基于非下采样contourlet变换的纹理图像检索算法

提出一种应用非下采样contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)进行图像检索的算法,以获取一种兼顾纹理图像概貌和细节信息的特征,从而提高图像检索的性能.该算法利用NSCT对图像进行多尺度、多方向分解,获得子带系数矩阵;对低频子带系数提取能量和方差作为全局纹理特征,并对高频子带系数分别提取尺度间和尺度内纹理信息;通过非高斯双变量模型拟合子带系数,利用信息熵描述尺度间特征;尺度内特征通过对同一层子带图像按主方向排序,获得直方图图像,计算其加权信息熵作为特征向量.对Brodatz标准纹理库的检索实验结果表明,与同类算法相比,该文方法具有更高的检索性能.     

融合Nystr(o)m方法的谱聚类算法(NSDcut)的图像分割

为了克服谱聚类算法SDcut在计算相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量时,比较耗时的缺点,提出了融合Nystr(o)m方法的SDcut算法NSDcut,并应用于图像分割.该算法采用Nystr(o)m方法构建相似度矩阵和计算相似度矩阵的特征向量,并用这些特征向量通过矩阵运算降低了SDcut算法中的相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的阶,从而降低SDcut算法的时间复杂度.实验结果表明:NSDcut算法提高了SDcut算法的运行速度,同时也具有SDcut算法的聚类性能.     

基于特征融合的图像检索方法

针对传统特征融合方法中权值的不易确定性,提出一种动态确定特征向量权值的算法。首先根据特征向量对应维之间的距离确定权值大小并形成权值矩阵,然后计算加权特征向量之间的距离,作为两幅图像的相似度。最后通过相似度排序完成图像检索。实验数据表明,该算法在存在干扰数据集上都有良好的检索效果,由于不需要大量实验确定权值的大小,在效率上得到了大大提高,与传统的算法相比,具有更高的检索效率。     

一种基于二进制语义特征向量的协同过滤方法

提出了一种图像检索新方法,通过用高层语义描述图像,用二进制特征向量判断语义特征是否存在,由向量计算若干图像相似的可能性(即概率),再根据概率值判断图像的相似度值.通过收集每一次检索时用户的反馈信息,采用协同过滤技术挖掘以往用户的反馈信息,同时给数据库中每幅图像分配一个领域,若检索中图像代码相同则提高它们的相似度.通过比较查全率和查准率,证明该方法优于传统的基于内容的图像检索方法.     

融合Nystrm方法的谱聚类算法(NSDcut)的图像分割

为了克服谱聚类算法SDcut在计算相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量时,比较耗时的缺点,提出了融合Nystrm方法的SDcut算法NSDcut,并应用于图像分割.该算法采用Nystrm方法构建相似度矩阵和计算相似度矩阵的特征向量,并用这些特征向量通过矩阵运算降低了SDcut算法中的相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的阶,从而降低SDcut算法的时间复杂度.实验结果表明:NSDcut算法提高了SDcut算法的运行速度,同时也具有SDcut算法的聚类性能.     

基于压缩感知的图像水印算法研究

提出一种基于压缩感知和非采样Contourlet变换的数字图像水印算法.首先使用NSCT变换对载体图像进行稀疏分解,对低频系数矩阵进行Arnold置乱;然后采用高斯观测矩阵对系数矩阵进行压缩感知测量,在感知域(压缩信号)中进行水印嵌入;最后使用OMP算法恢复重组的低频矩阵信号,使用NSCT逆变换重构图像.算法中,测量矩阵同时充当了密钥的作用,增强了算法的安全性,此外Arnold变换也增强了水印的不可见性和安全性.仿真实验证明,所提算法对加噪、滤波、旋转具有较高的鲁棒性.     

基于非负矩阵分解的相关反馈图像检索算法

提出了一种新的基于非负矩阵分解(NMF)的相关反馈检索算法．在每次反馈过程中,由用户标记与查询图像相似的正例样本的特征向量构成样本矩阵,进行NMF分解,得到NMF的基矩阵和样本的系数矩阵,然后根据分解所得的模型进行检索．由于NMF在一定程度上勾勒出了相关图像在基矩阵所代表的空间中的分布,因而可以有效地提高检索的查准率．使用由500幅图像组成的图像库进行实验,通过与特征加权以及支撑向量机相关反馈方法的比较表明,该方法通过交互的NMF相关反馈,确实能使图像检索的查准率得到较大的提高．     

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。     

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.     

