利用相似性比较提取车轮图像

提出一种从大量的列车序列图像中提取包含完整车轮的清晰图像的方法．采用两级分析的方法，首先利用直方图交叉方法比较标准图像与候选图像之间的直方图相似度；然后用小波变换对图像进行多尺度分解，从小波系数中计算图像的各个方向边缘特征；最后将这两种特征结合起来，将那些满足阈值条件的图像选择出来．实验和实际应用表明，该方法可以有效地将清晰的车轮图像提取出来。     

O型金属密封件亚像素尺寸检测方法的研究

针对在现实生产中,硬件受限的O型金属密封件机器视觉检测的问题,提出了在亚像素图像条件下的精确尺寸检测方法。利用分形插值和小波变换的改进边缘检测算法,实现亚像素图像的边缘检测;并用结合梯度的区域生长和距离直方图的改进算法,实现O型的尺寸检测和圆度校验。实验结果表明,提出的方法与传统方法相比计算速度快、边缘检测精度高、尺寸测量精度可达微米级。     

结合边缘颜色与形状特征的图像检索方法

小波变换具有良好的局部特性与多尺度特性, 能多尺度逼近边缘, 这使得它在图像奇异性检测和特征提取方面得到了广泛的应用. 通过三次样条二进小波变换模极大值法提取图像彩色边缘, 用彩色边缘的环形颜色直方图表示颜色特征, 用小波模极大值的环形直方图表示形状特征; 最后利用上述两种直方图计算图像间的相似度, 并进行彩色图像检索. 实验结果表明该算法不仅具有较好的查准率和查全率, 而且对图像中存在的光照变化和几何变化(尺度, 平移, 旋转等)具有较强的鲁棒性.     

融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测

针对图像边缘检测中,滤除图像噪声并有效保留图像边缘信息这一研究,提出了一种融合小波变换模极大值法和新型改进的数学形态学的含噪图像边缘检测方法。首先介绍了基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法;然后提出了一种新型改进的数学形态学检测算法;最后为了综合两种算法的优点,应用新的融合方式将两种方法的检测结果融合到一起,提出一种融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测方法。实验结果表明,提出的融合检测算法相比于单独使用小波变换模极大值或数学形态学算法,能更有效地抑制噪声,提高边缘检测效果。     

一种新的多特征彩色图像检索方法

提出了一种新的多特征彩色图像检索方法。该算法结合MPEG-7视觉内容描述对真彩色图像进行量化处理,并利用模糊颜色直方图提取主色及其所占百分率作为颜色特征;对图像进行小波变换,并提取小波域子带图像能量作为纹理特征;综合上述2个特征计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该方法具有较好的查准率和查全率。     

一种基于DWT和位平面的数字水印算法

为了更好的保护数字图像的版权,本文提出一种基于小波变换嵌入水印到图像位平面的算法,主要通过一种改进的方法来修改灰度图像的位平面小波变换系数嵌入水印。实验表明,该算法提高了水印的相似度,保证了图像的质量有较好的鲁棒性和不可见性。     

基于Gabor小波的人脸检测

提出了一种新的正面人脸检测算法。该方法组合了Gabor小波变换、输入图像的Gabor特征分析和Bayes分类器来进行正面人脸检测。对训练集的平均脸作Gabor小波变换得到40个投影向量；通过计算输入图像和这40个投影向量间的内积来提取图像的Gabor特征向量；训练Bayes分类器来进行正面人脸检测。实验结果表明，该算法的计算效率和检测精度均优于特征脸方法。     

基于图像能量谱直方图的纹理检索算法RAH

本文提出的基于纹理的图像检索算法RAH是以图像的能量谱直方图为基础,包括以下两个方面：第一,计算图像能量谱的半径和角度直方图的方法以及基于图像能量直方图的频率去提取纹理特征的算法;第二,基于纹理特征的相似度检测方程。这个实验结果表明,RAH算法优于一般的灰度共生矩阵纹理检索算法,具有较好的检索效果,比较适用于基于内容的图像检索。     

水下人造目标线特征快速检测算法

为了从水下复杂场景中快速检测人造目标,提出了一种在图像小波变换低频子带上进行直线实时检测的算法。首先,利用小波变换确定显著线特征检测的合适尺度;然后在确定的低频子带小图像上进行边缘检测,利用梯度直方图和迭代法相结合自适应确定边缘检测的分割阈值,得到显著特征的边缘点;再利用改进的Hough变换检测人造目标的直线特征;最后在原始图像上标记出直线检测的结果。实验结果表明:提出的算法可以准确检测出水下复杂背景中人造目标的直线特征,并且具有良好的实时性,满足水下人造目标视频检测的应用要求。     

应用五株采样提升算法的抗盲检测图像隐写算法

在分析图像盲检测算法原理的基础上,提出了一种在形态小波高频系数上进行消息嵌入的抗盲检测隐写算法.该算法利用五株采样提升实现图像的小波变换,在大于一定门限的小波高频系数中嵌入消息,并通过建立的嵌入信息表来修正嵌入规则以保持小波系数直方图近似不变,在门限处引入直方图调整策略以减小系数直方图在门限处的变化.由于通用盲检测算法大多基于概率密度函数的变化实现图像隐写的检测,因此本文算法可以获得对通用盲检测算法的抵抗能力.实验结果表明,本文算法在抵抗小波高阶统计量分析、直方图特征函数质心等盲检测算法能力方面,优于LSB匹配、像素值差分等隐写算法.     

