基于基元自相关图和结构元直方图的图像检索

针对目前的基元自相关图在表达图像颜色特征时空间相关性不强、基于单一特征检索时精度低的问题,提出了一种改进的基元自相关图和结构元直方图的图像检索方法。首先,将彩色图像非均匀的量化为63种颜色,并且对图像进行均匀分块,同时采用子块颜色代表值代替子块内每个像素点的颜色值;然后用定义的基元和结构元分别统计每个子块信息并提取图像基元自相关图和结构元直方图;最后综合提取的两个特征进行相似性度量。实验结果表明,相较于以颜色自相关图、基元自相关图及基于结构元的图像检索方法,该方法有效地提高了检索的精准率,改善了检索结果的排序值,并具有很好的稳定性。

一种基于基元的彩色图像检索方法

结合基元与颜色特征,提出一种基于基元的彩色图像检索算法,该算法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV空间上,并将图像量化为256种颜色,然后定义五种基元类型对图像进行基元分析得到基元图,利用颜色直方图描述基元图的颜色特征,利用改进的直方图相交算法进行相似度度量。实验结果表明:提出的算法能有效地去除背景颜色对图像目标的检索影响,而且较之用灰度边缘检测的边缘代替彩色图像边缘而进行的检索,能更好地反映彩色图像的纹理和边缘特征,具有较高的查准率和查全率。

基于滤波器阵列与图割的彩色纹理分割

图割法因无法体现像素点的纹理区域特性而难以应用于纹理分割。针对该问题,提出一种基于滤波器阵列与图割的彩色纹理分割算法。利用构建的滤波器阵列提取图像的纹理特征,并加入图像的H、S、I分量值组成纹理-色彩特征向量,采用texton直方图作为彩色纹理的统计模型对纹理-色彩特征向量进行统计计算,通过直方图差计算像素点间的纹理相似度,再应用图割法中的规范割准则对彩色纹理进行分割。实验结果证明,该算法具有较高的分割准确性。

基于纹理特征的肝硬化MRI分期

借助MRI影像的计算机辅助诊断已逐渐被应用于肝硬化分期研究中。为了提高分期的准确率,本文基于MR8滤波器组的纹理特征提取对肝硬化MRI分期,构建了一个适用于肝硬化MRI的T1、T2、动脉期、门静脉期和平衡期五种序列图像的分期系统。MR8滤波器组具有响应维度低和旋转不变性等优点,因此,本文利用MR8纹理特征构建纹理基元统计直方图将肝硬化分为三个阶段,分别为正常、早期和中晚期。与经典的灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法相比,MR8滤波器组纹理特征对每一序列肝硬化的分期准确率均高于GLCM方法,其中T2和平衡期,三个阶段的ROI分期准确率均达到100%;在此基础上,将五个序列的分类结果进行融合,最终病例的分期准确率也达到100%。