首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
特征提取是基于内容的图像检索中的关键技术.针对基于单一特征检索效果不理想的问题,提出一种改进的综合颜色和纹理特征的图像检索算法.该算法在YIQ颜色空间中进行特征提取,首先结合方块编码(BTC)的思想,提取颜色矩作为颜色特征;采用双树复小波变换(DT-CWT)提取纹理特征,融合两种特征并利用相似性度量方式进行图像检索.实验结果表明算法所提取的颜色、纹理特征更利于检索,使用综合特征检索的平均查准率比同类算法更高.  相似文献   

2.
摘 要:特征提取是基于内容的图像检索中的关键技术。针对基于单一特征检索效果不理想的问题,提出一种改进的综合颜色和纹理特征的图像检索算法。该算法在YIQ颜色空间中进行特征提取,首先结合方块编码(BTC)的思想,提取颜色矩作为颜色特征;采用双树复小波变换(DT-CWT)提取纹理特征,融合两种特征并利用相似性度量方式进行图像检索。实验结果表明算法所提取的颜色、纹理特征更利于检索,使用综合特征检索的平均查准率比同类算法更高。  相似文献   

3.
基于小波模糊聚类区域分割的图像检索   总被引:3,自引:0,他引:3  
吴冬升  吴乐南  黄波 《信号处理》2002,18(5):422-426
基于内容的图像检索是近年来的研究热点,本文给出一种基于区域分割的图像检索算法。算法首先对图像按JPEG2000标准进行小波变换,对变换得到的低频子带提取一定的颜色和纹理特征用于模糊聚类,从而将图像的低频子带分割为一定的区域,将分割结果映射回整幅图像,提取整幅图像各个区域的特征矢量,用于区域相似度比较,最后按照一定的区域匹配准则得到整幅图像之间的相似度。实验结果表明,本文算法具有良好的图像检索性能。  相似文献   

4.
以图像颜色聚合向量为基础,并结合图像显著特征,提出了一种基于加权颜色聚合向量的图像检索方法.首先,提取图像的显著性图,并进行归一化处理,得到加权矩阵;然后,对图像进行颜色聚合向量提取,并根据加权矩阵进行加权处理;最后通过计算两幅图像之间的加权颜色聚合向量相似度,进行图像检索.该方法既系统兼顾了图像的颜色分布特征和高层视觉特征,又具有较高的计算速度;实验结果证明,该算法的检索精度明显高于传统的基于颜色统计特征的检索精度.  相似文献   

5.
随着医疗数据的共享日益频繁,数据安全问题变得日益突出.安全起见,把医学图像加密后存储到服务器或云端.如何实现对加密医学图像检索成为一个亟待解决的问题.提出一种基于混沌和三维小波变换的加密医用体数据鲁棒检索算法.其主要步骤为:首先,通过三维小波变换和混沌映射对医用体数据进行加密;然后,对加密体数据进行小波分解,得到子带图像,再对子带图像进行DCT变换,提取DCT变换能量聚集的低频系数作为加密体数据的特征向量,建立加密图像的特征向量数据库;最后,通过计算加密图像的特征向量的相似度来检索目标图像,将检索到的加密图像返回,并解密所检索到的医用体数据.实验结果表明,该检索算法对加密体数据的常规攻击和几何攻击具有较强的鲁棒性,并提高了图像检索的安全性和准确性.  相似文献   

6.
廖倩倩 《电视技术》2007,31(2):90-93
将小波变换有效地运用于对图像的颜色和纹理特征的提取,并提出了一种将小波变换与图像分块结合起来提取颜色特征的方法,开发出一个综合运用颜色、纹理特征及相关反馈技术进行图像检索的系统。实验结果表明,该系统具有明显的优越性和通用性。  相似文献   

