基于Gabor小波特征的磨粒图像识别新方法

文章给出了一种基于Gabor小波纹理特征的磨粒图像识别新方法,主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器,对磨粒图像直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像特征。把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别。最后,对磨粒图像进行了一系列的仿真实验,结果表明,识别正确率在91%以上,并且识别速度很快。     

基于热图像特征提取的铝箔封口密封性检测方法

针对铝箔封口温度场的分布特性进行研究，提出了一种基于RGB二次特征提取和降维算法模型，配合BP神经网络 对热像图进行识别，针对该方法的缺点，并以此提出了利用Gabor小波提取图像纹理特征配合ELM极限学习机，对热像图样本进行分类识别的铝箔密封性检测方法，对比两种方法在相同条件下的训练时间与检测精度，实验结果表明:基于Gabor小波和ELM神经网络的算法具有响应速度快、精度高、泛化性强等优势，可以较好的满足铝箔封口密封性检测的要求。     

电气测量技术及仪器

TH117.12005051391基于Gabor小波特征的磨粒图像识别新方法/康剑莉,陈罡,毛金明(浙江轻纺学院机电系)//激光与红外.―2005,35(3).―190～192.文章给出了一种基于Gabor小波纹理特征的磨粒图像识别新方法,主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器,对磨粒图像直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像特征.把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别.最后,对磨粒图像进行了一系列的仿真实验,结果表明,识别正确率在91%以上,并且识别速度很快.图2表1参6TH162005051392…     

基于纹理特征与BP神经网络的运动车辆识别

在Gabor小波滤波器组与图像卷积值作为特征向量达到很高识别率的基础上,提出了一种特征值加权的Gabor小波纹理特征的提取方法.首先Gabor小波函数与纹理图像做卷积,然后加权处理尺度各不相同和方向各不相同的的卷积值,最后将均值和方差看作它们的特征向量,该方法使特征维数有所降低,并利用BP神经网络进行训练和仿真,实现运动车辆纹理图像的自动分类,达到运动图像的识别.实验结果表明此算法有效降低了图像的识别错误,增强了稳健性,对质量差的图像能够有效识别.     

log Gabor函数在人类视觉系统特性研究中的应用

本文对Gabor函数与log Gabor函数进行比较。构造了log Gabor小波,从人类视觉系统认知特性的角度分析了log Gabor小波的性能,并与Gabor小波进行比较,讨论了log Gabor小波的优良性能。最后将log Gabor小波应用于图像特征检测,证明用log　Gabor小波不但可以提高特征定位精度,而且在相同检测效果的情况下,可以比Gabor小波节省大约一半的计算量。     

基于Gabor小波和支持向量机的人脸识别方法

基于Gabor小波在图像表征方面的优越性,提出了将Gabor小波和支持向量机(SVM)相结合用于人脸识别的方案。用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,再利用SVM策略对特征向量进行分类识别,实验的仿真结果验证了本算法的有效性。     

基于神经网络集成的SAR图像目标识别

合成孔径雷达图像处理过程中目标的方向性会对目标的识别产生很大的影响,基于目标类别的不明确又会给目标方位角的估计带来困难.文中提出了一种基于神经网络集成模型的合成孔径雷达图像目标识别方法.该方法通过小波域主成分分析提取目标图像特征向量,针对同向目标的特征空间训练一个神经网络实现目标分类,并使用另一个二级神经网络对多个单向目标识别器的识别结果进行结合.该方法可以有效地避免目标类别和目标方向间的相互干扰,提高识别精度.该方法对于解决此类似问题给出了新思路.     

基于Gabor小波的无边缘活动围道纹理分割方法

该文提出了一种基于Gabor小波的活动围道纹理分割新方法。该方法先用Gabor小波提取图像的纹理特征,再用Chan-Vese模型进行分割。与其它基于Chan-Vese模型的纹理分割方法相比,基于Gabor小波的活动围道的纹理分割方法有两个优点:一是同时使用纹理特征和灰度信息演化围道,可分割纹理图像和非纹理图像,分割方法的灵活性好;二是在分割多类目标时,采用多级分层式曲线演化方法解决了初始围道难以选择的问题。对自然界真实图像和遥感图像的分割实验结果说明,该文提出的分割方法精度高。     

基于Gabor小波变换和PCA的人脸识别方法

基于Gabor小波在图像表征方面的优越性,阐述了将Gabor小波和主分量分析(PCA)相结合用于人脸识别的方案。对人脸图像进行Gabor小波变换,通过PCA(主分量分析)降维后,计算特征点之间的距离,最后进行人脸识别。     

