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基于灰度共生矩阵的织物纹理分析 总被引:7,自引:2,他引:5
高士忠 《计算机工程与设计》2008,29(16)
以一种常见的织物纹理为对象,采用灰度共生矩阵的方法进行纹理分析.介绍了灰度共生矩阵的原理及其特征参数,讨论了纹理的灰度共生矩阵特征参数、像素距离以及图像灰度等级对灰度共生矩阵的影响,确定了区分此类正常织物与带疵点织物纹理的灰度共生矩阵构造方法.针对该类正常织物图像进行纹理分析,特征参数值统计,确定了正常织物纹理像素方向、像素距离以及图像灰度等级.取原始织物图像尺寸为128×128,生成灰度共生矩阵的最佳像素距离为2,经直方图均衡化后,最佳灰度等级为16.实验结果表明,按照该规则生成的6个灰度共生矩阵的特征参数,能够准确的判断此类织物图像是否存在疵点. 相似文献
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灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现 总被引:1,自引:0,他引:1
图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作,其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义,纹理特征提取已成为目前图像领域研究的热点。文中深入研究了基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法,给出了基于Matlab的简便实现代码,分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵(GLCM)的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。 相似文献
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基于多分辨共生矩阵的纹理图像分类 总被引:2,自引:0,他引:2
共生矩阵是描述纹理特征的一种常用方法.首先提出一种新的特征提取算法——多分辨共生矩阵.多分辨共生矩阵是通过同时在非下采样小波变换的逼近子带和细节子带上提取共生矩阵来实现的,能够有机整合传统小波的多分辨特性和频谱信息,以及空域灰度共生矩阵的纹理结构信息.其次,分析了多分辨共生矩阵、灰度共生矩阵以及小波能量特征的物理意义,... 相似文献
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基于DFT和共生矩阵的纹理特征描述方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种基于离散傅立叶变换和共生矩阵的纹理特征提取方法.离散傅立叶变换将纹理图像从图像空间变换到频率空间,将图像的纹理特征转化成频谱特征.然后再利用共生矩阵的思想,完成纹理特征的提取.由于直接计算共生矩阵的计算量较大,因此我们首先对图像进行灰度正规化处理,缩小灰度值的范围,然后再将正规化处理后的灰度图像进行分块,最后计算相应块的共生矩阵的5个特征参数,把相应的特征参数取平均值,得到一个5维的特征向量来描述图像的纹理特征. 相似文献
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为了提高对木材纹理识别的精度,提出了一种基于融合灰度共生矩阵与高斯-马尔可夫随机场纹理参数的特征级数据融合木材纹理模式识别方法。首先,分别获取了以上两种木材纹理特征参数;然后,使用模拟退火算法将两种不同类型的纹理特征量在特征层上进行了融合。利用融合后的特征对木材纹理样本进行识别,BP神经网络分类器的识别率达到97.00%,表明数据融合后的特征参数对木材纹理识别是十分有效的。 相似文献
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基于综合灰度共生矩阵的显微细胞图像纹理研究 总被引:5,自引:0,他引:5
灰度共生矩阵法是图像纹理分析中一种十分重要的方法。由于受到方向性和细胞本身特性的影响,传统的灰度共生矩阵法不能完整描述显微细胞图像的纹理,运用综合灰度共生矩阵可以有效地解决这个问题。根据显微细胞图像特点,计算出6个由综合灰度共生矩阵导出的纹理特征参数,并对它们进行归一化处理。通过分析这些归一化纹理特征值,可以对细胞图像中各种细胞成分进行分类描述。 相似文献
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图像纹理作为一种重要的视觉手段,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。目前常用的纹理特征提取的方法主要有统计方法、模型方法、信号处理方法和结构方法。灰度共生矩阵即为灰度级的空间相关矩阵,以其为基础的统计方法通过对矩阵统计量的求取较好地提取到了纹理特征,通过选取关键参数编程并进行仿真实现,分别求取了四个方向的灰度共生矩阵及其特征量来分析图像的纹理特征。 相似文献
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提出了一种基于中值-游程共生矩阵模型的纹理特征提取方法.该方法利用了图像的灰度信息和等灰度游程长度信息,通过计算图像的中值矩阵和游程矩阵,从而计算出中值-游程共生矩阵,来提取图像的特征.仿真结果表明,该方法能有效地分割出纹理图像上区域特性不同的纹理,且分割效果优于等灰度游程矩阵和灰度共生矩阵. 相似文献
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对图像颜色特征和纹理特征进行了研究。在图像颜色特征方面,利用人类的视觉特性,对图像不同分块的主色进行确认和加权处理,获得加权主色颜色特征;在纹理特征方面,利用统计法和结构法构造灰度-差分基元共生矩阵来提取纹理特征。在此基础上,通过高斯归一化方法将颜色特征和纹理特征进行综合,形成最后的图像检索特征,并给出了利用该特征的图像检索算法。实验结果表明,所提出的灰度-差分基元共生矩阵特征提取较传统的灰度共生矩阵特征更加精细,在此基础上综合利用颜色和纹理特征的图像检索方法具有更好的检索精度。 相似文献
