基于小波模糊聚类区域分割的图像检索
基于模糊聚类分析的图像分割研究的开题报告
基于模糊聚类分析的图像分割研究的开题报告一、研究背景及意义图像分割是指将图像分成由不同对象或区域组成的类别或子区域的过程。
图像分割技术在计算机视觉、模式识别、医学图像处理、机器人视觉等领域中有着广泛的应用。
基于模糊聚类的图像分割方法能够有效地解决图像中存在的复杂背景、光照变化和噪声等问题。
因此，研究基于模糊聚类的图像分割方法具有重要的理论和实际意义。
二、文献综述传统的图像分割方法包括阈值法、边缘检测方法、区域生长法等。
这些方法在一定程度上可以实现对图像的分割，但存在明显的问题：易受噪声的干扰、对自然复杂场景中的物体边界无法准确提取等。
研究表明，基于模糊聚类的图像分割方法消除了这些问题，更能适应变化的光照和噪声环境，得到更加精确的分割结果。
在基于模糊聚类的图像分割方法中，模糊C均值聚类法（FCM）是一种常用的算法。
但是，FCM算法需要事先确定簇数，且对于选择参数的过程缺乏指导，因此存在分割效果不佳的问题。
为了克服这些局限性，研究者们提出了许多改进的方法，例如基于加权模糊聚类的图像分割方法、基于模糊粒化聚类的图像分割方法等。
三、研究内容与方法本文旨在研究基于模糊聚类的图像分割方法，并以FCM算法为基础进行改进，提高其分割效果。
具体工作如下：（1）研究模糊聚类理论及基本算法。
包括模糊C均值聚类算法、带权模糊聚类算法、模糊粒化聚类算法等。
（2）探究基于模糊聚类的图像分割方法，并分析其优缺点。
包括基于FCM的分割方法、基于加权模糊聚类的分割方法、基于模糊粒化聚类的分割方法等。
（3）改进基于FCM的图像分割方法，提高分割效果。
主要措施为改进隶属度计算公式，加入空间信息或颜色信息等。
（4）通过实验验证改进后的算法的有效性和可行性，对比各种图像分割方法的分割效果。
四、预期结果通过对基于模糊聚类的图像分割方法的研究，本文提出了一种改进的基于FCM的图像分割算法，可以更准确地分割复杂图像。
实验结果表明，改进后的算法在精度和效率方面都有明显优势，具有较高的实用价值。
基于小波分解和模糊聚类的图像分割方法
收稿日期:2008-09-27;修回日期:2008-12-22基金项目:四川省教育计划重点资助项目(2006A097);四川省科技应用基础研究项目(2008LY0115-2)作者简介:李光耀(1982-),男,四川人,硕士研究生,研究方向为图像处理、模式识别;聂诗良,副教授,研究方向为计算机控制系统。
基于小波分解和模糊聚类的图像分割方法李光耀,聂诗良(西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010)摘 要:传统的FCM 图像聚类法由于需要大量先验知识和聚类速度的原因,大大限制其在图像分割领域的应用。
提出一种基于小波分解和模糊聚类相结合的图像分割算法,首先对图像进行小波变换,对于L 空间得到的灰度图像利用小波多尺度分解的性质得到特征图像,利用此特征图像的一维灰度信息采用模糊C 均值聚类(FCM )算法,并自动确定FCM 算法聚类数和聚类中心从而完成聚类的无监督化,实现对经小波分解后的特征图像的高效快速分割。
关键词:图像分割;小波分解;模糊聚类中图分类号:T P391.41 文献标识码:A 文章编号:1673-629X(2009)06-0121-03Image Segment Algorithm Based on Wavelet Decomposition and Fuzzy Clustering TheoryLI Guang yao,NIE Shi liang(College of Infor mation Eng ineering,Southwest Science &T echnology U niversity ,M ianyang 621010,China)Abstract:Because of a few priori know ledge has to be needed and its slow ly speed,T he application of traditional fuzzy clustering algori thm is limited in the field of image segment.Proposed a new image segmentation algori thm based on wavelet decomposition and fuzzy cl uster ing.First,divided the image into sub images w ith wavelet transform method;gained the feature images according the property of w avelet multi-scale decomposi tion of the grey-scale map in L -S pace.By