基于树状分解隐马尔可夫树的纹理分类模型研究

遥感图像纹理信息丰富，要准确地进行纹理特征描述，必须尽可能地抓住其本质特征和属性。以小波域隐马尔可夫树模型为基础，并结合遥感图像特点，提出在全树状小波分解的基础上建立隐马尔可夫树模型，在子图选择上用图像熵作为判据，使分解更有针对性，并使计算效率得以提高。     

基于小波变换和升高变换的IC图像纹理分割算法

引入二值图像的升高变换,并结合小波变换提出一种IC图像纹理分割算法．在纹理分割过程中,首先对IC图像进行小波分解并对二值化后的近视部分进行升高变换,然后利用原图像信息识别出不同纹理,分割出不同区域．实验表明,该算法快速、高效,具有很好的实用性．     

基于小波包分解的纹理图像去噪

噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想．文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法．采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的．实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果．不仅可以去除纹理图像中的大部分噪声,而且可以较好地保留图像纹理信息．     

用于疵点检测的织物自适应正交小波的实现

应用随机算法并给以一定的约束条件，可以有效地由满足正交归一条件的滤波器中，优化获得与织物纹理相匹配的滤波器。应用这种织物自适应滤波器对织物灰度图像进行小波分解，就可使分解后的子图像能很好地分别包含织物的纬向和经向纹理信息，从而可有效地应用于织物疵点的自动检测。     

基于自适应正交小波的机织物密度自动检测的研究

为了将计算机视觉应用于织物经纬密自动检测，提出了建立机织物自适应小波分解滤波器并研究了织物密度自动检测的方法。应用织物自适应滤波器对织物灰度图像进行小波分解，就可使分解后的子图像能很好地分别包含织物的纬向和经向纹理信息，从而可将织物子图像二值化后，根据其黑白交替变化规律，计算出织物的经纬纱密度。实验结果证明自动检测和人工测量相比，误差在3％以内。     

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．     

基于小波系数相关性的纹理图像快速修复算法

为了实现纹理图像的快速修复,在传统样本块修复算法的基础上,提出了一种基于小波系数相关性的图像修复算法.简要论述了纹理图像各小波变换系数的相关性特点;根据图像分解后小波系数高频成分较少、主要信息均集中在低频分量以及各分量对应位置的信息具有一致性的特点,算法首先对破损图像进行小波分解,然后利用最优样本块匹配的方法对低频分量进行修复,同时实现其他分量对应位置信息的修复,最终通过小波合成完成纹理图像的修复.仿真实验结果表明,在修复效果无明显差异的基础上,该算法比原方法的处理时间大为缩短.     

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.     

利用Relief特征加权进行基于小波变换的纹理分割

在利用小波进行纹理分割的相关研究中,通常小波分解的四个子带对分类的贡献是均匀的。为了考虑不同子带对图像分割的不同影响,提出了一种利用Relief算法对小波分解的子带特征进行加权的算法。首先对纹理图像进行标准金字塔结构小波变换,对小波变换后的各层四个子带进行特征提取作为纹理图像的四维特征;从粗尺度开始对纹理图像进行K均值分割,得到初步分割结果;然后把初步分割结果扩展到下一尺度,根据扩展后的分割标记图对相应尺度的纹理特征进行基于Relief的特征加权,得到加权后的四维特征;再进行K均值分割,经过多层迭代后,得到原纹理图像的分割结果。实验结果表明,与未加权的传统分割方法比较,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性上都有明显改善。     

基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割

针对图割法计算代价高并难以应用于纹理分割的问题,提出了一种基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割算法.首先对图像进行多层小波分解;然后在子带图像中使用构建的滤波器阵列提取图像的纹理特征,采用texton直方图作为纹理的统计模型,并采用直方图差计算像素点间的纹理相似度;最后根据子带图像计算虚拟尺度图的权值矩阵,构建关联范围递增的多尺度图结构,并根据规范割准则计算纹理的分割.分割结果表明:该算法在获得稳定和准确的纹理分割的同时能够将原始规范割指数时间复杂度压缩为线性时间复杂度,并能够计算大尺寸的图像分割.     