Gabor小波与HOG特征融合的行人识别算法

针对传统HOG特征行人检测方法中,当目标存在遮挡以及面对复杂环境条件下,行人识别存在较高漏检率和误检率的问题,提出一种基于Gabor小波与HOG特征融合(G-HOG)的行人识别算法。利用Gabor小波对样本图像进行特征变换并在尺度和方向上融合,获取Gabor特征图像,利用HOG算子在特征图像上提取目标特征,进行样本分类,获取行人目标的疑似区域;对行人样本进行HOG特征提取与训练,实现对疑似区域的目标识别。实验结果表明,基于G-HOG特征的行人识别算法在INRIA、MIT与Daimler数据库上性能表现良好,能够获取较高的查全率和识别率。     

基于Gabor滤波器和ICA技术的SAR目标识别算法

提出了一种基于Gabor滤波器和独立分量分析(ICA)技术对合成孔径雷达(SAR)目标识别的算法.该方法提取预处理后SAR图像的低频子带图像,利用Gabor滤波器组对该低频子带图像在不同方向和尺度上滤波,再用主成分分析(PCA)+ICA方法对Gabor滤波后图像提取有效特征向量作为目标识别特征,最后用支持向量机(SVM)对该特征进行分类完成目标识别.使用MSTAR数据库中3类SAR目标数据对该方法进行目标识别的仿真实验,平均识别率最高可达96.56%.通过与其他识别方法对比实验,验证了文中方法的有效性.     

基于Gabor小波与Memetic算法的人脸识别方法

提出一种基于Gabor小波与Memetic算法的人脸识别方法MA-Gabor(Memetic Algorithm-Gabor).算法使用一组特定的Gabor小波滤波器对人脸图像重要区域进行针对性的特征提取运算,可在较短处理时间内获得更具区分能力的识别数据.为提升识别性能,MA-Gabor引入Memetic算法用于Gabor小波滤波器组的优化设计.实验结果表明,Memetic算法可获得比传统优化方法更佳的设计效果.通过将优化设计的Gabor小波滤波器组用于人脸图像的特征提取,MA-Gabor算法可取得比现有人脸识别方法更高的识别率.     

一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

该文提出了一种利用小波域主成分分析和支持向量机进行的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法。该方法对图像小波分解后提取低频子带图像的主成分分量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别。实验结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取和目标识别方法。     

基于Gabor小波的频域快速纹理特征提取

针对常用的Gabor小波特征提取方法卷积运算量大、耗时长这一不足,采用了将空间卷积用频域乘积代替,然后直接在频域提取Gabor小波滤波后幅值图像的子带能量作为原图像特征的方法,节省了大量的计算时间,加快了特征提取速度。实验将Gabor小波变换提取的特征应用于纹理图像分类,结果表明,在保证识别率的情况下,在此采用的方法比常用的方法能明显提高识别速度,具有更好的实时性。     

基于图像处理的中医舌像特征分析方法

提出一种基于图像处理的舌像检测与分析方法，将传统中医舌诊中舌的特征进行数字化。应用了2D Gabor小波变换和色度信息较为精确地检测出舌体区域；提出了运用统计方法标定舌度和舌苔点以及确定其颜色的算法。舌苔的厚度通过色度信息和2D Gabor小波系数能量（GWTE）进行量化。分析了在不同相位时，有无舌纹情况下GWTE呈现出的不同特性，根据这一特点用不变矩描述了舌区域的GWTE，从而对舌纹的多少做出了定性的说明。实验表明，提出的相关算法行之有效，得到了较好的结果。     

指静脉红外图像特征不变性编码新方法

基于编码的特征表达方法在光照不变性、运算效率、特征表述能力等方面具有较大优势,成为新型的特征提取方法之一。手指静脉图像采用红外光透射成像,加之手指内部其他组织的固有影响,图像质量普遍较低。将Gabor滤波对图像纹理的增强与局部图结构编码的思想相结合,重点研究一种新的对称邻域交叉图结构,将局部邻域的纹理变化转换为加权的编码串。通过不同方向特征编码提取每个通道Gabor滤波图像的特征编码图,充分表达像素点周围邻域的位置信息和梯度信息,具有良好的旋转不变性。实验结果表明:提出的手指静脉特征编码新方法比多种常用特征编码方法具有更好的识别性能,对图像姿态变化更鲁棒。     

线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割

视网膜血管自动分割能辅助诊断某些眼底疾病和系统性血管疾病。为了提高血管自动分割的效率,因此提出了一种线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割方法。利用线算子检测血管方向的最优匹配角,将其作为Gabor小波变换的旋转角构建4个不同尺度的Gabor小波,并提取4维Gabor小波特征,加上两个线强度和预处理后的图像灰度,构建7维特征向量,采用SVM进行分类。与其他基于Gabor小波的方法相比,本方法只需计算最优匹配角所对应方向的Gabor小波特征,大大降低了多尺度Gabor小波特征提取的计算量,此外线算子特征与Gabor小波特征的良好互补性,有利于提高血管与背景的辨别度。在DRIVE眼底数据库上进行实验,其平均准确率、灵敏度及特异性分别为0.9361、0.8238及0.9554,获得了不错的分割性能。