using one-dimensional gray information of the feature image,FCM algorithm,an d automatically determined th e number of clusters an d cluster centers to complete the non -supervision clusteri ng.The ex periment proves feature images based on w avelet decom positi on has been segmented quickly and efficientl y.Key words:image segment;w avelet decomposition;fuzzy clustering0 引 言图像分割是图像处理中最为基础和重要的领域之一,由分割产生的子区域是图像内容的一种表示,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。
基于小波散射网络下的图像检索
基于小波散射网络下的图像检索文介华;谭立辉【摘要】小波散射卷积神经网络由于其优越的性能而被迅速、广泛地运用到图像、音频等领域.本文利用这种新型的网络结构提取图像的特征,结合相似度度量方法,实现该特征提取在图像检索方面的应用.此外,将小波散射网络得到的特征系数,以其均值和方差作为新的特征,实现大规模图像检索的降维.最后,利用实验算法对比验证了上述降维方法的可行性和优越性.【期刊名称】《广东工业大学学报》【年(卷),期】2019(036)001【总页数】6页(P63-67,80)【关键词】小波散射;图像检索;大规模检索【作者】文介华;谭立辉【作者单位】广东工业大学应用数学学院,广东广州 510520;广东工业大学应用数学学院,广东广州 510520【正文语种】中文【中图分类】O235随着互联网以及各类视觉设备的普及，存储的图像和视频早已不计其数，从而使得在海量图片中检索出与目标图片相似的图像变得极为困难. 因为这不仅需要考虑检索的准确度，还需要考虑检索所需的时间. 传统的图像检索方法主要分两种：一种是基于标签的图像检索(Text-Based Image Retrieval，TBIR)，另一种是基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval，CBIR). TBIR方法主要是通过图像的关键字和标题等标签信息进行图像的检索，而CBIR主要是通过提取图像的特征，通过相似性度量、排序得出目标结果. CBIR一直是图像检索领域内的重心，而影响其检索效果的关键在于其提取的图像特征. 好的特征不仅对图像检索精确度有很大的帮助，在检索速度上面也有极大的提升. 主要的特征提取方式有：基于颜色的，一般采用颜色直方图实现检索；基于纹理方面的，有PHOG、LBP、Gabor等方式；基于形状、轮廓方面的，一般使用形状上下文描述子，这种不仅适合刚性物体，也对非刚性物体有较好的鲁棒性[1-4]. 这些经典的传统算法虽然很实用，但提取的特征一般比较简单和粗糙.近年来，随着深度学习的兴起和发展，利用深度学习方法来提取图像的复杂特征成了研究的热点.深度学习提取的特征属于高层语义特征，它能更好地表达图像的内容和细节. 最近，研究者们提出了一种专门为计算图像之间相似度而设计的一种深度学习框架——孪生卷积网络(Siamese CNN)，它在实际应用中取得了很好的效果. 由于此网络是监督性网络，需要大量的标签样本，因此它存在着一定的局限性[5-7]. 为了改进这种需要监督的局限性，Mallat S等[8]提出来了一种新的小波散射卷积神经网络. 它已经在理论上证明了通过此方法提取的特征具有平移不变性和形变稳定性，而且这种网络为非监督的前馈式神经网络. 它的识别效果在小数据集上表现良好，已经被成功运用到图像识别和语音识别等领域[9-13]. 因为小波卷积神经网络优越的性能和完美的数学理论性质，为了拓广其应用背景，类比经典的卷积神经网络的思路，所以Wiatowski T等人不断完善并扩展延伸了小波散射卷积网络的理论及其网络结构，使得非线性化和池化在网络中得以运用. 这在一定程度上使得提取的特征实现了降维[14].针对图像检索的复杂背景、大规模图像检索消耗的时间过长以及深度神经网络需要固定输入尺寸等问题，本文主要利用小波散射卷积神经网络做了以下工作：(1) 将小波散射卷积神经网络运用到图像检索领域；(2) 对每张图片构造对应大小的小波核，解决任意尺度输入问题；(3) 对小波散射提取的特征进行加工，以特征系数的均值和方差作为新的特征，从而降低特征维度来满足大规模图像检索在时间上的需求.1 小波散射卷积神经网络图像检索的先决条件就是提取图像的特征，而特征的好坏直接关系到图像检索的准确度和检索时间. 有一种做法就是将其转化到时频域，然后求其特征. 早期使用的方法是傅里叶变换，该方法是频域分析法，只能描述全局特征，且提取出来的特征只有平移不变性不具备形变稳定性. 