检索系统具有较高的检索率.而且,在计算复杂度相当的情况下,广义高斯模型与KLD距离相结合,检索率高于能量特征和欧氏距离相结合的情况.     

以能量和峰度为特征的轮廓波纹理检索算法

轮廓波纹理图像检索系统检索率较低的一个重要原因在于纹理特征的提取.针对该问题,从数学角度分析了纹理图像在轮廓波变换域上的统计特性,证明了采用子带系数的能量和峰度作为特征能够更好地刻画纹理结构.在此理论基础上,构造了一种纹理图像检索算法.该算法采用子带系数的能量和峰度级联来构造特征向量,并采用Canberra距离作为相似度度量函数.实验结果表明:在特征向量长度、检索时间、所需存储空间相同的情况下,该检索算法比基于同样架构的已有轮廓波检索算法有更高的检索率.     

基于非下采样轮廓波的图像检索

提出一种基于非下采样轮廓波的图像检索方法.首先对图像进行预处理;然后利用非下采样轮廓波的平移不变特性,将像素点分为强边缘、弱边缘和噪声点三类;最后忽略噪声点,提取强边缘和弱边缘的各个子带的均值和方差等作为特征进行检索.实验结果显示,与轮廓波等方法相比,该方法具有更高的鲁棒性、检索效率更高且特征维数低.     

三特征Contourlet纹理图像检索算法

Contourlet纹理检索算法中,特征向量的构造大多采用子带系数的能量和标准偏差级联得到,这在一定程度上阻碍了细节纹理的准确表达.为了克服这个问题,构造了相对标准偏差这个特征作为纹理特性的描述算子,并将该特征与子带系数幅度均值和峰度级联来构造特征向量.采用这种新型的特征向量,在Contourlet与Contourlet-2.3两种轮廓波纹理算法框架下,以Brodatz纹理图像数据库作为测试对象,相对于目前普遍采用的特征向量,平均检索率提高了5%~7%,从而验证了该算法的有效性.     

基于非下采样Contourlet信息熵的纹理图像检索

提出了一种基于非下采样Contourlet信息熵的纹理图像检索新方法.首先对原始图像进行三层非下采样Contourlet分解;然后计算各个子带的能量,并对其进行排序、合并,得到纹理直方图;最后以纹理直方图为概率密度函数,并用改进的信息熵方法求得函数的熵,以此作为纹理特征进行检索.实验结果表明,该方法与当前基于多分辨率的纹理图像检索方法相比具有更高的查全率和查准率.     

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取

为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。     

基于轮廓波特征的纹理图像识别方法

通过利用方向可控滤波器(steerable filter)和轮廓波(contourlet)分解的方向性及能量变化特性,提出了一种适用于纹理图像的特征提取方法.利用基于轮廓波方向性与分解系数能量的性质可以很好地表示一个旋转纹理图像的特征,而且轮廓波的方向性和分解层次可以根据需要灵活地调节.使用这样的特征并运用简单的分类方法可以对旋转纹理图像进行较为准确的分类.最后通过对标准纹理库(Brodatz)图像的测试,验证了算法的有效性.     

基于多小波和非下采样Contourlet变换的纹理检索

为了更有效地进行纹理图像检索,提出了一种新的基于多小波变换和非下采样Contourlet变换相结合的纹理图像检索方法.首先,采用多小波对图像进行多尺度分解以便保证变换平移不变性的同时也消除变换的冗余性;然后,将所得的高频子带采用非下采样方向滤波器组进行多方向分解,计算低频子带和各层方向子带的一阶几何矩作为纹理特征;最后...     

非采样轮廓波变换下的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合存在的边缘模糊、视觉效果不佳的问题,提出了一种改进的基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的红外和可见光图像融合方法。首先采用NSCT对红外与可见光图像进行多尺度、多方向分解,然后对低频系数采用基于边缘的方法进行融合;对高频系数采用基于区域能量的方法进行融合。最后,通过NSCT反变换来获取融合图像。实验结果表明:文中改进算法得到的融合图像不仅边缘等细节部分更加清晰,而且在视觉效果上更加符合人眼视觉特性。     

基于Contourlet变换的纹理图像检索

提出了一种基于Contourlet变换的纹理图像检索算法。首先对纹理图像进行Contourlet变换,通过调整子带能量参数的次序,改进其旋转不变性,再提取不同尺度、不同方向上变换系数矩阵的均值和标准方差作为特征向量,最后采用Canberra距离进行相似性度量。实验结果表明,此算法在对纹理图像检索时具有良好的检索性能,并具有旋转不变性。     

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.     

广义高斯噪声下阈值系统中的随机谐振

基于两种代表性的测度(互信息、互相关系数)讨论了广义高斯噪声下阈值系统中的随机谐振现象。当信号在阈下时,随机谐振存在且随机谐振的功效随噪声指数参数的减小而降低。根据密度函数的变化,对广义高斯噪声影响随机谐振功效进行解释。这些结果有助于揭示随机谐振的机理和拓广随机谐振在信号处理方面的应用。     

基于纹理特征的图像检索研究与实现

该文讨论了图像纹理特征的提取与表达,在理论探讨的基础上做相应改进,使检索结果的准确度得到提高,并开发出一个试验系统验证该方法的有效性.试验证明基本达到了预期效果.     

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.