基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.     

用支持向量机检测乳腺X线影像中的结构扭曲

利用频域小波变换对乳腺X线影像中结构扭曲的图像进行小波分解,从得到的分解图像中计算了12个与纹理有关的特征参数.用支持向量机分类算法对样本集2组实验对象(乳腺结构扭曲、正常样本各19个)进行乳腺结构扭曲的识别分类;通过优化支持向量机参数条件,得到最好的分类结果.分类结果表明:本研究确定的12个纹理特征参数组合,用优化的支持向量机分类器检测和识别乳腺结构扭曲,分类正确率为92.1%、灵敏度89.5%和特异度94.7%.     

基于小波变换的纹理识别

利用小波变换在时、频域同时具有良好的局部化性质,提出由小波变换得到的多分辨率表示来进行纹理识别.通过对肝脏B超图象进行分类,结果表明,本文提出的方法具有分类精度高的特点.     

基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率.     

LS-WTSVM的遥感多光谱影像云检测

研究基于最小二乘小波孪生支持向量机(least squares wavelet twin support vector machines,简称LS-WTSVM)的遥感多光谱影像云检测.首先根据云在不同波段中大气的辐射特点,结合Landsat7 ETM+影像数据的光谱特性获得云像元的光谱特征,再通过提取每个图像块的灰度共生矩阵得到相应像元的纹理结构特征,根据像元的光谱特性和纹理结构特征构造特征向量,最后利用最小二乘小波孪生支持向量机多分类算法进行Landsat7 ETM+影像像元的云检测,实现不同类型云区的多分类识别.仿真实验结果表明,该算法能准确地检测出多光谱影像中的厚云和薄云.     

二元树复小波在图像特征提取和分类中的设计与应用

通过二元树复小波变换对图像进行4尺度分解,提取每一尺度下代表6个方向的高频带子图小波系数模的均值和标准方差组成48维的特征向量,利用支持向量机的一对一多分类算法对Brodatz图像库中的112幅图像进行了纹理特征提取和分类实验,结果表明二元树复小波变换提取的图像特征能有效提高图像的分类精度.     

基于局部模式纹理描述符的杂草自动分类算法

传统的耕作过程中,除草剂的施用对环境、人体健康以及其它生物都会产生不利的影响。为了解决这个问题,提出了基于局部模式纹理描述符的简单有效的杂草自动分类算法,首先借助于局部二元模式（LBP）、局部的三元模式（LTP）、局部定向模式（LDP）三种广泛使用的纹理描述算子对杂草图像进行纹理编码,然后通过微观层面的纹理图案将杂草图像分类成阔叶杂草和禾本科杂草,最后利用模板匹配和支持向量机完成了杂草的自动分类。在自己拍摄的400张杂草图像样本上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,与最先进的方法相比,所提方法取得了更好的分类性能。     

奇异值分解在电缆局部放电信号模式识别中的应用

针对局部放电在线检测中的局部放电信号模式识别,在对局部放电信号进行去噪预处理的基础上,对去噪后的局部放电信号进行小波包分解,利用小波包系数构建小波包系数矩阵;然后,对小波包系数矩阵进行奇异值分解,定义奇异值能量百分比作为局部放电信号的特征向量,并利用M-ary算法将支持向量机二分类扩展到多分类,使用粒子群算法对支持向量机参数进行优化;最后,将特征向量作为输入,使用支持向量机对4种放电信号进行识别,并与BP神经网络的识别效果进行对比.结果表明:利用奇异值能量百分比构建的放电信号特征向量能够很好反映原始信号的特征;基于支持向量机能够有效对放电信号进行识别,平均识别率达到95%,随着分解尺度增大,4种放电信号的平均识别率增大,但增大的幅度减小;支持向量机和BP神经网络均能够很好识别4种放电信号,且支持向量机相比BP神经网络,具有更好的识别效果.     

多进制Haar与斜Haar小波在纹理分类中的应用

基于Walsh变换和斜变换给出了一种构造多进制Haar小波和多进制斜Haar小波的方法,并利用这些变换特有的快速算法加快了小波分解速度．实验中用该类小波分解图像,然后提取纹理图像的特征量,使用最小距离分类器进行纹理分类并比较了构造出来的各类小波的分类正确率,给出了选择小波基的原则．实验结果表明多进制斜Haar小波滤波器组具有更佳的分类效果．     

一种局部频域分析的多尺度纹理特征提取方法

在局部二进制模型和多分辨率分析的基础上,提出一种基于局部频域分析的多尺度纹理特征提取方法.对纹理图像采用局部圆形邻域作为局部模板进行局部频率变换,对各频段图像实现多分辨率分析,提取多尺度下的特征向量,结合SVM算法进行分类实验.结果证明,该方法在继承了LBP对光照因素具有的稳定性的同时,具有旋转不变性特征;利用NSCT在多尺度下进行的纹理特征提取也满足尺度不变性的需要,与其他方法相比提高了分类准确率.     