而由傅里叶变换改进的小波变换，提取的特征满足形变稳定性，在时域和频域都有很好的表现. 但是，单纯的小波变换对特征并没有平移不变性，最新提出的小波散射卷积神经网络恰好弥补了这一不足[5]. 本节将具体介绍如何利用小波散射卷积神经网络提取图像的特征.小波散射实际上是二维方向母小波通过缩放、旋转得到一组小波簇，在不同尺度的情况下对信号源进行滤波，然后通过尺度函数不断提取其高频信息的过程. 具体过程如下.设尺度函数方向小波函数其中表示方向，J表示最大尺度，表示尺度. 而小波变换被定义为表示在尺度j、方向上的高频信息；表示最大尺度J上的低频信息.因为小波变换不具有平移不变性，所以维持其不变性需要加入非线性的度量. 这里取小波变换的模算子更一般的有[14-15]其中代表非线性变化. 这样就可以利用小波变换找到相对稳定的特征. 但为了降维、降噪的需求，本文需要加入对分类结果影响不大的池化运算P. 此时，特征应该写成其中代表非线性运算，P代表池化运算.为了更好地分类，本文采用局部低通滤波器——Gabor小波作为尺度函数来提取细节，即其中被定义为散射算子，也称为图像的散射表达.在运用非线性算子的时候，高频信息将有所损失. 为了保持能量的守恒，下一步就是将失去的高频信息恢复，从而可以得到新的特征为由此可得小波传播算子为其中前一个分量表达的是信号不变的高频特征，后一个分量为稳定的低频特征(散射算子).每做一次低频散射，都会伴随着高频的丢失. 因此，在下一步操作时又得恢复高频. 通过路径的不断迭代，最终可得这样，可得小波散射的网络结构，见图1所示.图1 小波散射卷积网络结构图Fig.1 Structure diagram of wavelet scattering convolution network因为在网络的每一层都有低频稳定的特征输出，故其特征集合为Mallat S等[8]在实验中已经得到当网络深度达到3层时，散射能量可达到99%以上. 因此本文所取的网络深度为M=3.2 基于小波散射卷积神经网络的图像检索算法流程2.1 算法思路图像检索的思路是提取图像库的特征，存储在数据库中以建立索引. 然后对查询图像也提取特征，与数据库中特征进行匹配，计算相似度，最后返回相似结果(算法流程见图2). 本文算法是基于小波散射卷积神经网络提取小波散射特征矩阵. 这些特征矩阵是满足平移不变性和形变稳定性，然后再对这些特征矩阵进行均值和方差化. 此举不仅能解决任意尺度输入问题，同时也具有降维的效果. 因此，本文将采用这种做法以得到图像的特征向量，然后进行匹配，返回相似度最大的N个图像作为检索结果.图2 检索流程Fig.2 the retrieval process2.2 特征提取本文算法小波散射结果如图1. 图像先通过小波散射卷积神经网络提取小波散射特征系数，此处设置网络深度M=3，方向L=4，尺度J=3，这样可提取出散射网络在不同尺度和不同方向上对应的3层特征系数矩阵：第1层为1个，第2层为12个，第3层为48个.所有特征集合在一起为是第1层特征系数矩阵是第2层的特征系数矩阵是第3层的特征系数矩阵. 图3(a)、(b)分别是原图和小波散射之后的特征图.图3 恐龙及其小波散射特征实例图Fig.3 The original image and its wavelet scattering feature example根据小波散射的性质，已知第1层特征系数矩阵为全局特征，能量最大，但噪声也最大. 第2层、第3层特征系数矩阵为局部特征，突出细节. 本文主要是通过分析小波散射特征系数矩阵的第2层和第3层，并计算其特征系数矩阵对应的平均值( )和方差( )来实现在图像检索方面的应用，其定义为其中 Ss,k 表示第s个尺度，第k个方向上个的特征系数矩阵. 因此，根据上述方法得到最终的特征. 第2层特征为第2层系数矩阵的所有的均值和标准差级联一起第3层特征为第3层系数矩阵的所有的均值和标准差级联一起2.3 相似度计算本文采用的欧氏距离来计算相似度，即特征向量之间的距离来计算相似度. 根据式(7)、(8)的计算方式，可以得到每张图片的特征向量同样可以计算出待检索图片的特征向量根据欧氏距离计算两张图片的相似度S，见式(9).其中是第2层特征相似度的权值，欧氏距离越大则说明越不相似. S的值越小，两张图片越相似. 检索结果就是将其相似度从小到大排序，输出排在前N张的图片，作为检索的返回结果.3 实验结果及分析本文采用电脑配置Windows 7，i5-6600cpu，8 G内存，MATLAB R2014a编程实现. 本文使用的数据库为图像检索中常用的corel-1000图像库作为实验数据库，其中包含了土著人、沙滩、大巴车、恐龙等10类图像，每个类别为100张图片，其大小为384×256像素或者256×384像素. 本文使用查全率(recall)P作为评价指标.式(10)中M表示返回的检索图片数量，表示在返回结果中相似的图片数量.图4(a)、(b)分别为恐龙和公共汽车在本文算法上检索的结果.