基于多尺度三元组描述子的形状匹配方法

提出了一种新的基于轮廓的形状描述子,称为多尺度三元组描述子.对轮廓进行均匀采样,同时根据多边形近似演化算法提取轮廓的关键点,由采样点和其相邻关键点构成三元组,根据多个尺度下三元组的几何特性(包括角度和边长)定义描述子.这些三元组既包含了形状的局部细节,又包含了形状的全局结构信息,是一种稳定而准确的描述.形状匹配阶段使用动态规划算法.将本方法应用在MPEG-7数据库上,检索准确率达到86.30%,具有显著优势.     

基于多级三角形面积函数的傅里叶形状描述子

提出了一种用于形状检索的基于多级三角形面积函数的傅里叶描述子.对形状轮廓上任一点,多级三角形面积函数通过轮廓的非等弧长分割计算得出,可以很好地描述形状的整体特征和局部细节特征.形状特征向量由多级三角形面积函数的低频傅里叶变换系数构成.在标准的MPEG-7形状图像库上对该方法进行了图像检索实验,并与已有的分别基于中心距离函数、面积函数、最远点距离函数、角度半径复函数、拱高半径复函数的傅里叶描述子以及混合傅里叶描述子进行了检索性能比较.实验结果表明,所提出的方法在相同查全率时具有最高的查准率,且具有较低的计算复杂度,证明该方法的有效性.     

利用小波分析进行基于形状的图像检索技术

目的 解决基于形状检索方法中形状描述符的不稳定、缺乏平移、旋转、尺度不变性等缺点。方法 通过对图像进行小波变换，获得多尺度下的不变矩，得到图像的特征描述符，通过特征描述符的欧氏距离来表示图像的相似度。结果 通过小波变换进行形状特征提取具有很好的图像检索效果。结论 新方法获得的描述符具有旋转、平移、尺度不变性等优点，能够很好地描述图像的形状和空间分布信息。     

基于傅里叶描述子的图像检索技术研究

物体的形状分析和识别是模式识别的重要研究方向,其中傅立叶描述子是其重要方法之一,归一化傅立叶描述子具有旋转、平移、放缩不变性和对起始点的选取不敏感的特点.利用傅里叶描述子对二值图像轮廓进行处理得到特征向量,在获得特征向量后,对待检索图像的特征向量和数据库中的图像用过使用相关系数的度量方法进行相似性比较.在P100数据库上进行实验,通过对实验结果进行分析,表明傅里叶描述子在图像检索准确率方面与保留傅里叶描述子点个数的多少有很强的相关性.     

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.     

一种三结构描述子的图像检索方法

针对基元结构描述子在颜色空间的基础上再提取其他特征,导致偏重对颜色信息的描述而降低了图像检索性能的问题,提出一种应用在HSV颜色空间上的三结构描述子(TSD)的特征提取方法。该方法在HSV颜色空间中分别提取颜色和纹理信息,考虑到了颜色和纹理特征的同等重要性,同时避免了颜色信息的过多干扰;在纹理特征提取中,TSD利用像素间的信息变化来表示局部空间结构信息,解决了传统的局部模式方法忽略对局部结构的空间关系描述的问题,获得了更多的空间结构信息。实验结果表明,该方法在3个图像库Corel-1000、Corel-5000和Corel-10000上的检索准确率分别达到78.08%、38.12%和52.12%,与以往基元结构方法相比,检索准确率得到了提高。     

一种新的基于形状特征的图像检索方法

提出一种新的基于形状的图像特征提取和匹配方法.综合采用改进的不变矩和二维极坐标傅里叶描述子对形状特征进行描述.改进的不变矩可以描述物体的整体形状信息,具有平移、旋转和尺度不变性,二维极坐标傅里叶描述子可以对形状的相似性进行定量判别,具有较强的通用性.最后,采用线性加权求和的方式计算综合相似度,将具有较高相似度的结果集返回给用户.实验结果表明,与其它检索方法相比,该方法可以有效地提高检索的查全率和查准率.     

基于描述逻辑的图像检索框架

提出一种新的基于描述逻辑的、能处理带有分层信度的图像语义信息的图像检索框架,以解决不确定背景知识的图像检索问题.该框架能处理具有分层信度的不确定语义信息,给出了形状及语义两层模型表述图形信息,提出一种能描述分层信度知识的描述逻辑U-ALC,将图像信息检索化归为描述逻辑U-ALC中的逻辑推理,并给出了描述逻辑U-ALC的推理算法.     

