基于纹理与颜色特征融合的刑侦图像检索算法

针对刑侦图像检索,给出一种基于多方向多参数的灰度共生矩阵和HSV颜色矩的图像特征提取算法。计算刑侦图像8个方向上6个参数,共48个特征值来表示图像的纹理特征,分别计算图像H、S和V通道的一阶矩、二阶矩和三阶矩,作为图像的颜色特征,并将纹理特征和颜色特征进行融合以保证特征的全面性。对刑侦图像数据库进行检索试验,结果表明,相较于4参数的灰度共生矩阵法和小波变换融合颜色直方图检索方法,所给方法的各类图像查准率更高。以指纹类别为例,所给算法的查准率为68%,高于4参数灰度共生矩阵算法的49%,和小波变换融合颜色直方图检索算法的53%。     

基于双树复小波和灰度共生矩阵的纹理图像检索

传统的DWT小波变换在提取图像纹理特征时存在震荡、平移变化、混频和缺乏方向性四种缺陷。为了克服这些缺陷,本文采用双树复小波变换对图像检索中的查询图像和目标图像进行分解,提取6个方向上的纹理特征,为了弥补双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,又利用这两种图像的灰度共生矩阵提取4个统计量特征;最后用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。通过对Brodatz纹理图像库的各种纹理图像的检索实验表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

基于图像形状特征和纹理的中药材牡丹皮规格分类研究

首先研究傅里叶图像形状特征提取算法和灰度共生矩阵纹理特征提取算法;其次使用傅里叶图像形状特征提取算法对中药材牡丹皮图像的形状特征进行提取,并且用灰度共生矩阵纹理特征提取算法提取中药材牡丹皮图像纹理数据;最后运用DBT-SVM算法对两种融合数据进行分类,并分析权重、训练集和测试集占比对分类准确率的影响。实验结果优于传统的SVM算法。     

数字乳腺层析图像纹理特征联合提取与识别

为提高乳腺组织图像特征提取的正确率,结合灰度共生矩阵纹理特征与Tamura纹理特征,给出一种联合提取与识别算法。采用双边滤波、受约束限制自适应直方图均衡和L0梯度滤波,对数字乳腺层析图像进行预处理,滤除其噪声并提高对比度;同时考虑灰度共生矩阵与Tamura纹理特征,通过增加特征值维度,将两者融合入一个矩阵之中,并依据特征选择规则提取最适特征;用支持向量机对特征向量分类。与仅依赖其中一种纹理特征的提取算法相比,所给算法可提高特征提取与识别正确率,从而更好地实现图像分类。     

基于T-GLCM和Tamura融合特征的纹理材质分类

虚拟现实力触觉再现对于图像纹理特征提取的要求越来越高,纹理因素复杂且无规律,单一的纹理提取算法并不能准确地描述图像纹理的特点.因此提出基于GLCM （灰度共生矩阵）和Tamura融合特征的纹理材质分类算法.此外,本文对传统灰度共生矩阵GLCM进行优化,提出了改进的GLCM （T-GLCM）算子,提升了GLCM的旋转不变性并减少了大量的冗余信息.利用Tamura纹理特征对图像进行量化,然后将各特征区域量化后级联成一组特征向量,融合T-GLCM的纹理特征,通过支持向量机（SVM）对纹理材质进行分类.实验结果表明,相比传统纹理特征提取算法,本文算法具有更高的分类精度且鲁棒性更好.     

基于内容的图像检索算法研究

随着计算机、网络以及多媒体技术的迅速发展和应用,数字图像的数量正以惊人的速度增长,基于内容的图像检索技术可以有效地解决从图像数据库中检索出相关图像的问题.[1]本文研究了颜色、纹理和形状三种特征提取算法,颜色特征提取采用颜色直方图和颜色矩特征算法,通过像素统计、多维矩阵运算量化图像颜色特征并进行图像匹配;纹理特征提取算法可通过图像灰度共生矩阵提取能量、熵、逆差矩等特征进行相关处理并检索;增加了基于形状的特征提取算法,将图像二值化后提取其Hu不变矩进行处理,其结果用于修正和优化颜色或纹理的检索结果.图像特征比对采用空间节点自适应处理后的欧氏距离进行运算.在VC中实现了基于内容的图像检索系统,能够自定义实现单一特征检索和综合多特征的联合检索,实现以图搜图的检索功能.     

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。     

灰度共生矩阵与Sobel算子结合的图像检索方法

为了加快基于纹理的图像检索的速度，提出了一种灰度共生矩阵和Sobel算子结合的图像检索方法．该方法克服了灰度共生矩阵算法在表示纹理特征时计算量过大的缺点，又较好地保留了灰度共生矩阵算法的优点．实验结果表明，该方法取得了较好的检索效果．     

一种基于神经网络提取图像特征的图像检索方法

脉冲耦合神经网络是新一代的人工神经网络,具有优良的自适应图像分割和自适应图像特征提取能力。本文有机的运用自适应图像分割和自适应图像特征提取,提出了一种新的图像特征———空间自适应类直方图,它既包含了图像的空间位置特征,又包含了图像的灰度特征。最后,我们把空间自适应类直方图与传统的基于共生矩阵的图像纹理特征组合作为图像的特征应用于图像检索。大量实验表明本文方法的有效性。     

基于小波变换的肝脏CT图像分类

提出了一种基于小波变换的肝脏CT图像疾病的分类方法:首先提取小波和灰度共生矩阵纹理特征,其次结合马氏距离的可分性判据和遗传算法进行特征选择及优化,最后利用支持向量机将肝脏CT图像进行分类.讨论了2种小波以及特征提取方式对分类结果的影响,并通过软件仿真实现算法.实验表明:小波变换可对肝脏CT图像进行有效的分类.