图4 恐龙和公交图片的检索结果Fig.4 The dinosaur and the bus image retrieval results3.1 算法步骤基于小波散射变换的图像检索算法步骤为：(1) 图片统一进行预处理，归一化. (2) 对图库和待检索的图片进行小波散射变换，提取其小波散射系数特征(此处用的最大池化和绝对值的非线性变换). (3) 针对第2层和第3层的小波散射系数特征矩阵，求其均值和方差.(4) 利用式(9)，对图库中每张图片和待检测图片进行特征欧氏相似距离计算. (5) 利用下面3.2寻找最优的超参. 然后代入最优的，得到图库的检索模型.(6) 加载一张需检索的图片，代入已求最优的检索模型，返回10张相似的图片.3.2 求解超参的值本文在非洲居民类(其余类别背景相对简单)中随机选取10张图片，每张图片检索并返回这10张图片的结果. 在遍历(0～1之间)时，累计检索出准确结果最多的点，就定为最优的点. 如图5所示.图5横坐标为系数权重的取值(0～1)，纵坐标为检索到的图片总量(图片/张). 根据图5可知，取不同的超参值，返回的累计图片数并不一样. 实验表明，本文算法在corel-1000图像库中的非洲居民做图像检索得到的最佳值有0.27、0.29、0.33.在后面图像检索实验中，本文均采用0.33作为最优值.3.3 不同算法的检索性能比较表1为结果返回10张图片本文算法和文献[15-16]的所有图片平均查全率.由表1可知，本文算法在corel-1000图像库上的图像检索效果总体上优于另外两种算法，尤其是在公共汽车和花等轮廓和纹理特征比较明显的图像上检索效果尤为明显. 其中，在文献[15]中，它用到的方法是对图片的HSV3个通道分别做小波变换，级联3个通道的小波特征. 文献[16]是图像的颜色矩和小波变换相结合. 两者都为小波变换的纹理特征和颜色特征结合，相当于多特征的融合. 本文算法仅仅是基于灰度图的小波散射系数特征(单一特征)，但效果却更好，这也验证了本文算法的可行性和优越性.图5 不同取值下的累计准确结果的数量Fig.5 The number of accumulated accurate results under different values表1 3种算法平均查全率比较Tab.1 Comparison of average precision of three algorithms图像类别本文算法文献[15]算法文献[16]算法非洲居民 0.532 0.500 0.740沙滩 0.472 0.450 0.380建筑 0.474 0.490 0.360公共汽车 0.907 0.670 0.770恐龙 0.929 0.980 0.950大象 0.623 0.680 0.440花0.869 0.630 0.690马0.713 0.690 0.670山川 0.452 0.510 0.410食物 0.677 0.610 0.690总平均值0.664 8 0.621 0.6104 结论本文算法是利用小波散射卷积网络方法来提取图片特征并进行加工以实现在图像检索方面的应用，实验表明了我们方法的有效性和优越性. 但此方法仅从图像的灰度图的纹理特性着手，用到的特征较为单一，并不能完美地检索出所有图片，同时在寻找超参值方面也有一定的局限，因此算法还需进一步深入研究，以提高检索效果. 参考文献：【相关文献】[1]AKGUI C B, RUBIN D L, NAPEL S. Content-based image retrieval in radiology： current status and future directions [J].Journal of Digital Imaging, 2011, 24(2)： 208-222.[2]KHODASKAR A, LADHAKE S. A novel approach for content based image retrieval in context of combination S C techniques[C]//LADHAKE S. International Conference on Computer Communication and Informatics. Coimbatore：IEEE, 2015： 1-6.[3]张克军, 窦建君. 基于小波方向波变换和灰度共生矩阵的纹理图像检索[J]. 徐州工程学院学报(自然科学版),2016, 31(4)： 65-69.ZHANG K J, DU J J. Texture image retrieval based on wavelet directional wave transform and gray level co-occurrence matrix [J]. Journal of Xuzhou Institute of Technology(Natural Sciences Edition), 2016, 31(4)： 65-69.