基于小波变换及傅里叶描述子的图像检索

分析并设计了具有不随目标的平移、旋转和尺度变换以及边界的起点变化而变化的傅里叶描述子。把小波变换的多尺度边缘检测算法及傅里叶描述子应用于基于内容的图像检索。实验结果表明 ,这种方法对于有背景噪声和旋转、平移及尺度变换后的同一类图像的检索率是很高的     

SAR图像的多尺度边缘检测方法

SAR图像具有很强的斑点噪声,使得单尺度边缘检测算子难以兼顾噪声抑制、检测边缘的完整性和定位的准确性。提出一种SAR图像的多尺度边缘检测方法。首先构造高斯多尺度边界检测算子,然后根据信号边界与噪声边界的小波变换模值跨尺度传递的不同特性,将不同尺度的检测算子检测的边缘相融合,提出由边缘传递、继承和生长构成的多尺度边缘关联融合算法。实验证明该方法可以有效克服斑点噪声的影响,融合的边界比较完整,定位准确。     

基于边缘梯度的自动聚焦算法

针对传统自动聚焦算法所存在的问题,提出了一种基于边缘梯度的自动聚焦算法。首先通过阈值检测算法得到图像序列的边缘,把图像中的背景部分滤除,减少了背景信息的影响,从而可以提高算法的精确度和稳定性,然后用边缘像素的梯度值来表征最后图像的清晰程度。经过大量的仿真实验表明,所提算法不仅有单峰性强,无偏性好,灵敏度高等特点,而且还具有很好的抗噪声性能,具有很好的稳定性。     

一种血管内超声图像边缘提取方法

血管内超声（IVUS）图像的冠状动脉血管壁内、外膜边缘提取对冠脉疾病的诊断和治疗有着重要意义。针对实际IVUS图像血液斑点噪声比较严重的情况，提出一种基于超声序列图像斑点噪声抑制和活动轮廓模型（Snake模型）的IVUS图像边缘提取方法。首先采用一种时／空滤波方法对IVUS图像进行降噪预处理，该方法能够有效地抑制IVUS图像的血液斑点噪声；然后基于Snake模型和图像的统计特征自动提取冠脉血管壁内、外膜边缘。实验结果表明，本算法简单，准确性较高，对序列图像处理的可重复性和鲁棒性较强，是一种较好的全局最优化算法。     

基于脉冲耦合神经网络的Live wire新方法的仿真研究

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的Live wire分割新方法,Live wire方法是把图像当作一个连通图,在边上定义一个代价函数,然后通过搜索最短路径来找物体的边界,把用户指定的物体边界上的两点之间的最短路径当作物体的边界。最短路径是Live wire方法的重要步骤,本文在介绍脉冲耦合神经网络的基本工作原理和特性的基础上,将改进的脉冲耦合神经网络算法引入到Live wire边缘检测的算法中,用于最短路径算法的研究。并在改进算法中应用路径封锁和在线训练来提高算法的准确性和应用性。     

一种改进的基于小波变换图像边缘检测算法

本文提出了一种改进的图像边缘检测算法。它基于小波变换的方法，可以使检测处理中图像边缘相互影响所造成的边缘混叠现象减少到很小。实验结果证实了该算法的可行性。     

基于直线特征的航拍图像机场跑道自动识别算法

针对航拍图像中机场跑道的区域灰度特征和边界直线特征,提出了一种基于直线特征的机场跑道自动识别算法。首先对航拍图像进行边缘检测;然后在归一化的边缘检测幅度图像中进行直线提取,并对提取的直线进行三次连接;再进行机场跑道边界平行直线对的提取;最后根据区域灰度特征对机场跑道区域进行验证,完成机场跑道的识别和定位。大量实验结果表明,本算法对云层遮挡等具有较强的鲁棒性,并且定位准确,是一种有效的机场跑道识别算法。     

自适应边缘检测最大似然分割算法

由于SAR图像中存在较强的乘性斑点噪声 ,给SAR图像分割造成很大困难。研究了分割SAR图像用的最大似然区域增长分割算法 ,并提出在分割前先利用自适应边缘检测方法获得边缘图 ,然后利用边缘图对图像进行初始分割。理论分析和获得的分割结果证明 ,引入自适应边缘检测后 ,不但在图像的均匀区域能更好地抑制斑点而且可以更好地保持图像的结构信息 ,图像分割效果得到明显改善。     

子波变换在红外目标图像边缘提取中的应用

对红外目标图像进行了图像增强和边缘提取。首先采用直方图均衡、非线性灰度变换、滤波的方法对红外目标图像进行增强、抑制噪声 ,然后基于子波变换的原理 ,采用双阈值自动门限化方法 ,对增强后图像进行边缘提取。分别采用了经典的边缘检测方法、正交子波和非正交二次样条子波对红外图像进行了边缘提取试验 ,结果表明 ,采用非正交二次样条子波提取到的红外图像边缘比采用正交子波及经典的图像边缘检测方法的效果好。提出的方法不仅有较强的噪声抑制能力 ,而且检测到的边缘清晰准确。     

基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法对不同分解层上的高频子图像进行边缘检测,采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波提升法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波提升法。     

基于动态广义直方图均衡的红外图像增强方法

针对直方图均衡法进行红外图像增强时存在的问题,提出了动态广义直方图均衡方法。首先,广义直方图通过基于局部复杂度计算的分数值计数,体现了图像的不同区域特性,防止了过增强和放大噪声。然后,对广义直方图利用SG算法平滑滤波后,采用GK聚类算法实现对直方图的动态划分,避免高概率灰度背景对低概率灰度目标的影响。最后,动态分配目标和背景的输出灰度区间,突出目标细节,控制增强效果。实验结果表明,算法能有效克服传统直方图均衡法丢失目标细节、不能控制增强效果和过分放大噪声的不足,是一种有效的红外图像增强方法。     

