一种多尺度纹理主频的检测与分割

介绍了一种对含有多种纹理结构的图像的纹理主频检测——香农小波包分解的纹理主频检测 ,然后利用 Gabor滤波器确定主频 ,最后应用边缘提取实现纹理分割     

基于小波变换的纹理图像分割

Ｍａｌｌａｔ非正交小波变换通常用于光滑图像的边缘提取,本文将其改进后,推广到图像纹理特征的提取和纹理图像的分割,取得了良好的效果。基于小波变换的纹理图像分割的算法中,小波变换尺度数的选取和纹理聚类数的确定是其难点。对此,本文作了详细的讨论,提出了一些独特、有效的解决方法。     

基于粒子群优化的文本图像倾斜检测

提出一种基于粒子群优化算法和小波变换的无限制文本倾斜检查方法.首先对扫描的文本图像进行小波变换,然后利用小波变换的水平细节子带提取反映图像倾斜的特征,作为粒子群优化算法的适应度函数.最后利用粒子群优化算法在-90°到90°区间进行搜索,得到准确的倾斜角度.由于采用了小波变换,一方面降低了PSO搜索的计算量,又能更好地反映倾斜特征.实验结果表明,该方法能快速准确地检测出各类文本图像的倾斜角度,并具有很好的适应性,不受语言、字体、字号和非文本图形等因素的影响.最后还讨论了粒子数目、迭代次数和适应度函数对算法性能的影响.     

两阶段框架结构非线性损伤检测

在改进协同PSO算法的基础上,结合分形理论,提出一种两阶段剪切型框架结构非线性损伤识别方法.第一阶段利用Gabor小波变换得到结构各层层间位移的时频特性,并通过盒计数方法计算各层层间位移时频特性的分形维数,初步定位非线性损伤;第二阶段利用改进协同PSO算法精确定位损伤位置和识别模型相关参数.最后通过一栋五层Bouc-Wen框架模型验证了所提方法的有效性,并探讨了容噪性及与其他方法性能的差异.研究表明,所提方法能较好地用于非线性损伤识别,具有良好的容噪性、鲁棒性.     

改进的Gabor变换图像纹理特征提取方法应用研究

提出一种具有近似旋转不变性的改进Gabor小波变换纹理特征提取方法,由小波变换系数模的均值和标准方差组成特征向量表示图像内容,利用10幅Brodatz纹理图像经过旋转、分割组成的图像数据库进行了检索测试,并与传统Gabor变换和二元树复小波变换特征提取方法的分类结果进行了比较分析,实验表明本文方法有效地提高了图像检索精度.     

基于纹理和小波变换的阴影检测去除算法

在基于视频处理的室外场景运动物体检测系统中,对运动物体的阴影进行检测与去除是一个关键环节。文中提出了一种基于纹理自相关和整数小波变换相结合的运动物体阴影检测与去除算法,算法中首先使用纹理自相关对运动物体的阴影进行预提取,再对阴影预提取结果进行统计判别,对判别为阴影误检的区域再进行基于整数小波变换的阴影再检测,最后将两次检测结果相结合实现对运动物体阴影的检测与去除。实验结果表明：文中的方法不仅能够准确地检测出与背景灰度差别比较大的运动物体的阴影,而且能够较好地检测出与背景灰度相近的运动物体的阴影,较好地克服了使用单一方法进行阴影检测与去除时常见的阴影误检问题,获得了很好的阴影检测与去除效果。     

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.     

小波在图象边缘检测中的应用

作者在文章中，介绍了小波理论以及小波在处理信号的奇异值方面的优越性。提出了多尺度逼近小波变换在图像边缘检测中的方法。经计算机模拟，该方法效果令人满意。     

基于多层小波和共生矩阵的纹理表面缺损检测

提出一种利用多层小波和共生矩阵进行纹理表面缺损检测的有效方法.该方法首先将缺损图像在不同水平上进行小波分解,得到一系列低频子图像和高频细节子图像;然后计算和分析各水平上高频细节子图像的共生矩阵特征;最后选择低频子图像进行小波合成得到无纹理图像进行检测.实验证明,该方法能够快速准确地进行纹理缺损检测.     

