融合全局和局部相位特征的彩色纹理图像检索

针对目前彩色纹理图像检索系统存在颜色特征提取不充分、纹理特征提取与匹配的有效性亟待提高等问题,提出一种新的基于全局和局部相位特征融合的彩色纹理图像检索方法。该方法首次将局部引力角模式(Pattern of Local Gravitational Force Angle, PLGFA)作为局部相位描述符用于彩色纹理图像检索。在该方法中,首先在适合人类视觉系统的HSV颜色空间中采用非均匀方式量化三个颜色分量,并通过构建颜色直方图充分地提取颜色特征,同时在Gabor复变换域针对V分量数据进行相对相位建模而提取全局纹理相位特征;然后,利用PLGFA描述符在RGB空间的灰度图像中提取局部纹理相位特征;最后,将这三种特征通过闭式K-L(Kullback-Leibler)距离和改进版本的Manhattan距离进行有机融合,从而实现彩色纹理图像的检索。在VisTex(full/small)、STex和ALOT四个通用的彩色纹理图像库上得到的检索实验结果表明,综合考虑平均检索率和时间消耗两个性能评价指标,该方法较其他最新方法具有较明显优势,从而验证了其有效性和可行性。     

基于矩形方向窗的小波域去噪方法

根据小波变换的特点,提出了一种新的局部邻域窗口选择方法——基于方向性的矩形窗口选择方法。对同一尺度不同子带选用不同方向的矩形窗口,并且不同尺度下窗口的大小也不同;对于多方向性的图像,使用双树复小波变换取代传统的离散小波变换。实验结果表明,将其应用于图像去噪,简单有效,并且可得到更高的峰值信噪比和更好的视觉效果。     

基于活动轮廓模型和统计特征的血管内超声图像的边缘提取

血管内超声(IVUS)图像边缘的提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要的意义。为此,提出了一种用于自动提取血管内超声图像内、外膜边缘的方法。这种方法基于活动轮廓模型和超声图像的对比度特征量以及Rayle igh分布统计特性,有效利用动态规划和启发式图搜索方法,分别在不同的代价函数形式下,对血管内超声图像内、外膜边缘进行自动提取。实验结果表明,和以往的提取方法相比,该方法算法简单,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PDTDFB域混合建模的纹理图像检索

为了联合考虑特征提取和相似性测度以提高图像检索系统的性能,提出一种基于金字塔双树方向滤波器组(PDTDFB)域混合建模的纹理图像检索方法.首先将高频子带系数建模为广义高斯分布,将复方向带通子带的幅值系数建模为Weibull分布,并通过改进的最大似然估计方法确定其分布参数;然后采用一种新的相似性测度分别对VisTex和Brodatz数据库的纹理图像进行检索,得到和查询图像相似的图像子集.实验结果表明,与采用单一统计建模的方法相比较,该方法有效地提高了纹理图像的平均检索率.     

基于NSCT和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合时出现的细节模糊、对比度降低等问题,论文提出了一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)和卷积稀疏表示(Convolutional Sparse Representation,CSR)的图像融合方法.首先,分别对红外图像和可见光图...     

三维Shepp-Logan头部模型仿真投影数据的计算

为了验证三维重建算法的可靠性和准确性 ,提出以 3DShepp Logan头部模型作为三维医学图像重建领域进行仿真实验和算法性能评测的基本参考模型 ,详细介绍了模型的设计与实现以及仿真投影数据的计算 ,并基于 3DShepp Logan头部模型的三维医学图像重建进行了仿真实验 ,实验结果证明了新思路的可行性和模型计算的准确性     

基于目标图像先验信息的无监督多聚焦图像融合

多聚焦图像融合（MFIF）是从不同源图像中获取聚焦区域,以形成全清晰图像的一种图像增强方法。针对目前MFIF方法主要存在的两个方面问题,即传统的空间域方法在其融合边界存在较强的散焦扩散效应（DSE）以及伪影等问题;深度学习方法缺乏还原光场相机生成的数据集,并且因需要大量手动调参而存在训练过程耗时过多等问题,提出了一种基于目标图像先验信息的无监督多聚焦图像融合方法。首先,将源图像本身的内部先验信息和由空间域方法生成的初始融合图像所具有的外部先验信息分别用于G-Net和F-Net网络输入,其中,G-Net和F-Net网络都是由UNet组成的深度图像先验（DIP）网络;然后,引入一种由空间域方法生成的参考掩膜辅助G-Net网络生成引导决策图;最后,该决策图联合初始融合图像对F-Net网络进行优化,并生成最终的融合图像。验证实验基于具有真实参考图像的Lytro数据集和融合边界具有强DSE的MFFW数据集,并选用了5个广泛应用的客观指标进行性能评价。实验结果表明,该方法有效地缩短了优化迭代次数,在主观和客观性能评价上优于8种目前最先进的MFIF方法,尤其在融合边界具有强DSE的数据集上表现得更有优势。     

结合假边缘提取和直方图分析的图像灰度变换

光学刻划字符图像的前景通常由高灰度像素区域和低灰度像素区域组成,导致使用传统的基于梯度的边缘提取方法如Canny算子不能准确地获得字符的轮廓,为此本文提出了一种利用假边缘信息结合直方图分析的图像灰度变换方法,变换后的图像前景仅由低灰度像素构成。首先对Canny边缘点进行特征分析,提取其假边缘点;然后进行图像直方图分析,确定灰度变换范围以及灰度对应关系,并对假边缘两侧的边界区域施加光滑度约束来确定灰度变换参数;最后以此变换参数对非背景区域的高灰度像素进行灰度变换。实验证明,灰度变换后字符笔画仅由低灰度像素构成,原边界处的灰度变化足够光滑,可以使用基于梯度的方法来提取完整而准确的字符轮廓。     

基于Contourlet系数的广义高斯分布参数的混合估计方法

提出采用广义高斯概率密度建模的Contourlet变换系数的形状参数混合估计方法.当形状参数值较小时,对于小样本采用熵匹配方法估计,而对于大样本利用最大似然方法估计.当形状参数值较大时,采用矩方法估计.实验结果表明,所提出的方案可以有效准确地对Contourlet变换子带进行建模.     

基于改进Contourlet变换的纹理图像混合检索方法

Contourlet变换由于可以提供丰富而灵活的方向信息而被广泛地应用于纹理分析领域。一种改进的在频域具有良好局域性的Contourlet变换被应用于纹理图像的检索中。方向子带系数被建模为广义高斯分布,其分布参数用改进的最大似然方法进行估计并被用做纹理图像检索的特征。利用香农熵测度将纹理图像区分为结构性和随机性纹理图像,相应的一种新的基于能量特征和广义高斯分布参数的混合检索方案被提出。根据具有640个纹理图像的VisTex数据库,检索实验结果表明,和现有基于离散小波变换的方法相比较,平均检索率由76.57%提高到83.55%。