基于小波和奇异值分解的图像边缘检测

针对传统图像边缘检测抑制噪声能力弱的问题,给出了一种小波变换和局部梯度 场内奇异值分解相结合的边缘检测方法。首先在图像预处理阶段,为了提取准确的边缘特征, 文中利用小波变换的时频局部化特性,对图像进行小波变换。该文对用小波求取的梯度场使用 局部梯度奇异值分解的方法;利用奇异值的特性和良好的稳定性,使提取的边缘特征更加突出 并且能够达到抑制噪声的目的。实验证明该文方法既能在无噪声影响的图像中提取出清晰完整 的单边缘,又能在有噪声干扰的情况下提取出理想的边缘。     

基于小波和相对矩的形状特征提取与检索方法

提出了一种基于小波和相对矩的形状特征提取与检索方法。首先，对亮度图像进行小波多尺度边缘检测，得到多尺度边界图像；然后，计算每一尺度的7个不变矩，再转化为10个相对矩，所有尺度上的相对矩组成图像的特征向量；最后，对特征向量进行高斯归一化，用欧氏距离度量图像间的相似度，构建了一个基于形状特征的网像检索系统。实验结果表明，该方法具有明显的优越性和通用性。     

基于全局优化相关系数的边缘检测算法*

针对传统边缘检测算子适应性差的缺陷,提出一种基于全局优化相关系数的边缘检测算法。首先在综合多种常用边缘检测算子的基础上生成不同等级的边缘密度图;然后使用全局相关系数作为度量函数,计算边缘密度图与不同边缘检测算子的边缘输出图集之间的相关性;最后优化得到较为理想的边缘检测结果。实验结果表明该算法能融合多种边缘检测算子的优点,有较强的开放性与目标适应性,自动化程度高,工程实用性广。     

运用边缘方向直方图进行图像拷贝检测

基于内容的图像拷贝检测已经成为图像版权保护的重要手段之一。提出一种基于图像边缘直方图的拷贝检测方法：采用小波模极大值算法提取源图像和待认证图像边缘,然后结合边缘点梯度主方向重新计算其区域点的梯度方向并生成直方图,最后根据源图像与待认证图像所得边缘直方图间的相似性检测待认证图像是否为源图像的拷贝。实验表明：这种图像拷贝检测方法可有效检测出拷贝图像,并可容忍由缩放、旋转、噪声等操作引起的失真。     

基于增强微结构和上下文相似度的图像检索

针对图像检索中多特征综合描述子维度过高且综合权值难以确定的缺点,提出一种新的基于增强微结构和上下文相似度的图像检索方法。首先,使用一种新的局部模式映射来创建过滤图;然后,基于该图上的颜色共生关系提取增强微结构描述子,该描述子综合了多种特征而维度与单特征相同,检索时使用此描述子计算图像对间的规范距离得出初始的有序相似图像序列;最后,结合迭代上下文相似度对检索序列进行重新排序。当迭代次数为50且考虑前24幅结果图像时,在Corel-5000和Corel-10000图像集上的实验结果显示,所提方法与同类型的多重基元直方图(MTH)和微结构描述子(MSD)方法相比,检索查准率分别提高了13.14%、7.09%和11.03%、6.8%。结果表明新方法能在维度不变的情况下综合多种特征并充分利用上下文信息,从而有效提高图像检索的准确率。     

基于视频指纹的视频片段检索方法

提出一种基于视频指纹的视频片段检索方法,通过视频指纹的相似性匹配对视频片段进行检索。通过改进的Harris检测计算DC图像的角点信息,去掉视频图像边缘提取视频运动特征,根据图像特征相似度和运动特征相似度的调和因子得到视频片段总的相似度。实验结果表明,与现有方法相比,该方法能准确检测视频片段,具有较强的鲁棒性,满足视频检索的实时要求。     

电力电子装置故障波形相似性度量的小波矩阵变换法

提出一种基于小波矩阵变换的时序序列相似度量方法,并对该方法应用于电力电子装置故障波形相似性度量进行了抗噪性、灵敏度及相似值准确性分析.方法首先采用小波变换将时序序列压缩到小波子空间,再由K-L变换(Karhunen-Loveve transformation)提取样本时序序列的特征向量和正交基,然后将分析时序序列通过内积变换映射到正交基中得到分析特征向量,最后计算两个特征向量之间的欧式距离以判定时序序列的相似度.以电力电子装置故障波形的相似度量为例,实验表明该方法特征向量维数低,抗噪性好于直接小波法30倍,灵敏度是直接小波法1/3,相似值准确性好于小波奇异值法.该方法对于大规模时序序列的相似匹配和检索具有潜在的应用价值.     

基于Bubble小波的多尺度边缘提取

根据列车轮对图像的特性，主要探讨了基于小波分析的原理，并基于Bubble二进小波函数进行图像多尺度边缘提取。利用边缘相关判据排除噪声边缘，取边缘响应极大点作为配准控制点。实验结果显示，本方法能够很准确地提取出图像的主要边缘信息。