7.
综合BTC颜色矩和灰度共生矩阵的图像检索算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
龚淼  付正  张尤赛 《电视技术》2012,36(11):30-33,40
针对图像检索的多特征融合问题,提出了一种综合BTC颜色矩和灰度共生矩阵的图像检索算法。该算法借鉴BTC的思想,对传统的颜色矩进行改进,将图像分为若干子块,每个子块按照阈值分割为两类像素,计算颜色矩,提取图像的颜色特征;利用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征;通过颜色、纹理单特征相似度加权求和来表示图像的综合特征相似度,进行图像检索。实验结果表明,该算法能够综合颜色特征和纹理特征,有效地提高图像检索的查准率。  相似文献   

8.
《信息技术》2019,(6):31-34
结合超像素和双树复小波变换(DTCWT)给出了一种基于图像的火焰检测算法。该算法使用简单线性迭代聚类(SLIC)方法对图像进行超像素分割,并采用RGB-HSV混合颜色空间对超像素进行处理,分割出疑似火焰区域;然后利用DTCWT对疑似火焰区域图像进行多尺度多方向分解,分别对高低频系数提取HOG特征和圆形度特征;最后通过特征融合,并使用交叉网络搜查法的SVM实现火焰的识别。大量实验结果表明该算法火焰识别的精度较高。  相似文献   

9.
为了提升图像检索效率,本文提出了基于变换域的自适应纹理图像检索算法。该算法首先使用二维离散小波变换来减小测试图像和训练的图像的尺寸,并进一步在灰度共生矩阵应用2级分解图像的LL分量来进行训练和测试,从而提取图像的纹理特征。最后结合形状特征和颜色特征通过融合不同的距离分类器来检索相似的图像。为了提升算法的自适应能力,本文引入了交互式遗传算法来动态调整参数。实验结果表明,在训练迭代次数为30,60,100的情况下,本文算法的准确率达67%以上,在图像检索领域有较高的应用价值,具有性能稳定可靠、精度高等优点。  相似文献   

10.
提出综合纹理、颜色和形状特征的图像检索方法。首先采用Gabor小波计算ROIs(Regions of Interest)的位置和数目;然后在ROIs中,使用Gabor小波提取纹理特征,采用YUV空间直方图和颜色矩表示颜色特征,使用Zernike矩提取形状特征。为了提高图像检索的准确度,最后采用基于支持向量机(SVM)的相关反馈算法。实验结果表明,提出的方法具有较好的检索性能。  相似文献   

11.
提出了一种基于小波变换的图像嵌入数字水印及检测的方法。对数字图像进行多级二维小波变换可以得到一个逼近图像和几个高频细节图像,对低频(逼近部分)图像嵌入数字水印,对加入水印的图像进行小波逆变换得到重构图像。检测时,先对重构图像进行小波变换,再对低频图像提取数字水印。  相似文献   

12.
以静止彩色图像为研究对象,结合人类视觉系统模型,提出了一种基于离散小波变换的数字水印算法,该算法选择在原始图像小波变换的低频子带嵌入水印,提高了水印的鲁棒性和不可见性,并对所提出的算法进行了性能分析,实验结果表明,该算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性。  相似文献   

13.
基于DWT SVD域的彩色图像水印算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
吕建平  朱佳婷 《通信技术》2010,43(1):89-90,93
针对数字产品的版权保护问题,提出了一种结合整数小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)的彩色图像非盲水印算法。该算法首先对待处理图像的蓝色分量进行整数小波分解,再将得到的低频子带的小波系数矩阵进行奇异值分解,然后对水印灰度图像进行奇异值分解,水印图像的奇异值被嵌入到由源图像小波系数分解得到的奇异值中。经过奇异值分解逆变换及整数小波逆变换得到含水印图像。实验结果表明,该算法对加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、缩放和旋转攻击均有较强的抵抗力,具有较好的实用价值。  相似文献   

14.
基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合   总被引:4,自引:2,他引:2  
在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。  相似文献   

