基于相关性和小波变换的纹理合成算法

提出一种快速的纹理合成方法,采用小波变换对原样图分解,只在分解后的低频部分进行最佳匹配块的搜索,使合成速度得到了很大提高;同时,在合成过程中利用邻域块的相关性,把搜索范围限制在当前块的邻域,避免了对样图的穷尽搜索。结果表明,该算法在很大程度上减少了合成时间。

基于小波变换特征的遥感地貌影像纹理分析和分类

本文基于图像的正交小波变换特征，研究了遥感地貌纹理影像的特征提取和分类方法，并对２５幅地貌影像进行了分类。结果表明，所述方法不仅对同一分辨率的影像有较高的分类正确率，而且对不同分辨率的影像也有较高的分类正确率。

基于不同复小波变换方法的纹理检索和相似计算

复小波克服了单小波的缺点,具有时移不变性、方向性信息多和相位信息等特点·从能量角度出发,主要研究了不同复小波变换方法的一阶和二阶统计矩(共生矩阵)特性,并应用于纹理特征的提取,与传统的单小波做了比较·通过理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明了复小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波,采用一阶和二阶统计矩相结合方法的性能最好,检索精度提高了8%·

基于纹理的自适应提升小波变换图像压缩

经典二维小波变换仅在图像的水平和竖直方向应用小波滤波,不能提供灵活的方向信息,对纹理信息丰富的自然图像稀疏化效果不理想,在基于小波变换的图像压缩中还需改进.为了实现更有效的图像的稀疏表示,文中提出一种新型的基于图像纹理的自适应提升小波变换:根据局部特征将图像自适应分块,预先判断局部图像纹理方向,保持正交性质不变;沿纹理方向应用小波滤波,结合提升变换格式实现即位运算;沿纹理方向插值获取分数像素值,保护纹理信息不被破坏,总体变换对图像纹理描述更有效;结合JPEG2000中的编码方法EBCOT,对变换系数和方向信息分别编码,应用于图像压缩.仿真实验是在数值结果和视觉效果上将文中方法和JPEG2000方法作比较,以体现文中方法的优越性.

基于纹理子块的小波变换数字水印算法

提出了一种基于纹理子块的小波变换数字水印算法,该算法能够依据人眼视觉特性,通过水印图像降维、图像子块划分等措施,将随机置乱的数字水印信息嵌入到高频子带的纹理区内,从而高效率地实现局部水印和全局水印之双重目的。实验结果表明:本文提出的数字水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克等攻击均具有较好的鲁棒性。

小波变换在图像纹理分析中的研究进展

小波变换为图像纹理分析提供了一种基于多尺度、集频谱、结构和统计方法于一体的综合分析方法,该方法在纹理特征的提取、分类和分析中的有效性已受到有关研究人员的重视。为了使人们对这一方法有一个较全面的了解,文章对基于小波变换的图像纹理分析的研究与进展情况进行了较系统的论述,首先简要介绍了纹理的定义和主要描述方法,阐述了用小波变换提取图像纹理特征的基本原理和方法,然后从小波分解的实现方法——金字塔结构算法(PWT)和树状结构算法(TWT)两个方面,分析了近年来国内外小波分析方法在图像纹理分析中的应用研究和方法,最后提出了一些看法和建议。

利用小波变换和特征加权进行纹理分割

为了提高纹理图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率 ,提出了一种基于小波变换的利用特征加权来进行纹理分割的方法 .该方法包括特征提取、预分割和后分割 3个阶段 ,其中 ,特征提取在金字塔结构小波变换的基础上进行 ;预分割利用均值聚类算法来对原始图象进行初步的分割 ;后分割则根据预分割的结果对特征进行加权 ,然后利用最小距离分类器来实现图象的最后分割 .与传统的方法相比 ,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善 .