[4]叶志坚, 王福龙. 一种改进的FREAK算法的图像特征点匹配[J]. 广东工业大学学报, 2017, 34(6)：37-42.YE Z J, WANG F L. An improved FREAK algorithm for image feature point matching [J]. Journal of Guangdong University of Technology, 2017, 34(6)： 37-42.[5]ZAGORUYKO S, KOMODAKIS N. 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Electronic Measurement Technology, 2016, 39(7)： 106-109.[16]SINGH S M, HEMACHANDRAN K. Content-based image retrieval using color moment and gabor texture feature [J].International Journal of Computer Science Issues, 2012,9(5)：719-724.。
基于小波变换的图像检索算法
基于小波变换的图像检索算法
舒彬;王军锋;陈惠惠;李晨
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2011()S1
【摘要】提出一种基于小波变换的动态阈值图像检索算法。
对关键图像进行小波变换,提取每层的低频子图像,分别求出它们的模极大值的平均值和关键图像的模极大值的平均值,将其作为下一层的阈值,找出每层的边缘图像。
计算边缘图像的不变矩之间的欧式距离,检索出相似的图像。
实验结果表明,该算法的检索效率高于其他算法。
【总页数】3页(P236-237)
【关键词】小波变换;模极大值;不变矩;图像检索
【作者】舒彬;王军锋;陈惠惠;李晨
【作者单位】西安理工大学理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于树型小波变换的图像检索算法分析 [J], 白洁;李泽明;宋鹏遥;王传建
2.基于双树复小波变换的图像检索新算法 [J], 舒彬
3.基于形状的小波变换系数广义高斯分布图像检索算法 [J], 汪祖媛;庄镇泉;何劲松;王煦法
4.一种基于颜色自动相关图与小波变换的图像检索算法研究 [J], 张笃振
5.基于离散小波变换和感知哈希的加密医学图像检索算法 [J], 张春艳;李京兵;王双双
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基于模糊聚类的自动化图像数据库检索
基于模糊聚类的自动化图像数据库检索在当今数字化的时代，图像数据呈爆炸式增长，如何从海量的图像数据库中快速、准确地检索到所需的图像成为了一个重要的研究课题。
传统的图像检索方法往往依赖于人工标注和精确匹配，效率低下且准确性有限。
而基于模糊聚类的自动化图像数据库检索技术的出现，为解决这一问题提供了新的思路和方法。
模糊聚类是一种将数据对象划分成模糊组或簇的方法，它允许一个对象同时属于多个簇，并且以不同的程度隶属于这些簇。
在图像数据库检索中，利用模糊聚类技术可以更好地处理图像的不确定性和模糊性。
首先，让我们来了解一下为什么传统的图像检索方法存在局限性。
传统的基于关键词的检索方法需要用户输入准确的关键词来描述所需的图像，然而，对于一些复杂的图像内容，准确的关键词描述往往是困难的。
而且，人工标注图像的过程费时费力，还容易出现主观性和不一致性。
基于内容的图像检索方法虽然通过提取图像的特征来进行匹配，但通常要求精确匹配，对于图像的细微变化和差异缺乏适应性。
相比之下，基于模糊聚类的自动化图像数据库检索具有明显的优势。
它能够自动地对图像数据库进行分组和分类，无需人工干预。
通过对图像的特征进行分析和提取，如颜色、形状、纹理等，然后利用模糊聚类算法将具有相似特征的图像划分到同一簇中。
这样，在进行检索时，用户只需要提供一个大致的描述或者示例图像，系统就可以根据模糊匹配的原则，从相关的簇中找到与之相似的图像。
在实际应用中，基于模糊聚类的自动化图像数据库检索通常包括以下几个主要步骤。
第一步是图像特征提取。
这是整个检索过程的基础，需要选择合适的特征来准确地描述图像的内容。
常用的图像特征包括颜色直方图、边缘特征、局部二值模式等。
提取的特征要具有代表性和区分性，以便能够有效地反映图像之间的差异。
第二步是模糊聚类算法的应用。
常见的模糊聚类算法有模糊 C 均值聚类（FCM）、可能性 C 均值聚类（PCM）等。
这些算法根据图像特征的相似性将图像划分到不同的簇中，每个图像对各个簇都有一定的隶属度。
基于小波分析的图像处理与快速检索技术研究
基于小波分析的图像处理与快速检索技术研究随着科技的发展和进步，数据流量的爆炸式增长使得如何有效地对海量数据进行处理和检索成为了研究的热点问题之一。