IHS变换域的遥感图像NSCT融合算法

针对非采样Contourlet变换(NSCT)在多光谱图像与全色图像融合时复杂度较大的问题,提出一种IHS变换域的多光谱图像与全色图像NSCT融合算法.该算法首先对多光谱图像进行IHS变换,然后再将强度分量图像与全色图像进行基于NSCT的融合,得到新的强度分量,最后再做IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,将IHS变换与NSCT相结合,有效地减少了融合计算量.另外与小波变换、Contourlet变换、NSCT等多分辨率分析的遥感图像融合算法相比,该算法还有效地减少了融合图像的光谱扭曲,提高了融合图像的视觉效果.     

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.     

一种新颖的图像多尺度几何变换及其应用

提出了一种新颖的图像多尺度几何变换方法,主要由预处理、方向滤波器组和最优方向小波变换等组成.方向滤波器组将预处理后的高频分量分解为多个方向子带,然后每个方向子带执行改进的最优方向小波变换.该变换兼有Bandelet变换和Contourlet变换的多尺度几何分析特性,能更稀疏地表示边缘和纹理特征.分别将EBCOT编码和硬阈值去噪应用到图像变换系数中,从而实现了有效的图像压缩和去噪,很好地保护了图像细节.实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,所提出的图像压缩和去噪方法在视觉质量上明显优于基于Bandelet或Contourlet变换的方法,峰值信噪比也提高了0.1 dB以上.     

基于小波变换的医学解剖与功能像融合新算法

摘要： 近年来,用于从多模医学图像数据中挖掘有用信息的融合算法不断被提出。但是,还没有一种合适的算法用于医学解剖和功能像的融合。基于此,提出一种基于小波变换的新方法,用于医学解剖和功能像的融合。选择高频系数时,通过计算各子图像的全局梯度来实现高频信息的融合,使融合后的图像较好地保留解剖结构所对应的功能信息;低频系数采用基于邻域能量的融合算法,保留解剖图像的边缘和纹理特征。实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法强化了融合图像的边缘和纹理特征,有效地保留了原图像的解剖信息和功能信息。     

基于小波压缩和用户反馈的图像检索系统

为提高图像检索系统的准确率和有效率，本文提出一种基于小波压缩和用户反馈的图像检索方案。本系统直接对小波压缩图像进行分析，提取压缩域低频图像的颜色、纹理、形状特征，然后通过判别函数判别图像的相似性。利用检索结果的聚类性，以聚类用户反馈来提高检索系统的准确率和有效率。实验结果表明，利用颜色和纹理特征检索的效果较好，而利用形状特征检索的结果一般。     

结合彩色边缘与LBP纹理的图像检索算法

基于图像颜色、纹理和形状单一特征的特征提取和匹配的方法很多,各有优缺点,因此,本文提出了将图像中心区域的uniform模式的LBP纹理与环形分块彩色边缘相结合的图像检索算法。常用的形状检索算法只能对连续封闭曲线才有好的检索效果,而对自然彩色图像检索效果较差,而本文将图像分成几个环形分块,对每一环形分块内的图像提取彩色边缘并形成颜色直方图用于图像形状描述。纹理采用uniform模式的LBP描述,最后采用加权法融合形状特征和纹理特征。根据实验比较,该算法能较大提高大多数类别图像检索的查准率。     

A robust watermarking algorithm based on significant-tree in Contourlet domain

An adaptive algorithm operating in the Contourlet domain is presented. Contourlet is a new image sparse representation, which is better than a wavelet for piecewise smooth images with smooth contours. Because of flexible multiresolution, local and directional sensitivity of Contourlet transform, our approach also defines significant-tree in the Contourlet domain. By analyzing the relation of the Contourlet coefficients, we embed the watermarking into all the coefficients of each significant-tree. Then referring to the statistical properties of the coefficients, the masking characteristics of texture are defined for adaptively controlling the embedding strength. Experimental results show that the proposed algorithm is highly robust to various attacks, such as JPEG compression, medium filtering, cropping and rotation. Furthermore, comparisons with a classical method in the wavelet domain prove the validity of the new algorithm.     

Curvelet感兴趣区域相关图的纹理图像检索

提出了一种基于感兴趣区域纹理图像的检索方法.对纹理图像进行Curvelet多尺度分解,根据各层子带的能量分布提取感兴趣区域,并量化感兴趣区域Curvelet系数,计算颜色自相关图而构造图像的特征向量.在Brodatz纹理库中的实验结果表明,与原有基于Curvelet的纹理图像检索方法相比,所提出的方法对纹理图像检索的效果更佳.     

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...