结合FFT和Gabor滤波器的织物纹理特征提取方法

针对织物表面纹理特征提取与表征的问题,提出一种结合FFT(傅里叶变换)和Gabor滤波器的织物纹理特征提取方法,通过傅里叶变换提取频谱楔特征(角向分布)和环特征(径向分布)作为特征角度和频率参数,设计2个最优Gabor滤波器,分别与织物纹理图像进行卷积,获得目标子图像,然后对子图像进行融合处理,达到提取纹理特征的目的。在线条图像纹理特征成功提取的前提下,应用到常见织物的纹理特征提取上,并与传统的Gabor滤波器提取方法进行对比。实验结果表明,结合FFT和Gabor滤波器的织物纹理特征提取方法是有效的,且提取结果优于传统方法。     

基于图像形状特征和纹理的中药材牡丹皮规格分类研究

首先研究傅里叶图像形状特征提取算法和灰度共生矩阵纹理特征提取算法;其次使用傅里叶图像形状特征提取算法对中药材牡丹皮图像的形状特征进行提取,并且用灰度共生矩阵纹理特征提取算法提取中药材牡丹皮图像纹理数据;最后运用DBT-SVM算法对两种融合数据进行分类,并分析权重、训练集和测试集占比对分类准确率的影响。实验结果优于传统的SVM算法。     

一种傅里叶域图像数字水印方案的研究

基于快速傅里叶变换提出了一种傅里叶谱域图像水印算法.对图像和水印图像分别进行傅里叶变换,将作为水印的32×32大小的图像的二维傅里叶谱降维为一维序列,叠加在图像傅里叶谱域中适当位置上,再经过快速傅里叶逆变换得到水印图像.选择的嵌入方案即适当的位置既不会使水印图像产生明显失真,又可以抵抗图像压缩和低通滤波.在JPEG压缩、图像旋转、高斯低通滤波的攻击方式下,对水印图像进行了鲁棒性分析,实验表明该算法具有良好的抗攻击性和安全性.     

采用共生矩阵的纹理特征提取方法

共生矩阵是一种常用的纹理特征提取方法,针对其易受噪声和图像中实体方向变化的影响等问题,提出一种新型共生矩阵纹理特征提取方法.该方法将傅里叶变换应用于原始图像,利用频域信息确定显著方向集合,把共生矩阵方法应用于显著方向集合以提取纹理特征.在进行图像匹配时,先在显著方向集合间进行相似度计算,后在纹理特征向量间进行相似度计算,显著方向集合中元素的显著性作为权重被引入纹理特征向量间的计算.实验结果表明,与传统共生矩阵方法相比,该方法针对有向纹理和无向纹理均具有较好的性能.     

数字图像信息安全保密方法研究

提出了一种基于傅里叶变换域的图像信息隐藏方法,将图像用其在傅里叶变换域内的结果保存,读取时经过傅里叶逆变换进行图像的显示,但在这个过程中,为了避免他人通过做相应的逆变换读取到图像的真实信息,在存储傅里叶变换的结果时,将对数据做了一个置乱处理,这样通过简单的傅里叶逆变换是无法获取到原始图像,从而达到了对数字图像信息加密和隐藏的目的。仿真实验结果表明,该方法的信息隐藏和保密能力较大,且算法简单易行。     

基于改进纹理特征的现堪图像检索算法

针对灰度共生矩阵缺少图像纹理的整体空间分布特征与双树复小波变换对图像结构细节敏感的缺陷,提出一种融合图像空间分布与结构细节的纹理特征提取算法,应用于现堪图像检索。首先,利用灰度共生矩阵与双数复小波提取图像的纹理信息;然后,将图像均匀分块,分别计算各个块的角点疏密度和纹理细节特征并级联,以此组成图像的空间分布特征和结构细节特征;最后,对纹理信息融合图像的空间分布特征与结构细节特征,完成现堪图像的纹理特征提取。在现堪图库上的检索实验结果表明,该算法能更全面的描述图像的纹理内容,并且可有效提升现堪图像检索算法的检索准确率。     

在曲波域中应用统计模型的图像纹理特征提取

针对基于内容的图像检索系统图像纹理特征提取对图像检索精度存在影响的问题,提出一种基于曲波( Curvelet)变换与高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)相结合的方法提取图像的纹理特征.该方法通过曲波对图像进行多尺度分析并结合K-means和期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法来估计高斯混合模型的参数,以此构建图像的纹理特征空间.仿真结果表明,所提出的方法比传统的图像纹理特征提取方法精度更高,并且提高了图像检索系统中的检索精度.     

具有旋转不变性的轮胎纹理特征提取

针对轮胎花纹图像,给出一种基于能量分布的曲波变换纹理特征提取算法。对轮胎花纹图像进行曲波变换,提取变换后子带的均值和方差作为特征值,构成特征向量,用以表示图像的纹理特征。计算各子带的能量,按大小排序,同时对特征向量进行循环位移,使能量最大的子带所对应的特征值位于特征向量首部,从而保证特征向量不因图像旋转而发生变化。对轮胎花纹数据库进行检索试验,结果表示所给方法的查准率为47.5%,优于小波变换算法的35.5%和曲波变换算法的41.17%。     

基于小波变换的机加工表面SEM图像边缘检测

图像边缘是图像的重要特征，提出了一种基于小波变换的图像多尺度边缘检测算法，并以机加工表面SEM图像为对象，利用小波系局部极大值提取其边缘，实现加工表面纹理特征提取。实验表明该算法可取得较好的效果。     