而图像作为一种重要的数据类型，其处理和检索更是人们关注的重点。
基于小波分析的图像处理与快速检索技术就是一种重要的研究方向，本文将对该技术进行阐述。
一、基本概念和原理小波分析（Wavelet Analysis）是一种新型的信号处理方法，它采用小波基对信号进行分析，以实现对信号的各种特征的分解和提取。
其优点在于其适应信号频率特点和丰富的时间-频率表示能力。
由于小波分析中小波基函数的多尺度性，小波变换能够在同时保持时域和频域信息的同时，对信号进行有序的局部分解。
基于小波分析的图像处理是采用小波变换对图像进行分解和重构处理的一种方法，它对图像的局部特征进行分解，从而能够进行图像的去噪、增强和压缩等处理。
同时，在图像检索领域中也应用广泛，可以实现对图像的快速检索和匹配。
二、小波变换在图像处理中的应用1. 图像去噪图像的噪声在实际应用中经常导致图像质量下降，为了去除这些干扰信号，可以采用小波变换对图像进行去噪处理。
小波变换可以对各种尺度的图像频率进行分析，实现图像高频部分的抑制和低频部分的保留，同时还能够保持图像的主要特征和平滑性。
2. 图像增强基于小波变换的增强方法主要包括基于小波域的直方图均衡、基于小波域的退化模型、基于小波域的自适应滤波等。
这些方法可以对原始图像的重建系数进行调整和优化，实现图像的增强和修复。
3. 图像压缩小波变换可以实现对图像信号的有效压缩，使得图像在传输和存储时占用更小的空间。
其常用的压缩方法有基于小波变换的位平面编码、基于小波域的向量量化编码、基于小波分解的熵编码等。
三、基于小波分析的图像检索技术1. 特征提取基于小波分析的图像检索技术主要采用小波分解对图像进行特征提取。
在小波分解之后，可以得到各个尺度和方向的特征图，这些图像可以用于描述图像的纹理、边缘、平滑度等特征，从而实现对图像的描述和分类。
基于模糊聚类的医学图像检索系统
基于模糊聚类的医学图像检索系统范渊;郭华峰【摘要】面对海量的医学图像集合,如何快速、准确地找到需要的图像,提取有用的病理信息,以帮助医生和教师更好地开展医疗和教学工作,已经成为近些年医学图像处理的研究热点.为此,引入FCM聚类算法对医学图像检索方法进行了优化,并使用开发技术实现了一个基于模糊聚类的医学图像检索系统,为辅助医疗做了一次有益的尝试.【期刊名称】《浙江工贸职业技术学院学报》【年(卷),期】2018(018)004【总页数】5页(P72-75,80)【关键词】模糊聚类;图像检索;检索系统;【作者】范渊;郭华峰【作者单位】浙江工贸职业技术学院,浙江温州325003;浙江工贸职业技术学院,浙江温州325003【正文语种】中文【中图分类】TP317.40 引言近年来，随着医学成像技术的不断发展，医学图像数据越来越多，CT计算机断层成像、MRI核磁共振成像、PET正电子发射断层成像和DSA数字减影血管造影等设备每天可产生几十G的医学图像数据，且数据量在急剧扩大。
面对这海量的医学图像集合，如何快速、准确地找到需要的图像，提取有用的病理信息，以帮助医生和教师更好地医疗和教学工作，已经成为近些年医学图像处理的研究热点。
传统的医学图像检索方法是基于文本的，其检索所需的关键信息都存在DICOM 头文件中，但由于其信息错误率高且人工标注主观性大，所以现阶段研究更多的是基于内容的图像检索方法（Content-based Medical Image Retrieval，CBMIR）。
基于内容的图像检索方法是以图像本身的灰度、形状、纹理、拓扑等底层视觉特征和高层语义特征，构成描述图像内容的特征向量，并以特征向量作为建立索引和匹配准则的客观依据检索所需图像。
很明显，基于内容的图像检索方法更客观，且检索准确率在不断提高。
基于以上情况，本文采用基于内容的图像检索方法，结合模糊聚类理论，提出了基于模糊聚类的医学图像检索系统，这必将会为医院和医学工作者医疗决策带来帮助。
基于小波变换的二值模式检索
基于小波变换的二值模式检索摘要：提出了一种基于小波变换后的二值模式图像检索。
把图像库里的图像通过小波变换压缩预处理，方便图像快速入库提取图像特征。
选取二值模式技术处理，以便有效提取图像的特征进行检索。
实验数据库采用Brodatz纹理图像库，对比了边缘拟合算法，共生矩阵和灰度纹理矩检索图像的检索效率，得出小波变换后的二值模式检索效率较高。
关键词：二值模式；图像检索；小波变换；共生矩阵；灰度纹理矩；检索效率0 引言直接对压缩格式的图像进行检索的技术，称为压缩域上的检索技术。
它与传统的基于原始数据域的图像检索相比较，所需处理的数据量将大大减少（但信息量没有或基本没有减少）。
在压缩域的图像检索中，直接在压缩数据上进行操作，不需要或不完全需要解压缩的环节。
基于压缩域的图像检索与传统的基于原始域或解压域的图像检索相比，有许多优点，包括：①压缩域上的数据量比原始域或解压域上的数据量要少，有利于提高整个系统的效率；②在压缩域上检索可省略解压缩的附加环节，既可减少处理时间，也可减少设备开销；③许多对图像压缩的算法在压缩过程中已对图像进行了大量的处理和分析，在检索中利用这些处理和分析的结果，可以减少计算量，提高检索效率；④在压缩域上，某些特征向量的信息就包含在压缩系数中，所以额外的存储量可以省去。
