一种基于非线性结构张量的边缘增强算法

基于偏微分方程的增强算法是解决图像边缘结构增强问题最有效的方法之一。本文提出一种将非线性结构张量与非线性边缘增强相结合的算法。其中,非线性结构张量的邻域选择方式能更好地描述图像局部几何结构,非线性边缘增强的各向异性扩散方式更有利于在增强边缘的同时有效地降低噪声水平。实验结果表明,本文算法不仅有效地增强了图像边缘,而且在噪声水平较高的环境下也有着良好的表现。     

基于多尺度边缘链码方向的图像检索算法

提出了基于多尺度的边缘链码方向的图像检索算法。首先采用不同的尺度对图像进行轮廓描述,获得多尺度的图像轮廓图;再对不同尺度的轮廓图进行链码方向统计,计算不同链码方向所占的比值,计算均向量;最后利用向量的欧式距离度量相似性。实验结果表明,该算法具有查准率高、检索性能良好等优点。     

基于边缘结构特征的图像检索

本文提出了一种用边缘结构特征检索图像的方法。特征矢量是通过计算局部边缘图中的像素空间分布矩阵得到的。本文提出的算法能够有效的提取嵌入在边缘中的信息。实验证明,这种结构描述子可以有效捕捉边缘信息,提高检索的性能。     

基于结构张量与随机游走的图像分割算法

将结构张量与随机游走算法相结合,提出一种新的图像分割策略.算法通过分析结构张量特性,提出尺度向量的概念来计算像素间的连接权值,然后应用随机游走算法实现分割.利用尺度向量得到的权值刻画了图像局部的结构信息,更有效地实现了图像分割.此外,还提出了一种自适应各向异性的滤波函数,用以代替高斯函数对结构张量进行平滑,使所得到的结构张量可以更好地保留图像的复杂结构信息.实验表明,所提算法具有更好的分割准确性和稳定性.     

基于结构张量扩散的改进PDE滤波算法

从扩散的角度分析了图像处理中传统热扩散和PM模型的不足,提出了一种各向异性的改进PDE滤波算法.该算法利用图像的结构张量信息和局部特征,自适应选取扩散系数,在图像平坦区域,具有各向同性扩散;而在图像边缘处,则只沿着切向扩散.实验结果表明,该算法具有良好的滤波性能,在滤波的同时可有效保护边缘细节,对灰度图像特别是医学图像,相对于传统方法,该算法可以获得更好的主观视觉效果和客观性能评价指标.     

基于形状边缘点夹角直方图的图像检索研究

针对形状特征图像检索具有平移、旋转和尺寸不变性的优点,提出了一种直接在边缘曲线上提取特征的方法,该方法利用边缘点的夹角直方图作为特征向量.经实验表明:该方法能有效提高图像检索的精确度,并能缩短检索时间.     

基于空间数据结构的图像检索

提出了用图像联合特征取代单一的图像特征表示内容的模型，通过把图像的相似性定义在欧氏空间，引入了空间数据索引结构，针对图像联合特征的高维性，提出用X树空间结构来索引图像联合特征从而实现对图像内容进行检索的方法，通过实验比较，证明该方法的检索不仅视觉效果良好，而且检索效率也明显提高。     

综合利用边缘和颜色特征的图像检索

分别介绍了图像边缘和颜色特征的提取方法,及基于内容的图像检索系统的实现。试验结果表明,在图像检索时合理利用图像的边缘和颜色特征,可有效地提高系统的检索性能。     

基于多尺度及多方向分析的纹理图像检索算法

提出一种基于多尺度及多方向分析的纹理图像检索算法.针对纹理图像的特点,从不同尺度和方向比较了实数离散小波变换和双树复小波变换的性能.充分利用双树复小波变换的旋转不变性、良好的方向选择性以及有限的冗余等优点,将其有效地应用于纹理特征提取过程中.通过提取各子带上的能量和标准差作为特征矢量.采用Camberra距离作为相似度量进行检索,减小了计算量,取得了良好的检索效果.实验结果表明,双树复小波提取纹理特征所获得的检索性能优于实数离散小波检索算法,也优于经典的灰度共生矩阵算法,且算法具有良好的旋转不变性.     

基于Marr-Hildreth算子多尺度图像边缘检测

针对监控图像的不同边缘特征,图像噪声大小和对边缘检测不同的要求,利用Marr-Hildreth拉普拉斯边缘检测算子多尺度特征,使用不同尺度的Δ2G算子,对监控图像进行边缘检测.     

基于边缘切向流与颜色量化的图像抽象化

图像抽象化绘制旨在以模糊、抽象的艺术手法展现图像。提出了基于边缘切向流与颜色量化的图像抽象化绘制方法,首先,在RGB(Red,green,blue)颜色空间提取各颜色通道的梯度,并对其进行融合,对融合后的梯度图像求边缘切向流,并使用高斯差分滤波(flow-based difference-of-gaussians,FDOG)方法提取图像的特征线条;然后,对原始图像用非线性方法进行平滑处理,并在(hue-saturation-intensity, HSI)颜色空间进行量化;最后,将量化图像和特征线条图像进行融合,得到原图像的抽象化图像。实验证明该方法增强了图像轮廓的主要特征并忽略了局部细节,突出了图像的层次感,使图像简洁清晰,抽象化效果显著。     

基于边缘图的梯度域图像融合方法研究

梯度域图像融合通过最小化融合图像的梯度场与融合梯度场之间距离求得融合图像,融合梯度场的准确性直接决定融合图像质量;由于源图像信息之间存在互补性,基于结构张量的梯度融合方法得到的融合梯度场的准确性不高,为保证融合图像质量,重构时需要添加其它感知项进行校正;提出了一种基于边缘图的梯度场融合方法,在边缘像素处以梯度值为权重进行加权融合,在非边缘像素处采用梯度值取大规则进行融合;实验结果表明:梯度场融合方法得到的融合梯度场准确性高,重构的融合图像具有满意的视觉质量和客观评价成绩。     

基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法

使用序列图像的灰度-时空张量描述子来描述图像特征,并在此基础上提出了一种基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法. 该方法使用张量的黎曼度量给出序列图像特征描述子间距离的定义,并使用改进的Hausdorff距离取代欧式距离来完成黎曼度量的计算,据此构造序列图像匹配相关函数,以提高图像在噪声及遮挡情况下的匹配能力;在上述基础上,给出匹配光流场算法. 仿真结果显示,该算法相对于传统基于微分的光流场计算方法（H-S算法,L-K算法）和传统的基于灰度的块匹配算法在计算精度、抗噪声等方面更有优势.      

基于自适应结构张量的FCM改进算法

针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一,易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题,提出一种基于自适应结构张量的FCM算法,并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制,采用基于各向异性滤波的结构张量;引入图像边缘密度函数,用以衡量图像节点的平滑性,自适应地计算各向异性滤波函数所占比例;定义一种自适应结构张量相似性度量标准,用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性,有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准;采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像,改进算法获得了更加精确的分割结果.     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于模糊增强的图像边缘检测的研究

对图像处理时的边缘检测算法作了分析和研究,介绍了基于模糊增强的图像边缘检测算法,详细研究了单层次模糊增强和多层次模糊增强的算法,并结合实验说明,该智能图像处理方法不仅能够明显的增强图像,而且可以检测到良好的图像边缘.最后,展望了这一新的研究应用领域的发展前景.     

一种基于主颜色表的图像检索算法

提出了一种基于示例图像的主颜色表的图像检索算法,该算法结合了颜色空间的量化、聚类、组合等思想,使系统获得了良好的检索效果。