彩色纹理图像分割的非局部Mumford-Shah多通道全变差模型

彩色纹理图像分割的困难在于纹理图像成分的描述及彩色图像层与层之间的耦合。为解决该问题,基于多通道全变差规则项可优化彩色图像层与层之间的耦合,非局部算子可以描述纹理图像特征的特点,提出了彩色纹理图像分割的非局部Mumford-Shah多通道全变差变分模型。所提模型综合多通道全变差模型、非局部Mumford-Shah模型优点,并用二值标记函数划分区域。为了提高数值计算效率,对所提出模型设计了ADMM(alternating direction method of multipliers)优化算法。最后,通过数值实验对比以及定性与定量分析表明方法对于彩色纹理图像的分割取得较好结果。     

基于纹理谱描述子的图像检索

本文利用一种相关性弱的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征．该纹理谱描述邻域内像素灰度变化模式,并以纹理谱直方图形式表示图像内容．建立了基于中文自然语言纹理描述词的图像检索系统,构建了纹理属性词典．实验结果证明,基于纹理谱描述子的特征是提取方法速度快,检索准确率高．     

论图像检索中的纹理分析

由于数据处理中的纹理描述和分析的复杂性,图像检索系统中的纹理检索手段技术还没有得到充分利用。本文主要针对基于纹理特征的图像检索系统进行了研究。     

基于区域直方图统计的灰度图像色彩传递方法

应用直方图统计法描述图像的区域纹理,提出基于区域直方图纹理描述的灰度图像色彩传递处理方法.为待彩色化处理的灰度图像选定适当的参考图像,并在去相关的对立色空间对两幅图像的亮度通道作线性变换.用直方图统计法描述的像素邻域纹理特征进行图像间的像素匹配,将匹配性最佳的参考图像像素的颜色值传递给相应灰度图像像素的颜色通道,将色彩传递结果图像转换回RGB空间显示.实验结果表明:该方法能够提高像素匹配的准确性,获得色彩自然感优于常规色彩传递方法的彩色化图像;该方法运算量较小,便于实际应用.     

基于分形维数的纹理特征的提取与应用

从图像纹理特征入手,研究如何有效地抽取图像纹理特征对图像进行描述,基于目前常用的图像分形维数的求取方法来抽取特征,设计了基于纹理特征进行图像检索的系统。实验结果表明,分形维数为纹理特征算法能更好的反映图像的纹理特征。     

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。     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于颜色纹理和形状特征相结合的图像检索系统

灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法,为了更有效地进行图像检索,定义了一种新型的灰度共生矩阵描述子,该矩阵描述子能够有效结合颜色、纹理和形状特征,通过描述像素的空间相关性来进行基于内容的图像检索. 利用该矩阵描述子进行图像检索时,先在RGB颜色空间中计算彩色梯度,然后利用灰度共生矩阵来描述图像特征. 实验结果表明其检索性能优于传统的普通灰度共生矩阵.     

基于统计地形特征分割纹理图像的方法

纹理分析是计算机视觉与模式识别领域的一个重点和难点问题。统计地形特征是一种新的纹理描述方法该方法将图像函数表示成三维空间中的曲面信息,再用一组水平面切割该曲面,形成若干闭合的区域,通过多种统计方法描述切割所得到山包的几何拓扑信息来描述纹理特征。并使用区域增长法分割对给定的纹理图像区域分割,验证了该方法的良好性能。