本文的基本思路是：首先对实际图像进行小波变换压缩操作，然后对压缩后的图像进行二值化处理，在此基础上再进行图像检索。
由于小波变换具有时间、频率都局部化的特点，而且在变换压缩过程中已对图像频谱法的纹理进行了描述，所以在检索中利用小波变换的纹理特征，可提高检索效率，实验结果也验证了这种方法的有效性。
1 图像的小波变换傅立叶变换存在不能同时进行时间-频率局部分析的缺点，而Gabor变换克服了这方面的不足，但Gabor变换的时-频窗口是固定不变的，窗口没有自适应性，不适于分析多尺度信号过程和突变过程，而且其离散形式没有正交展开，难于实现高效算法。
基于小波的模糊聚类图像边缘检测的开题报告
基于小波的模糊聚类图像边缘检测的开题报告一、选题背景图像边缘检测一直是数字图像处理领域的重要研究方向之一，其主要目的是在图像中定位出目标物体的轮廓，便于后续的图像分析、特征提取及目标识别等任务。
传统的边缘检测算法，如Canny算法、Sobel算法等是基于梯度和拉普拉斯等函数进行边缘检测，虽然它们能够获得较好的边缘效果，但对噪声的鲁棒性较差，会产生大量的误检结果，在复杂背景下效果也十分有限。
因此，研究者们开始探索新的边缘检测方法，其中基于小波的模糊聚类图像边缘检测方法备受关注。
该方法通过运用小波变换的多分辨率特性，将图像从不同分辨率下进行分解，获取到不同尺度下的图像信息，进而利用模糊聚类的方法对不同尺度下的图像进行分割，提取出其中的边缘信息，最终将不同尺度下的边缘信息进行融合，得到最终的边缘检测结果。
这种方法具有较好的抗噪能力和对复杂背景的适应性，同时能够保留图像的细节信息，因此具有很大的应用潜力。
二、研究内容和目标本课题旨在利用基于小波的模糊聚类方法，研究图像边缘检测算法，主要包括：1. 研究小波变换的基本理论原理，掌握小波变换的常用方法及其多分辨率特性，实现小波变换对图像进行分解和重构。
2. 研究模糊聚类的基本原理，掌握常见的模糊聚类算法及其优缺点，在此基础上实现基于模糊聚类的图像分割。
3. 基于小波变换和模糊聚类方法，设计图像边缘检测算法，分析其原理和优点，并对算法进行优化和改进。
4. 使用MATLAB软件实现所设计的算法，并在不同场景下进行测试，并将测试结果与传统的图像边缘检测算法进行比较和分析。
5. 最终目标为提出一种准确、高效、鲁棒性强的基于小波的模糊聚类图像边缘检测算法，并为其在实际应用中提供一定的理论和技术支持。
三、研究思路和方法1.学习小波变换理论，掌握小波变换的基本过程，实现小波分解和重构，并利用MATLAB软件进行相关实验。
2.学习模糊聚类的基本理论，比较不同的模糊聚类算法及其优劣，选择一种适合本课题的模糊聚类方法，并实现基于模糊聚类的图像分割算法，并利用MATLAB软件进行相关实验。
基于小波多尺度变换和模糊聚类的图像边缘检测研究
Ａｂ ｔａ ｔ ｔ ｓ ｄ ｏ ｎ ｌｚｎ ｕ ｓ ａｅ ｗａ ｅｅ ｒｎ ｆｒ ａ ｄ ｆ ｚｙ ｃｕ ｔｒｎ ａ ｍ ａ ｅｅ ｇ ｅｅ ｔ ｎ ａ ｐ ｏ ｃ ｓ ｓｒｃ ｉ ｅ ｎ ａ ａｙ ｉｇ ｍ ｈｉｃ ｌ ｖ ｌｔ ｔａ ｓｏ ｍ ｎ ｕ ｚ ｌｓｅ ｉｇ， ｎ ｉ ｇ ｄ ｅｄ ｔｃｉ ｐ ｒ ａｈ ｉ ａ ｏ
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ｏ ｒｅ ｕａ ａｔｏ ｒｇｎ ｌｍａ ｅ ｆｉｒｇ ｌｒｐ ｒ ｆｏ ｉｉａ ｇ ，ｗｈｃ ａｉｆｅ ｏ ｈ ｒｃｅ ｉｔ ｓ Ｆｉａｌ ｉ ｉｈ ｓ ｔ ｉ ｓ ｓ ｍｅｃ ａ ａ ｔｒｓｉ ． ｎ ｌ ｓ ｃ ｙ，Ｗｅｃ ｎｒ ｓ ｈ ｓａ ｐ ｏ ｃ ｔ ｏ ｏ ｔａ ｔｔ ｉ ｐ ｒ ａ ｈ ｗｉｈ ｓ ｍｅ
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计算机科学 ２０Ｖ １ ３Ｑ１ ０６ ｏ ３Ｎ． ．
基 于 小 波 多 尺 度 变换 和 模 糊 聚 类 的 图像 边 缘 检 测 研 究 ）
杨 华千 张 － 伟 韦鹏 程 陈 军 ，
（ 重庆教育学院计算机 与现代教 育技术系 重庆 ４ ０ ６ ） ００ ７ （ 重庆大学计算机科学与工程学院 重庆 ４０ ４ ） ０ ０４
能。
关键词
小波 变换 ， 模糊聚类 ， 边缘检 测 ， 尺度 因子
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ＯｌＩ ｇ ｇ ｔｃ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｉ Ｍ ｕ ｔｓ ａ ｅＷ ａ ｅｅ ａ ｓ ｏ ｍ ｄ Ｆ ｚ ｙ Ｃｌ ｓｅ ｉ ｇ ｓ ａ ｃ ｉ ｍａ ｅＥｄ ｅ Ｄｅ ｅ ｔ ｓ ｄ Ｏｌ ｏ ｌ ｃ ｌ ｖ ｌ ｔ ｉ Ｔｒ ｎ ｆ ｒ ａ ｕ ｚ ｕ ｔ ｒｎ ｎ ＹＡＮ Ｈｕ — ａ Ｇ ａＱｉｎ’ Ｚ ＨＡＮＧ Ｗ ｅ ’ ｉ Ｗ Ｅ ｅ ｇ Ｃ ｅ ｇ ’ Ｃ Ｎ Ｊ ｎ’ Ｉ ｎ － ｈ ｎ 。 ＨＥ ｕ Ｐ
