基于多小波直方图的纹理图像检索

为了进一步提高小波直方图的检索性能,提出了一种多小波直方图算法. 该算法根据多小波分解的特点,从能量角度出发,通过子带组合、0/1量化等运算生成多小波直方图. 与单小波直方图相比, 多小波直方图在实数域中同时具有正交、对称、短紧支撑和高消失矩等特性, 并且具有计算量小、精度高等特点. 纹理图像检索的对比实验结果表明,多小波直方图的检索精度比单小波直方图提高了16%.     

基于小波纹理特征的医学图像检索

为了缩小图像高层语义与底层特征之间的鸿沟,提出了一种基于共生矩阵的图像纹理特征提取的新方法.该方法结合了图像的频域统计特征和空间分布特性,首先通过小波变换提取图像的局部频域信息,然后结合图像的整体结构特征,构建用于提取图像纹理特征的小波灰度共生矩阵.通过对比实验表明,与分别使用其他灰度共生矩阵和小波特征相比,基于小波灰度共生矩阵的纹理特征提取方法在医学图像检索中取得了更好的效果.     

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．     

基于底层纹理特征的图像检索

讨论了统计法中的灰度共现矩阵法和频谱法中的小波变换法来提取图像底层纹理特征,并对此进行了比较和分析,实验表明,基于小波变换的纹理特征提取方法可以有效描述图像底层纹理并取得较好检索结果。     

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...     

基于小波分解的纹理图像检索

本文利用多层小波分解后的小波子带的统计信息(均值和方差)组成特征向量进行纹理图像检索是一种有效的方法。本文提出了一种利用准则函数选择有效小波子带的新方法。该方法能够去除对图像检索效果产生干扰的或冗余的小波子带,因此有效降低了特征向量的维数。实验结果表明该方法快速,有效,具有很好的检索效果。     

基于相对熵和复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,提出了一种基于复小波理论的特征提取算法,该算法根据复小波分解的特点,从小波系数角度出发,以每个高频子带复小波系数的实部和虚部系数直方图分布特性作为纹理特征,利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来,以相对熵为依据进行相似计算。与单小波方法比较,该算法具有时移不变性、方向性信息多等特点。理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明了复小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波,且Kingsbury方法的性能优于Fernandes的方法。     

基于图像敏感区域纹理特征的图像检索

提出一种基于敏感区域动态特征的彩色图像识别方法,模拟人眼视觉特性,在小波变换域内利用K均值聚类提取敏感区域图像,提取敏感区域的动态纹理特征来表示图像内容,并以此计算图像间的相似度、对图像进行分类和检索。仿真实验结果表明,该方法能够较准确地查找出目标图像,并且明显地提高了检索精度。     

基于纹理特征的图像检索研究与实现

该文讨论了图像纹理特征的提取与表达,在理论探讨的基础上做相应改进,使检索结果的准确度得到提高,并开发出一个试验系统验证该方法的有效性.试验证明基本达到了预期效果.     

基于纹理的图像检索算法

基于图像内容的检索CBIR(content-based image retrieval)是近年来的一个研究热点。它能够帮助人们在庞大的数字图像库中准确、快速地找出需要的资料。从图像的纹理特征入手,以彩色纹理图像作为研究对象,提出了一种新的基于纹理的图像检索算法。算法以小波分析作为预处理,合理分析、设计了特征向量的构成,并根据这些特征进行相似度计算,从而得出分类结果。在实验中对100幅图像进行检索,检索结果的正确率为75%。为了进一步验证算法的鲁棒性,对35种纹理及其旋转180°的图像共70幅图像进行检索,正确识别率为64%。实验说明本算法具有较高的识别率,并具有一定的鲁棒性。与其它算法相比,本算法在具有较高识别率的同时,能反映近似纹理的聚类性,且本算法不要求图像的尺寸完全相同。     

多小波变换及统计特性分析

分析和讨论了多小波滤波器变换方法及其变换域的统计分布.变换分析表明,预滤波及平衡矩阵滤波器组在进行水平及垂直方向分解时,能够将低频与高频信号变换到对应的低、高频子带内,而普通矩阵滤波器组却不能,不适合用于信号压缩的场合;统计结果显示,对光滑性较好的Lenna图像,无论是对高频子带还是次高频子带,Bi9/7小波具有最佳的分布,但对纹理较多的复杂图像Barbara,多小波变换则有较优的统计分布.     

一种新的基于多小波变换的虹膜识别算法

提出一种基于多小波变换的新的虹膜识别算法. 利用CL多小波优良的数学性质, 虹膜纹理特征能够被准确完整地表达. 将分解后子带作为特征编码, 利用空间向量的方向夹角余弦作为匹配方法, 有效克服了缩放、 平移、 光照等影响, 达到了较好的识别效果.     

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…     

三特征Contourlet纹理图像检索算法

Contourlet纹理检索算法中,特征向量的构造大多采用子带系数的能量和标准偏差级联得到,这在一定程度上阻碍了细节纹理的准确表达.为了克服这个问题,构造了相对标准偏差这个特征作为纹理特性的描述算子,并将该特征与子带系数幅度均值和峰度级联来构造特征向量.采用这种新型的特征向量,在Contourlet与Contourlet-2.3两种轮廓波纹理算法框架下,以Brodatz纹理图像数据库作为测试对象,相对于目前普遍采用的特征向量,平均检索率提高了5%~7%,从而验证了该算法的有效性.