融合轮廓和区域特征的形状描述子

提出了一种融合轮廓和区域信息的新的形状描述子。首先提取图像的轮廓,并对轮廓进行采样,形成描述形状轮廓的有序点列表。之后对每个采样点分别顺时针和逆时针等距离跟踪获得两个邻点,计算相邻点距离、拱高以及质心距离三个函数的均值、方差和极差。然后获取由拱高和质心距离组成的复函数的傅里叶描述子。组合统计值与傅里叶描述子形成轮廓特征。最后对区域进行采样形成形状矩阵,获得低频傅里叶系数作为区域特征。对MPEG—7标准图形库的检索实验显示,该描述子的检索性能显著优于三角形面积函数、质心距离函数、拱高半径复函数和Hu不变矩等同类描述子。     

基于第二代小波变换的医学图像检索

纹理特征提取是基于内容的图像检索的一个重要环节.针对该问题,提出了一种简单而有效的纹理特征提取算法.采用原始图像的亮度以及图像经过第二代小波变换后子带的方差信息来描述纹理.与传统的采用第一代小波变换进行图像检索的算法相比,提取的特征维数少,计算复杂度小.通过对医学图像库的检索实验结果表明,该算法具有高效的检索效率.同时,还具有对图像的平移、旋转、尺度以及镜面变换的近似不变性.     

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。     

一种基于Zernike分布矩与Contourlet变换相融合的彩色图像检索算法

基于内容的图像检索技术可以从庞大的网络图像库中较快速地找到用户所要查询的图像,但单一视觉特征不能充分地刻画图像内容信息等问题降低了检索结果的精度.针对于此,该文提出了一种基于Zernike分布矩与Contourlet变换相融合的彩色图像检索算法,首先算法对彩色图像进行Zernike分布矩提取,然后进行Contourlet变换,计算图像转化后的方差和熵,将结果作为图像的纹理特征,归一化处理并计算彩色图像纹理特征的权值.最后将计算后的纹理特征作为图像检索的依据,以此进行彩色图像的检索.仿真实验证明,这种基于Zernike分布矩与Contourlet变换相融合的彩色图像检索算法能够较全面地描述图像的语义信息,更具层次地依据彩色图像的本质特征进行彩色图像检索,一定程度上提高了图像检索的查准率和查全率.     

基于图像变换域的双重数字水印方法

基于变换域的双重数字水印方法,通过嵌入鲁棒水印和脆弱水印实现了图像内容版权保护和完整性认证的双重目的.其优点是利用小波变换,分块、适应性嵌入鲁棒水印,在图像的高频和低频中分别嵌入鲁棒水印,使鲁棒水印更加强壮;同时它利用离散余弦变换,在图像的高频部分嵌入脆弱水印,使脆弱水印在遭受攻击或篡改时更易被损坏.     

A recursive method for phase retrieval in Fourier transform domain

In terms of the cascading property and additivity of the order of the fractional Fourier transform, a new recursive algorithm is presented to implement phase retrieval from intensity measurements in the Fourier transform domain. This approach simplifies significantly computational manipulations compared with conventional iterative algorithms.     

利用改进曲波变换特征提取的 CBIR 算法

针对Gabor变换(Gabor transform,GT)和使用àtrous小波变换(wavelet transform,WT)分解图像的曲波变换不能准确地采集图像中边缘信息的问题,提出一种改进曲波变换(improved curvelet transform,ICT)特征提取的CBIR(content based image retreval)算法.ICT使用脊波变换作为一个组成步骤,使用Gabor小波过滤器的过滤器组实现曲波子带,使用词汇树索引每幅图像的描述符向量,即能量直方图向量.在Corel收集的1 000幅图像上的实验结果表明:提出的算法对数据库中恐龙图像的检索精度可高达97.20％,平均精度比Gabor变换的CBIR算法和使用atrous小波变换的CBIR算法分别提高至少18％,23％,算法ICT的平均召回率为37.40％,远优于GT算法(27.13％)和WT算法(30.70％).在加权平均精度、平均精度、平均检索率和平均秩方面的显著改进使提出算法拥有很好的实用性.     

图像检索技术的研究与应用

分别阐述了基于文本图像检索和基于内容的图像检索技术的发展研究进程,分析了其各自的优缺点和发展方向,介绍了其当前应用的特点和应用领域,指出图像检索的研究发展方向。     

数字医学影像检索算法研究

在D ICOM标准和SA-DWT小波变换实现影像压缩编码建立的医学影像数据库基础上,阐述了医学影像数字化的总体方案.在基于内容的图像查询中,提出了基于小波模极大值及多尺度不变矩相结合的检索算法,并给出相关算法的实现及实验效果分析.     

基于形状的遥感图像检索系统

研究了基于内容的遥感图像库的快速检索系统．系统采用基于形状全局特征与局部特征相结合的两步检索策略，由简单的全局特征来过滤掉大部分的非相关形状，利用矢量近似方法来对所属类别进行快速定位，缩小搜索空间；局部特征相似性是通过形状小波变换系数之间的距离直接计算的．仿真试验表明，该查询结构能够高效准确地对高分辨遥感图像和航片进行检索．     

基于环形分割的医学图像检索

针对医学图像全局特征检索不能很好地体现局部特征,而基于分割后各区域特征的检索又过分依赖于复杂的图像分割算法,提出了环形划分图像的分割方法.在基于环形分割的条件下,分别提取医学图像的颜色和纹理等内容特征,并在此基础上,实现医学图像检索.试验表明,基于环形分割的医学图像检索能够较好地体现图像所记录的颜色空间信息,而且具有旋转偏移不变性的特点,大大提高了医学图像检索的正确率与查全率.