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的作 用域 可 以分为基 于 全局特 征 的检索 和基 于 区域分 割的 图像检 索两类 ， 于全局特征 的内容检 索不需要区分 图像的 基
前景和 背景 ， 通过提取 整幅 图像 的视觉特 征来进 行 图像 的相
Ｗ ｕ Ｄｏ ｇｓ ｅ Ｗ ｕ Ｌｅｎ ｎ Ｈｕａ ｎ ｈ ｎｇ ａ ｎｇ Ｂｏ
（ ｐ ｒ ｎ ｆ ｄｏ ｎ ．Ｓ ｕ ｅｓＵｎｖｒｉ ， ｌｍｅｉ ｂ ｒｔｒ， ｎｉｇ １０ ６ Ｃ ｉａ Ｄｅ ａｔ ｔ ｉ ｇ， ｏ ｔ ａｔ ｉｅｓ ＹＭｕｔ ｄａ ａ ｏａｏｙ Ｎａｊ ２ ０ ９ ， ｈｎ ） ｍｅ ｏ Ｒａ Ｅ ｈ ｔ ｉ ｌ ｎ
１ 引言
基 于 内容 的图像 检索 （ ｏ ｔ ｔ ｓｅ ａ ｅ ｔｅ ａ， Ｃ ｎ ｎ． ｅ Ｂａ ｄＩ ｇ ｒ ｖ ｍ Ｒｅ ｉ ｌ
相似 度 。
对图像进行 分割是个经 典的难题 ， 已有 的图像 分割算法 包 括基于边缘检 测的分割 、基于 区域 的分割 、基 于模 型基 的
ｆａ ｒｓ ｔｉ ｌ ｅｍａ ｅｓｇ ｎａｉｎｒｇｏ ｓｔ ｅｏ ｅ ｕｂ ｄ ， ｄｅ ｔ ｃ ｆａ ｒｓｏ ａｈｒｇｏ ｓｔ ｃ ｍｐ ｔ ｒｇｏ ｅｔ ｅ；ｈｒ ｙｗ ｐ ｔ ｍｅｔ ｏ ｉｎ ｔ ｔ ｒ ｂ ａ ｓ ａ ｘ ａｔ ｅｔ ｅ ｆｅ ｉ ｎ ｏ ｕ ｉ ｎ ｕ ｄ ｈ ｅ ｔ ｅ ｏｈ ｈ ｓ ｎ ｎ ｒ ｕ ｃ ｅ ｏ ｅｅ ｓ ｌｒｙ ａ ｌ ｔａｃ ｒｉｇｔ ｔｅ ｇｏ ｔ ｉｇｃｉ ｒ ｎ ｗｅｃ ｅ ｅｓ ｌｒ ｆｍａｅ． ｈ ｇ ｒｈ ｉ ｃｎ ｒ ｄ ｙｔｅ ｉ ａ ｔ； ， ｃｏｄ ｉ ｎｍａ ｈｎ ｒ ｉ ， ａ ｇｔ ｍｉ ｉ ｏ ｉ ｇｓ Ｔ ｅ ｏｉ ｍ ｏｆ ｍｅ ｂ ｍｉ ｉ ｔ ａ ｓ ｎ Ｏｈ ｒ ｅ ｃ ｅ ｔ ｏ ｎ ｈ ｔ ｉ ａｔ ｙ ｌ ａ ｔ ｓ ｉ ｈ
ＣＩ Ｂ Ｒ）是近 年来 的研 究热 点 ，现 在 已有许 多文献 提 出基 于
内容 的图像Ｉ 】
分割 等方法 。 中基于 区域的分割 又包 含阈值法 、 其 聚类方法 、
区域 生长法 以及松 弛法等方法 。 聚类法 中的模糊聚类 方法可
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第 １ 卷 第 ５期 ８ ２０ ０ ２年 １ Ｏ月
信 号 处 理
Ｓ ＧＮＡＬ ＲＯＣＥ Ⅱ Ｇ Ｉ Ｐ ＳＳ
Ｖｌ ． ８ ＮＯ． ０ １． １ ５ Ｏｃ ． ０ ２ ｔ２ ｏ
基于 小波模 糊 聚类 区域分 割 的图像检 索术
吴冬 升 吴乐 南 黄 波
（ 南大学无线 电工程 系，南京 ２ ０ ９ 东 １０ ６）
摘
要 ：基 于内容 的图像检 索是近 年来的研究热 点，本文给 出一种基 于区域分割 的图像检索算 法 。算法首先对 图像按
ＪＥ ０ ０标准进行 小波 变换，对变 换得到的低 频子带提取 一定的颜色和纹理特 征用于模糊聚类 ，从而将 图像 的低频子带分 Ｐ Ｇ２０ 割为一 定的区域 ，将分割 结果映射 回整 幅图像 ，提取整幅图像各个区域的特 征矢量，用于区域相似度 比较 ，最后按照一定 的 区域 匹配准 则得 到整幅图像之 间的相似度 。实验 结果表 明，本文算法具有 良好 的图像检索性 能。
ｅ ｔ ｔ ｃ ｎｇ ｔ ｏ ｄｒ ｒ ｖ ｐ ｒｏ ｍ ｎ ｅ ｔＳ ｔ ａ ａ ｅ ｇ ｏ ｅ ｔ ｅ ａ ｅ ｆ ｒ ａ ｃ ． ｈ ｉ ｌ
Ｋｅ ｄ ： Ｃｏ ｔｎ－ ａｅ ａ ｅＲｅｒｅ ａ Ｗ ａ ｅｅ ａ ｓｏ ｍ Ｆ ｚ ｙＣｌｓ ｒｎ Ｒｅ ｉｎ Ｓ ｇ ｎａｉｎ Ｓ ｍｉ ｒｔ ｙ ＷＯｒｓ ｎ ｔ ｓｄ Ｉ ｇ ｔ ｖ ｅ ｂ ｍ ｉ ｌ ｖ ｌｔ ｎ ｆ ｒ Ｔｒ ｕ ｚ ｕｔ ｉｇ ｅ ｇ ｏ ｅ ｍｅ ｔｔ ｉ ｌ ｉ ｏ ａｙ
Ａｂ ｔ ｃ ： Ｃｏ ｔｎ－ ａｅ ｍａ ｅｒ ｔ ｅ ａ ｅｈ ｉｕ ｓａｅ ｔｅ ｒｓａｃ ｏ ｕｅ ｔｔｅ ｅ ｄ ｏ ａ ｌ ｅ ｒ．Ｉ ｈｓａｔ ｌ，ｗｅ ｓｒ ｔ ａ ｎｅ ｔ ｓ ｄ Ｉ ｇ ｅｒ ｖ ｌｔｃ ｎｑ ｅ ｒ ｅ ｒｈ ｆｃ ｓｓａ ｎ ｆｅｒｙ ｙ ａｓ ｎ ｔｉ ｒｉ ｅ ｂ ｉ ｈ ｅ ｈ ｃ
关键 词：基于 内容的 图像检 索 小波变换 模糊聚类 区域分 割 相似度
Ｉ ｇ ｔｉｖ ｌ ｓ ｄ ｏ ａ ｅｌｔＦｕ ｚ ｕ ｔ ｉｇ ｏ ｍａ ｅ Ｒｅ ｒ ａ ｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｗ ｖ ｅ ｚ ｙ Ｃｌｓｅｒ ｆ ｎ Ｒｅ ｏｎ Ｓｅ ｍｅ ｔ ｔ ｇｉ ｇ ｎａｉ ｏｎ