15.
基于DWT-QDFT的硬拷贝彩色图像全息水印   总被引:5,自引:1,他引:4  
谢勇  谭海湖  王凯丽 《光电子.激光》2016,27(10):1086-1093
提出了一种基于离散小波变换(DWT)及四元数傅里 叶变换(QDFT)的鲁棒性全息水印算法。首先对RGB彩色图像的三个色彩分量分 别做DWT,取变换后的3个低频部分组成纯四元数矩阵;随后对其进行QDFT ,将全息水印通过替代QDFT的实部的中频系数进行嵌入,再经过逆QDFT及小波重构得到含有 水印的彩 色图像。攻击测试结果表明,本文算法对于常规的信号处理有很好的鲁棒性;打印扫描实验 证明,本文算法具有抵 抗硬拷贝攻击的能力。四元数傅立叶变换的引入,实现了小波低频系数的嵌入保证了算法的 鲁棒性,同时 又结合了四元数在处理彩色图像中的优势,双变换域的采用与全息方法的结合实现了算法应 用于硬拷贝彩 色图像中鲁棒性及不可见性之间的平衡。本文全息水印方案可以应用于印品水印防伪领域。  相似文献   

16.
薛媛 《电子设计工程》2014,(15):101-104
数字水印技术为数字信息安全和版权提供了一种有效的保护措施。本文通过小波变换和离散余弦变换的方法,首先对载体彩色图像进行小波变换,然后对变换后载体图像的低频子带再进行离散余弦变换,最后将彩色水印图像嵌入到离散变换的直流系数上。结果证明,在抗噪声攻击、JPEG压缩、小幅度剪切方面利用Matlab软件构建的数字水印系统可达到效果良好,稳健性强。  相似文献   

17.
Visibility of wavelet quantization noise   总被引:12,自引:0,他引:12  
The discrete wavelet transform (DWT) decomposes an image into bands that vary in spatial frequency and orientation. It is widely used for image compression, measures of the visibility of DWT quantization errors are required to achieve optimal compression. Uniform quantization of a single band of coefficients results in an artifact that we call DWT uniform quantization noise; it is the sum of a lattice of random amplitude basis functions of the corresponding DWT synthesis filter. We measured visual detection thresholds for samples of DWT uniform quantization noise in Y, Cb, and Cr color channels. The spatial frequency of a wavelet is r2, where r is the display visual resolution in pixels/degree, and λ is the wavelet level. Thresholds increase rapidly with wavelet spatial frequency. Thresholds also increase from Y to Cr to Cb, and with orientation from lowpass to horizontal/vertical to diagonal. We construct a mathematical model for DWT noise detection thresholds that is a function of level, orientation, and display visual resolution. This allows calculation of a “perceptually lossless” quantization matrix for which all errors are in theory below the visual threshold. The model may also be used as the basis for adaptive quantization schemes  相似文献   

18.
基于最优小波包变换和离散余弦变换的灰度图像水印算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出了一种基于最优小波包变换和离散余弦变换的灰度图像水印算法,利用Arnold变换和Baker映射对水印图像进行置乱,并将置乱结果进行分块,对宿主图像进行最优小波包分解,然后修改低频子带系数来嵌入水印信息.嵌入前,利用离散余弦变换去除低频子带相邻系数的相关性后嵌入经过同样处理的置乱水印子块.实验表明该算法在抵抗噪声、滤波、旋转剪切等攻击下有比较好的鲁棒性.  相似文献   

19.
基于提升小波变换的红外图像融合算法研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
陈浩  刘艳滢 《激光与红外》2009,39(1):97-100
介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。  相似文献   

20.
基于小波变换的图像融合算法的实现   总被引:2,自引:2,他引:2  
许开宇  李双一 《红外技术》2007,29(8):455-458
提出了一种基于小波变换的融合算法,算法针对小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的准则进行融合,通过小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,这种算法充分考虑了小波变换的特点和人眼视觉特性,具有增强图像的空间细节能力,融合效果良好.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号