基于双密度小波变换的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能，提出了一种基于双密度小波变换算法．该算法根据双密度小波分解变换的特点，从系数角度出发首先对子带进行组合，然后提取一阶和二阶统计矩并将结果作为纹理的特征用于图像检索．由于组合双密度小波变换采用了过采样，具有时移不变性，所以据此生成的算法具有特征数少、检索精度高等特点．对比实验结果表明，该算法的检索精度比单小波和双密度小波变换分别提高了10％和7％，性能最好的是一阶和二阶统计矩组合的方法．     

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.     

基于内容的图像检索技术

综述了CBIR的需要包括适应大量图像数据库的存储管理和查询应用;介绍了CBIR的系统结构．CBIR的关键技术是基于内容的图像数据库结构,象素域的图像查询检索和压缩域的图像查询检索;CBIR现有的系统有QBIC,Virage,VisualSEEK,PhotoBook和MARS．还对CBIR存在的问题和研究方向进行了分析．CBIR的主要研究方向为评价技术、基于语义内容的图像检索、数据模型、综合检索手段和多维索引技术。     

基于文本的图像检索与基于内容的图像检索技术的比较研究

随着互联网的快速发展及各种数字化设备的普及,现代数字社会中的图像信息的数量在迅猛增长,图像信息的检索技术的研究得到了越来越多的关注.本文介绍了基于文本的图像检索技术与基于内容的图像检索技术,比较研究了这两种技术的不同的特点,指出综合运用TBIR和CBIR共同检索Web图像.     

基于颜色的图像检索

论述了基于颜色的图像检索方法，对颜色空间的选择、颜色的量化以及颜色的相似测试进行了讨论。在此基础上，对两种典型的基于颜色的图像检索方法的特点、关键技术的实现方法以及存在的问题进行了详细的分析和比较。     

基于语义图像检索的关键技术

结合作者在基于内容的图像检索(CBIR)方面的研究工作,指出了基于语义的图像检索是图像检索发展的趋势。首先给出了层次化语义模型,然后介绍语义表示的方法,详细总结了三种语义提取方法:基于视觉特征的语义算法、基于关键字网络的语义算法和基于语义向量的算法。最后,阐述了相关反馈技术的应用。     

基于内容的图像检索技术及应用

对比基于文本的图像检索,基于内容的图像检索技术提供了图像特征(如颜色,纹理等)方面的查询方式。其关键技术是特征提取,国内外很多研究机构已从事这方面的研究并取得了一定的成果。     

Internet图像检索技术综述

对Internet图像检索的现状和发展趋势进行了全面的综合论述,对基于文本的图像检索、基于内容的图像检索和基于语义的图像检索3种流行的图像检索技术进行了深入的讨论.通过广泛收集资料,对几种技术进行了比较性研究.最后,提出了若干值得深入研究的方向.     

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。     

基于小波变换的多分辨图像融合

图像的小波多分辨表征是把图像特征按尺度和方向映射到由小波变换系数构成的金字塔结构的各层中．在此数据结构中，使用不同的基于区域的特征选择方法，实现了对各原始图像的明显特征的选择，包括基于能量判据和基于边缘检测的方法．并且结合这两种方法，综合利用了小波系数的方向信息来进行特征选择．实验结果表明，这些不同的信息融合途径，都能有效地实现基于像素级的多重图像融合，特别是有效地克服由于原始图像的灰度特性和边缘特性不相容对图像融合带来的困难．     

基于分数阶小波变换的图像加密方法

图像置乱是图像加密的常用方法,为了获得更好的加密效果,提出了一种基于分数阶小波变换(FWT)的图像加密新方法。该方法将二维分数阶小波变换与传统的空间域图像置乱方法相结合,对数字图像在分数阶小波时频域内进行图像置乱,实现图像的双重加密。图像加密实验结果表明,采用该方法具有很好的加密效果,在信息安全领域有较好的应用前景和研究价值。     

基于小波变换的混合图像编码方法

提出了一种新的静止图像压缩算法--基于小波变换的混合图像编码方法.该算法综合了多种编码方法的优点.经实验表明在高压缩比的情况下,本算法仍能获得满意的图像质量,优于目前已有的其它算法.     

分数阶小波时频域的图像去噪新方法

为了提高图像的质量以及满足后续图像处理的需求,提出了一种基于分数阶小波时频域的图像去噪新方法。该方法通过二维分数阶小波变换将图像映射到分数阶小波时频域内,在时频域内实现图像的去噪处理,最后通过分数阶小波逆变换实现图像的重构。图像去噪实验结果表明:采用该方法去噪后的图像输出峰值信噪比明显提高,在抑制噪声的同时可以有效保持图像细节。     

基于Curvelet变换水下声纳图像去噪研究

为了更好地消除水下声纳图像噪声及保持图像边缘效果，提出将Curvelet变换方法应用在水下图像去噪技术中．该处理方法克服了Ridgelet去噪只对直线边缘敏感的缺点，并对图像中存在的曲线特征起到了很好的边缘保持效果，并在实验输出数据比较中获得较好效果．     

基于菲涅耳变换的图像置乱研究

研究了位于菲涅耳衍射区的随机相位掩模板对光学图像的置乱.在系统中不需要透镜,完全利用菲涅耳衍射进行图像加密,并利用分别放置在输入平面和变换平面的两块与统计无关的随机相位模板,将原始图像加密成随机噪声.单色平面波的波长λ,传播距离z1、z2和两块相位板及其排列顺序都可作为加密的密钥,既简化了系统又提高了安全性.     

提高亚像元图像分辨率的小波B样条方法

基于亚像元动态成像技术,提出了将小波变换与B样条曲线相结合的方法来提高亚像元图像的空间分辨率．该方法先将亚像元图像用四条B样条曲线插值放大,把放大后的图像进行小波分解为低频及水平、垂直、对角方向的高频子图像,用原始低分辨图像替换子图中的低频部分后再进行小波反变换来重构高分辨率图像．仿真结果表明,与其他方法相比,本方法可得到更好的视觉效果及较高的尖峰信噪比,是一种提高光学遥感图像分辨率的有效算法．     

一种网络图像数据库的快速检索方法

传统网络图像数据库的检索操作,通常是客户端直接将待检索的图像通过网络传输给国家数据库所在的服务器端进行各种匹配操作,这很容易造成网络的拥挤和对检索请求较大的响应延迟。作者提出一种不同的图像数据库检索方法,这种方法能够在不增加服务器端计算负担的同时极大地降低对传输带宽的需求,缩短对客户端的响应时间。     

一种基于四元数小波变换的图像融合方法*

目的基于四元数小波变换理论提出了一种新的图像融合方法。方法基本思想主要包括3步:首先,对图像进行四元数小波分解,得到各个尺度下的高频子带和低频子带。其次,对高频子带和低频子带分别采用区域最大值法和系数平均的融合准则,得到融合的四元数小波融合系数。最后,利用四元数小波逆变换得到融合图像。结果用所提方法得到了6组测试图像在主观和客观上的融合结果。结论实验表明,所提方法比离散小波变换、对偶数复小波变换和曲线波变换的图像融合方法更有效。     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点，提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换，根据变换后各帧的特点．采用不同的方法分别进行消噪；对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换，在小波域中采用自适应阈值进行消噪；对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好。