基于动态局部颜色直方图的图像检索

利用了Mean shift聚类方法对图像进行不规则的划分,在此基础上定义了一种动态局部直方图,设计了一个能同时表征图像颜色和位置信息的统计量,并且给出了计算图像相似度的方法.该算法既改进了以往局部直方图利用图像位置信息的检索方法的不足,而且保留了全局直方图方法具有的旋转不变性和缩放不变性.实验结果表明,在准确引入了图像的空间位置信息后,较大的提高了图像检索的精度,检索结果中不再出现和示例图像颜色成分相似而空间分布不同的图像,实验结果较好的验证了算法的有效性和稳健性.     

基于熵的图像空间特征提取及检索方法

针对图像颜色的空间分布特征,提出了一种新的基于熵的表示方法。该算法采用空间分布熵来描述颜色的空间特征,具有旋转、平移、尺度等不变特性。结合人类的视觉特征及熵的特性,进一步提出利用加权空间分布熵来优化和改进颜色空间分布特征的提取算法。结合图像颜色直方图,给出了两种图像间的相似性度量方法。仿真实验证明,该算法在进行图像检索时具有更好的检索效果。     

基于Gauss滤波的图像可视化检索(Ⅱ)——全局匹配

基于多尺度Gauss滤波的图像特征提取 ,能够在较大的尺度和视角变化范围内 ,检索出具有相似外观特征的图像。在讨论多尺度Gauss滤波输出用于图像的局部相似性匹配检索的基础上 ,进一步分析了如何将多尺度Gauss滤波方法用于全局相似性匹配检索。首先由图像在不同尺度下的Gauss滤波输出 ,构造出图像的曲率和相位直方图 ,得到图像的多尺度直方图表示 ;然后查询图像和数据库图像的归一化的曲率和相位直方图再进行匹配。归一化的直方图因消除了图像中点的位置信息 ,因此是图像变换如 :旋转、扭曲、拉伸下的不变量。该方法能用到基于图像外观特征的全局可视化检索中 ,并能取得很好的效果     

Image retrieval based on color features integrated with anisotropic directionality

A novel image retrieval approach based on color features and anisotropic directional information is proposed for content based image retrieval systems (CBIR). The color feature is described by the color histogram (CH), which is translation and rotation invariant. However, the CH does not contain spatial information which is very important for the image retrieval. To overcome this shortcoming, the subband energy of the lifting directionlet transform (L-DT) is proposed to describe the directional information,...     

结合模糊C均值聚类和曲线演化的心脏MRI图像分割

提出了结合模糊C均值聚类和曲线演化的MRI图像分割算法。由于心脏的变形和血液的流动，MRI图像中出现了弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象。分析了使用水平集方法分割此类图像时出现的问题，提出了两阶段分割算法：结合先验知识和直方图，对心脏MRI图像进行模糊C均值聚类，再根据聚类的结果定义窄带中像素点的速度函数，通过曲线演化获取左心室的粗边界；然后使用梯度向量流构造另一速度函数对边界进行细化。心脏MRI图像的分割实验证明了算法的有效性。     

基于位平面熵及分布熵的图像检索

针对基于位平面熵进行图像检索存在的问题,提出了位平面熵的改进方法。该算法采用改进的位平面熵来消除熵的对称性对检索效果造成的影响。提出采用位平面分布熵来描述位平面的空间特征,解决了仅依靠位平面熵检索效率低的问题。结合位平面熵及位平面分布熵,给出了图像间的相似性度量准则。仿真实验证明,该算法无论在检索率、精确度还是平均正确率上都具有更好的检索效果。     

图像分割的改进稀疏子空间聚类方法

提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称为超像素,并提取超像素的颜色直方图作为其特征;然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似度矩阵,最后利用谱聚类算法得到超像素的聚类结果并作为图像分割结果。实验结果表明,本文提出的改进稀疏子空间聚类方法具有良好的聚类性能,对噪声具有一定的鲁棒性;用于自然图像能够得到更好的分割效果。     

面向查询点的遥感影像哈希检索方法

由于存储成本低,查询速度快,哈希检索算法已被广泛应用于大规模影像检索。针对大规模遥感影像数据集训练低效问题,提出了面向查询点进行特征学习的遥感影像检索方法。首先,利用深度卷积网络对具有多语义标签的遥感影像数据训练集提取遥感影像特征;然后,面向查询点学习得到哈希函数并生成查询点的二进制哈希码;最后,通过迭代学习得到整个数据库的二进制哈希码来实现影像检索,有利于提高检索精度;同时,该方法避免了对整个数据库进行特征提取,从而可以更有效地利用大规模数据库中的监督信息。在3个不同数据集上的实验结果表明,该方法检索性能优于其他多种先进方法。     

基于多小波分布熵的图像检索

为了提高小波直方图的检索性能,提出基于多小波信息分布熵的图像检索算法。对检索图像进行多小波分解,并用滤波器对各个子图进行非线性滤波,计算多小波各子带的能量熵;对各子图的小波能量矩阵进行0/1量化,然后以各子带相同方向子图计算多小波分布熵;针对特征向量进行高斯归一化,利用欧氏距离计算不同图像间的纹理相似度。基于内容的图像检索试验表明,该方法的检索精度比快速小波直方图方法提高了9.7%。