基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取

结合纹理的能量特性、粗糙性、结构性等特点,根据人类视觉特性,提出了Gabor小波变换滤波器的图像纹理特征提取方法。实验结果表明,虽然图像的Gabor纹理计算量很大,但是方法是有效的。     

基于方向小波变换的边缘检测

定义了一种方向小波变换，并将其用于图像边缘检测．建立了它与Canny边缘检测子的关系．基于此提出的新的边缘检测方法，不仅可以有效地检测出图像的边缘，而且也可检测图像中某一方向的边缘．实验结果表明，新的边缘检测算法具有能检测方向性边缘、算法简单、计算量小、效果佳等优点．     

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。但小渡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渡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。     

光学小波变换在图像边缘特征提取中的应用

小波变换是一种有效检测图像边缘的方法,但由于变换中维数倍增,造成计算量十分大。介绍用传统的4f光学处理系统实现小波变换。它在光学图像的边缘特征提取中能够很好地得到应用。最后给出计算机仿真结果。     

小波变换在图像边缘检测中的应用研究

根据Morlet多尺度边缘检测的思想,对一幅图像f(x,y),对其进行小波变换,然后分别向3个方向上的小波基进行投影.此种方法对于检测具有方向性的图像有比较好的效果.实验表明,该方法得到满意的结果.     

一种改进的基于小波变换的图像边缘检测算法

本文研究了利用小波变换对图像进行边缘特征提取的算法.传统的小波边缘检测算法检测到的边缘均有边缘定位不准确、边缘不连续等缺点.为了解决这些问题,本文对小波边缘检测算法作了一些改进.主要改进了以下两个方面:在图像边缘检测方面,检测小波系数模的相角方向上小波系数的局部模极大值点;在阈值选取方面,不再应用全局的单一阈值,而是选择动态双阈值.实验表明,本文方法在图像边缘的连续性比较好,边缘定位上比较准确,而且能很好地保留图像的细节信息.     

小波变换在医学图像边缘检测中的应用

边缘检测是医学图像处理中的一项基本内容.正确提取医学图像的边缘特征,无论对于描述目标还是解释图像都是十分关键的.由于小波变换具有良好的局部特性和多分辨率的特点,将基于小波变换的边缘检测方法应用于医学图像的边缘提取.实验结果表明,该方法不仅能有效地检测图像边缘,并且对噪声有良好的鲁棒性.     

一种基于Contourlet变换的图像边缘检测方法

基于小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘,而且这种算法所得到的边缘图像往往出现断裂现象.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.提出一种新的基于Contourlet变换的边缘检测算法.仿真结果表明,该算法对图像边缘细节的提取比基于小波的图像边缘检测方法更加丰富,且具有较好的连续性.     

基于Gabor纹理增强的人脸活体检测算法

针对人脸信息认证系统中存在的欺骗攻击问题,利用色彩空间转换信息丢失的特性,提出一种人脸活体检测算法。通过Gabor滤波器组多尺度、多方向地增强关键人脸图像纹理特征,抑制人脸图像的一般特征。高斯径向基函数分类器分类SURF(speeded up robust features)算子提取特征描述子,区分人脸活体与非法用户的欺骗攻击。利用类间方差衡量特征改进前后的可分性,计算图像原始特征与纹理增强后特征的类间方差、类内方差大小以及可分性判据J。在公开数据集Replay-Attack,CASIA-FASD数据库进行测试,彩色纹理图像增强后,人脸关键特征被增强而一般特征被抑制,背景与目标的类间方差增大,类内方差减小,特征可分性增强从而更具鲁棒性,使得纹理细节能被有效利用。实验结果表明,该算法能有效、实时地判断人脸活体与欺骗攻击。