小波变换在图像分割中的应用研究

在讨论基于小波变换的阈值分割算法的同时,提出了Canny算子和小波变换的边缘信息融合的图像分割方法,以及利用小波变换对图像纹理进行分解、特征提取,然后利用模糊C-均值聚类(FCM)进行纹理分割的方法;探讨了各种分割方法的特点、应用范围、及图像分割技术的发展方向.     

基于向量模糊模式识别的纹理图像分割方法

提出了一种基于同步自回归（ＳＡＲ） 模型和模糊信息原理进行纹理分割的方法．利用二阶ＳＡＲ模型对图像纹理进行描述,用最小平方误差方法对模型参数进行估计,将估计的参数作为纹理的特征向量．根据模糊信息原理,分析了纹理图像的模糊特性,给出了一种基于向量模糊集合簇模糊模式识别的纹理分割方法．实验结果表明,用所提出的方法进行图像纹理分割取得了较好的分割效果．     

基于小波尺度共生矩阵的分割算法在地物提取中的应用

针对从全色航空影像中进行居民地区域提取的随机性和复杂性，阐述了一种基于小波尺度共生矩阵进行居民地提取的新算法，它的特点是先用小波变换将图像变换到不同的尺度层上，然后再在多尺度层上提取共生矩阵信息，形成居民地特征．与传统的居民地提取方法比，它用到了不同频率上居民地纹理信息，从而更准确的刻画了居民地的纹理特性，试验结果表明，基于小波尺度共生矩阵对居民地有较好的分割效果．     

基于Wold纹理模型和分形理论的织物疵点检测

应用基于Wold纹理模型,从织物纹理中提取非确定性随机结构.通过正常纹理和疵点纹理中随机结构的表面维分形特征曲线比较,以距离为判别标准定位疵点.几种典型织物疵点的分析表明,基于Wold纹理模型和分形理论的分析方法能准确地检测出织物表面的多种疵点.     

基于PSIM软件的光伏电池特性的仿真建模研究

针对光伏电池研究了基于物理机制的数学模型,分析了串联电阻和并联电阻对光伏电池特性的影响。利用光伏电池特性数学表达式,提出了基于PSIM软件的仿真模型,给出了光照强度和温度变化时光伏电池特性曲线。仿真结果与实验测试数据的对比结果表明,仿真模型正确且可行,可以应用到光伏发电系统中实现动态仿真。     

基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法

针对现有虹膜识别算法需要处理二维纹理信息,特征提取时间长,对噪声干扰比较敏感等问题,提出了基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法.首先利用Radon变换将二维虹膜纹理信息转换为一维纹理信号,然后使用小波变换多尺度能量算子提取虹膜的特征信息,最后利用相异度函数进行匹配判别.实验结果表明,算法具有运算简单,快速等优点,同时算法能够较好地克服图像平移、缩放、旋转等几何攻击对识别带来的不利影响,具有较强的抗干扰能力和较高的识别率.     

Implementation of Texture Based Image Retrieval Using M-band Wavelet Transform

0　IntroductionItisbecomingwellknownthatsignalandimageprocessingaregettinggreatimprovementsinperfor mancebyusingwaveletbasedmethods.Wavelettheoryhasbeenfoundtobeausefulapproachinsignalandimageprocessing .Theresultsofwavelet basedimageanalysismethodsaresuperiortothoseobtainedbyusingtraditionalapproaches[1 ,2 ] .But 2 bandwaveletanaly sisisnotaveryeffectivemethodforfeatureextractionorpatternrecognition ,forthepartitionofhighfre quentbandsisquitecoarserin 2 bandwaveletdecom position ,whichisnot…     

基于改进的小波变换的纹理特征提取算法

提出了一种基于改进的小波变换的纹理特征提取算法。首先介绍了基于金字塔小波变换的纹理特征提取方法,然后在分析金字塔小波变换和离散小波框架的基础上,提出一种基于改进的离散小波变换的纹理特征提取方法。最后,给出了上述算法的计算机实现方法,并进行了计算机仿真研究。