基于小波变换的织物纹理方向检测方法

织物组织结构及参数的正确识别与分析是一项费时而又重要的工作。该文提出了一种运用图像处理技术检测织物纹理方向和识别织物组织的新方法。把小波变换对织物图像信号良好的分解性能与Radon变换对纹理直线的检测特性结合,运用于织物纹理方向的检测分析及织物组织识别中。实验表明该方法能较准确地测定纹理方向等结构参数,检测结果为正确推断与识别织物所属的基本组织类型提供有效依据。

基于双树复小波变换和邻域操作的哈密瓜纹理提取

为研究哈密瓜表面纹理特征分布规律,采集金密16号9成熟、全熟和金密17号9成熟、全熟共168幅哈密瓜样本图像,对RGB彩色图像的R、G、B分量执行代数运算,转换为灰度图后进行背景分割,然后利用双树复小波变换(DT-CWT)分解图像,获取高频子图像,并对其执行邻域操作,采用迭代法选取最优阈值完成纹理提取,最后利用灰度差分统计法和纹理频谱分析法描述分析哈密瓜纹理特征,建立基于支持向量机(SVM)的分类模型。研究结果表明,利用DT-CWT和邻域操作相结合的方法可得到更加连续、完整的哈密瓜纹理图像;4种哈密瓜的纹理特征值差异显著,利用纹理特征值分类准确率为89.3%;哈密瓜表面纹理无周期性。

基于小波分析与纹理能量变换的织物疵点检测

为了准确检测织物疵点,将含疵点织物图像进行二维小波分解,在小波分解后的经向和纬向子图上将图像分成大小相同的矩形局部重叠窗口,对矩形窗口进行laws纹理能量变换,并将变换结果与给定的阈值进行比较,进而检测和识别出疵点。试验证明,该方法对素色织物的断经、缺纬具有快速、准确的检测效果,也可以检测双经、双纬等疵点。

基于KL与小波联合变换的多光谱图像压缩

鉴于卫星拍摄的遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率越来越高,在一些应用中,常会对多光谱图像进行压缩。为了提高多光谱图像的压缩质量,提出了联合相位相关和仿射变换的图像配准方法,有效提高了图像谱段之间的相关性。针对多光谱图像压缩,提出了结合Karhunen-Loève,KL变换去除谱间相关和嵌入式二维小波编码方法。相比JPEG2000谱段图像独立压缩方法,提出方法解压图像的Peak Signal to Noise Ratio,PSNR值平均提高2.1 d B。实验结果表明:所提出的方法能在相同的压缩率下获得比JPEG2000谱段图像独立压缩方法更好的图像质量。

基于Gabor小波变换的医学图像纹理特征分类

Gabor小波变换技术对医学CT图像进行纹理特征分类时,由于图像拍摄角度的变化会造成分类的误差。针对以上问题,在Gabor小波变换的基础上提出一种用于分析旋转不变医学图像的方法。该方法采用旋转规范化,即特征元素的循环移位使规范化后所有的图像都具有相同的主方向。实验结果表明,加入旋转规范化循环算子的Gabor小波变换在医学CT图像纹理特征分类时能够达到较好的精确度。

基于小波变换的散斑纹理表面粗糙度信息提取

基于计算机纹理分析法,研究了一种新的非接触式表面粗糙度测量方法。通过获取磨削金属表面的数字激光散斑纹理图像,采用小波分析对其进行变换,首先选取了小波基和分解级数,然后计算出变换后各子图的系数矩阵,并构造出新的系数共生矩阵,提取出该系数共生矩阵的均值、方差、能量和熵4个纹理特征参数,最后建立纹理特征参数与表面粗糙度Ra间的关系。研究结果表明,上述4个特征参数与表面粗糙度Ra均有良好的单调关系。若对同种材料和相同加工方式的物体进行标定,可以利用该方法实现表面粗糙度的测量。