FD+HOG融合人体行为识别

利用全局特征提取与局部特征提取相融合的方法,将傅里叶变换特征与方向梯度直方图特征相融合的算法结合支持向量机(SVM)来识别人体行为。首先将KTH和Weizmann数据集中提取出来的图像做预处理,分别提取出每张图像的傅里叶描述子和HOG特征,然后利用主成分分析法对HOG提取特征降维,最后用FD+HOG的融合特征放入SVM分类器中分类识别。实验结果表明,该算法识别率可达86%以上。     

实现快速傅立叶变换中逆序的新方法

文中提出的生成法,是实现离散快速傅立叶变换中序列逆序的新算法,这种算法无论在实际应用及理论教学中都是有效的方法。     

一种基于视点的纹理渲染方法

提出了一种基于视点的纹理渲染的方法.根据与视点相关和视觉重要度来选择相应分辨率的纹理,结果显示这种方法能有效地有效的减少纹理的渲染量,同时保证了显示的质量.     

基于角向功率谱的复合材料预制件表面编织角的测量

基于纹理分析理论，采用谱分析技术，对三维编织复合材料预制件表面边缘图像进行傅立叶变换，得到其功率谱图和角向功率谱图，可进行平均编织角测量．与传统的三点法、四点法和手工测量法比较，结果表明，该方法的测量结果与手工法设计参数相吻合，对三维编织复合材料预制件表面编织角的自动测量具有实际意义和理论价值．     

风格图案的纹理生成方法

在计算机图形学研究中,为控制纹理演化过程,生成具有一定风格的纹理图案,在Arnold正变换基础上,通过合理推导得出规范的反变换表达式,统一了正反变换;从新疆民族图案中找出一些表征民族风格的图案,对其图案矩阵进行Arnold正反变换,描述图案演化过程,展示变换后矩阵获得不同风格图案。利用Arnold规范的正反变换,可以不受变换中（modN）的限制,依此扩展生成不同风格的纹理图案。该方法简单易行,能通过矩阵正反变换快速地生成保持民族风格的纹理图案,奠定了风格图案的纹理构形基础。     

基于羽毛图像纹理分割的毛杆提取方法

为了有效地从羽毛图像中提取毛杆,在对比各种分割方法的基础上,提出基于小波纹理分割方法．考虑羽毛的特点,为去噪和加深纹理特征,对图像进行恢复和增强．经过二层小波分解后提取各细节子图的特征,形成特征向量,并由聚类法进行分类分割．实验结果表明,该方法能较好地提取毛杆．     

基于Circular_Mellin变换的纹理图像分割算法

介绍一种比较新颖的算法——旋转及伸缩不变的纹理分割算法,其核心是利用圆周变换和Mellin变换产生一个Circular_Mellin操作数(CMO),将CMO与图像进行卷积,以达到旋转及伸缩不变纹理分割的目的．实验结果表明,这种算法是相当有效的．     

应用GPU编程的水声对抗视景系统关键技术

针对水声对抗复杂环境的实时细致再现问题,应用图形处理器(GPU)编程技术,基于开放场景图(OSG)视景引擎研究开发了一套通用的视景仿真系统.设计了系统的体系结构和场景组织,利用投影网格模型和GPU上快速傅里叶变换的方法生成海浪网格;采用纹理映射技术实现了海面的反射和折射效果;并实现了海底的光束、浮帘粒子和模糊效果;依据后续渲染技术模拟了场景的高动态范围(HDR)效果;基于FMOD音频引擎开发了OSG声音节点类,实现了物体三维声音、事件声音和背景声音的播放;基于多播组通信方式,提出了一种同步性较好、可自由拼接和拆分的多通道组合显示方法.实际应用结果表明,该系统具有较好的实时性和更好的显示效果.     

1-D Directional Filter Based Texture Descriptor in Fractional Fourier Domain

Texture analysis is a fundamental field in computer vision. However, it is also a particularly difficult problem for no universal mathematical model of real world textures. By extending a new application of the fractional Fourier transform (FrFT) in the field of texture analysis, this paper proposes an FrFT-based method for describing textures. Firstly, based on the Radon-Wigner transform, 1-D directional FrFT filters are designed to two types of texture features, i.e., the coarseness and directionality. Then, the frequencies with maximum and median amplitudes of the FrFT of the input signal are regarded as the output of the 1-D directional FrFT filter. Finally, the mean and the standard deviation are used to compose of the feature vector. Compared to the WD-based method, three benefits can be achieved with the proposed FrFT-based method, i.e., less memory size, lower computational load, and less disturbed by the cross-terms. The proposed method has been tested on 16 standard texture images. The experimental results show that the proposed method is superior to the popular Gabor filtering-based method.     

Fourier变换在线性电路中的意义及应用

在Fourier变换的物理意义的研究中提出了用Fourier变换方法分析线性电路对任意非周期信号的响应。     

求解三维Helmholtz方程的高阶快速数值算法

针对三维Helmholtz方程Dirichlet边界问题,提出一种高阶快速数值算法。该算法采用高阶有限差分方法离散化,利用FFT方法将离散方程缩小为规模较小的界面线性方程,可用直接法快速有效地求解。基于该方法可构造出解决三维Helmholtz方程的高阶快速数值算法,数值实验验证了算法的准确性和有效性。