基于二元树复小波和SVD不变性的纹理图像分类算法

针对双树复小波变换(DT-CWT)用于图像的纹理特征提取时,不具有旋转和尺度不变性的局限,提出了一种基于DT-CWT和SVD的纹理分类算法.该算法首先利用DT-CWT从图像中提取出纹理特征,然后对纹理特征进行奇异值分解获得具有旋转和尺度不变性的特征向量,采用BP神经网络作为分类器,并提出改进的BP算法训练网络,使得网络很快找到全局最优解.将本方法与其他的分类算法进行比较,实验结果表明,本算法具有较高的分类正确率.     

一种渐晕纹理图像自动分类方法

传统纹理分类方法对光照比较敏感,不均匀的光照分布（如渐晕）会在很大程度上影响纹理分类的准确率．为解决此类问题,针对渐晕纹理图像,提出了一种纹理图像自动分类方法;在利用小波包提取纹理指数算法的基础上,根据渐晕系数自动调整各小波包分解系数,从而消除了渐晕现象对纹理特征指数的影响,最终提高了纹理分类的准确率．仿真实验结果表明,利用此方法对渐晕纹理图像进行分类,准确率有了较大程度的提高,取得了比较理想的分类效果．     

基于增量特征和局部奇异性的水下图像分割法

针对深海三类典型的纹理:热液、岩石和海水,提出了一种新的基于增量特征和局部奇异性的水下图像分割方法.定义了一种新的增量特征s(d),反映像素点由小尺度到大尺度变化的剧烈程度;利用二维小波变换分析图像局部奇异性,并结合多项式拟合的方法提取奇异性特征P;最后根据s(d)和P组成特征矢量,结合k均值聚类方法,对图像进行分割.实验结果表明该方法能有效地分割出上述三类纹理.     

图像压缩算法的研究

采用自适应子带分解方法对原始图像经过基于提升算法的小波变换后进一步分解,对分解后的码块采用自适应相对距离最近阈值法将局部块划分为4类（平坦、过渡、弱纹理和强纹理）,对平坦局部块进行向量量化编码,对其余局部码块使用改进的位平面编码从而提高压缩比和编码效率．     

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.     

基于混合隐Markov模型的红细胞计数方法

为解决红细胞的计算机自动识别问题 ,引入了混合隐 Markov模型对彩色细胞纹理进行识别 ,采用螺旋型采样方法 ,应用一维隐 Markov模型解决二维图像处理问题。选择不同的样本 ,以期望最大算法训练多个混合隐 Markov模型 ,利用它对图像进行纹理识别 ,以距离变换和分水岭算法进行分割计数。该方法在分类正确率和算法适用性上取得了比较好的结果 ,提高了制片质量。该方法对中等质量的红细胞照片进行计数能够取得 94 %以上的识别正确率。提出了对混合 Markov模型初值选取问题的一种改进算法 ,以提高计算效率和算法鲁棒性     

基于JPEG2000压缩域的油库检测

油库检测是遥感图像目标检测领域的一个研究热点. 针对目前遥感图像通常以JPEG2000压缩格式储存的现状,提出基于JPEG2000的光学遥感图像油库检测算法. 在不经过全部解压的数据中,直接提取小波系数进行目标的检测. 根据小波系数的不同特性,针对低频子带,采用Hough变换提取油库的圆形形状特征;针对高频子带,利用堆叠降噪自编码器进行特征提取和描述. 最后利用支持向量机进行特征融合和目标检测. 实验结果表明,本算法能够准确快速地检测遥感图像中的油库目标,具有较高的检测率和较快的处理速度.      

基于小波变换和SVM的文本区域定位

提出了一种基于小波变换和支持向量机(SVM)在数字图像中定位文本的方法.对图像进行小波变换,并在低频概貌和高频能量空间应用SVM提取文本的纹理特征,由SVM来决定当前的像素是文本类还是非文本类.因为SVM的分类结果可能存在噪声或错误,用形态学去噪和计算纹理能量的方法对SVM的分类结果进行后处理.小波变换和SVM的结合,不仅降低了输入空间样本的数量,而且利用了SVM适合于高维空间工作的特点,提高了文本提取的效率.实验结果表明,提出的方法可以快速有效地定位数字图像中的文本区域.     

基于小波变换的矢量量化快速码字搜索算法

针对矢量量化过程中编码的复杂性,提出了一种基于小波变换的自适应快速码字搜索算法.该算法使用欧几里德距离的平方作为量化的失真测度,首先为输入矢量选择合理的初始匹配码字,然后利用多控制点的三角不等式和变换域中矢量的性质去排除不可能匹配的码字,最后通过搜索空间的逐次降低找到与输入矢量最匹配的码矢量.仿真结果表明：在需要很少预先计算量和额外存储量的条件下,文中算法的编码质量和全搜索算法相同,但是其计算量却极大地降低.