复数轮廓波变换纹理图像检索系统

针对基本轮廓波变换纹理图像检索系统检索率低下的问题,提出了一种基于复数轮廓波变换(CCT)的纹理图像检索系统。该系统采用的复数轮廓波变换由双树复小波变换级联临界下采样方向滤波器构成,特征向量采用子带系数的能量和标准偏差连接而成,以Canberra距离为相似度度量标准;比较了基于同样架构的基本轮廓波变换(CT)、无下采样轮廓波变换(NSCT)、半下采样轮廓波变换(CTS)和CCT纹理检索系统的性能。实验结果表明:在特征向量长度、检索时间、所需存储空间基本相同的情况下,基于CCT的检索系统比CT、CTS和NSCT检索系统具有更高的检索率;各种轮廓波变换分解结构尺度数对检索率也有较大的影响。

基于小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别

在带有角度的人耳图像上提取有效特征一直是人耳识别的难点.本文提出一种基于Haar小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别方法,即先对人耳图像进行Haar小波变换,然后利用更加合理的规范型纹理描述子,同时结合分块与多分辨率思想,共同描述经Haar小波变换后人耳子图像的纹理特征,最后用最近邻分类器进行分类识别.实验结果表明,Haar小波变换可以有效增强图像纹理基元的有效信息;利用规范型纹理描述子提取特征不仅速度快,而且具有很强的鲁棒性,尤其与分块、多分辨率方法相结合时,效果更为显著,明显优于经典的PCA和KPCA方法.

基于双密度小波变换的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能,提出了一种基于双密度小波变换算法.该算法根据双密度小波分解变换的特点,从系数角度出发首先对子带进行组合,然后提取一阶和二阶统计矩并将结果作为纹理的特征用于图像检索.由于组合双密度小波变换采用了过采样,具有时移不变性,所以据此生成的算法具有特征数少、检索精度高等特点.对比实验结果表明,该算法的检索精度比单小波和双密度小波变换分别提高了10%和7%,性能最好的是一阶和二阶统计矩组合的方法.

基于多进制小波变换及多维纹理特征的遥感影像融合方法(英文)

探讨了基于多进制小波变换与多维纹理特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行多进制小波分解,再联合提取局部方差、局部梯度、局部能量和局部信息熵4维纹理特征,将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的高频分量以多维纹理特征进行多判据联合方法融合,形成新的高频分量,然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经RGB合成为彩色影像。试验选取淮南矿区SPOT10m与TM30m空间分辨率影像,从目视判读(定性评价)、地物光谱曲线分析、定量评价指标三方面对融合方法进行了评价。结果表明,该方法既保留了原影像的光谱信息,同时也改善了影像的清晰度和分辨率,利用融合后的影像进行矿区土地利用变化监测,效果明显提高。

基于纹理分析的小波变换图像清晰度评价方法研究

验证分析了小波变换在图像清晰度评价上应用的可行性,研究发现基于小波变换的图像清晰度评价函数性能与图像的空间纹理分布有很大的关系,采用图像灰度梯度方向矩阵的纹理分析方法,可以显著提升其性能。由于机加工零件表面纹理的普遍存在,对此类图像进行纹理分析有了实际应用意义。在对图像纹理特征进行统计分析的基础上,本文提出了一种基于纹理分析的图像小波变换清晰度评价方法。经实验验证,此评价函数针对具有纹理特征的目标有优越的性能,具有较高的灵敏度和分辨力(优于2μm)。

树型小波变换在纹理分析中的应用

分析了小波变换的特点，将传统的塔型小波变换和树型小波变换进行了比较，给出了一种用树型小波来提取纹理特征进行纹理图象分割的方法。经过实验结果表明，用树型小波变换可以在纹理分析中获得较好的效果。

高精度广义KL变换波场分离与去噪

KL滤波是地震数据处理中的重要方法技术之一。针对在实际中如何有效地应用好KL变换的问题,结合有效波同相轴高精度拾取和排齐技术,采用奇异值分解(SVD)算法实现KL变换,使KL滤波适用于任意弯曲同相轴的分离与消除。理论模型计算和实际资料处理试验表明,使用该方法能有效地分离相干噪声和随机噪声,提高地震记录的信噪比,简单实用,便于操作。