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Machine vision based inspection systems are in great focus nowadays for quality control applications. The proposed work presents a novel approach for classification of wood knot defects for an automated inspection. The proposed technique utilizes gray level co-occurrence matrix and laws texture energy measures as texture feature extractors and feed-forward back-propagation neural network as classifier. The proposed work involves the comparison of gray level co-occurrence matrix based features with laws texture energy measures based features. Firstly it takes contrast, correlation, energy and homogeneity as input parameters to a feed-forward back propagation neural network to predict wood defects and then it take energy calculated from laws texture energy measures based energy maps as input feature to a feed-forward back propagation neural network. Mean Square Error (MSE) for training data is found to be 0.0718 and 90.5% overall average classification accuracy is achieved when laws texture energy measures based features are used as input to the neural network as compared to gray level co-occurrence matrix based input features where MSE for training data is found to be 0.10728 and 84.3% overall average classification accuracy is achieved. The proposed technique shows promising results to classify wood defects using a feed forward back-propagation neural network. 相似文献
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基于灰度变化统计的图像检索 总被引:1,自引:1,他引:1
纹理是图像的一个显著特征,也是基于内容检索的一条主要线索。提出了一种基于纹理灰度变化统计的图像检索方法,在水平、垂直、45°和135°方向上统计像素灰度值的变化量,提取关于图像纹理粗细、走向等信息。并将此方法与灰度共生矩阵法和纹理谱法进行比较,从查准率、平均序号和检索时间三方面进行分析,验证了此方法的有效性。同时,还结合颜色特征进行综合检索,并将相关反馈技术融合到算法中,通过多次检索自动调整各特征量的权值以满足用户的检索需求。 相似文献
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纹理合成是图像修补采用的主流方法,提出一种新的结构自适应纹理合成算法以提高纹理合成质量.首先通过分析图像灰度共生矩阵和灰度行程矩阵的特征参数确定纹理类型,然后对于显著结构纹理图像采用基于结构相似度的匹配准则以提高合成质量.实验结果表明本文提出的自适应算法可以有效提高显著结构纹理图像的合成质量. 相似文献
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基于TFBP网络的人脸皮肤纹理识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了可观地评价皮肤的质地,采用图像纹理分析中的空间灰度共生矩阵法提取皮肤纹理图像的重要特征,建立一种新的人脸皮肤纹理的测量识别模型.首先对采集到图像进行预处理,然后采用空间灰度共生矩阵法提取纹理图像的5个特征,最后通过TFBP网络对皮肤纹理图像的训练与分类识别实验结果很好的证明了这种纹理分析与测量方法的有效性. 相似文献
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纹理是断口的重要特征,不同的断裂原因造成断口的纹理特征是不一样的,它提示了图像中亮度值空闻变化的重要信息。图像宏观上表现出来的是二雏特性,可以将其灰度变化看成是图像的第三维特征来进行研究,这个“第三维”的表现可以用图像的能量或者所舍信息量来表示。常用的图像纹理特征提取的方法有:统计法、利用空间自相关函数作纹理测度、频谱法、联合概率矩阵法、纹理的句法结构分析法。本文主要从频谱法和灰度共生矩阵法两个方面对4种不同原因造成的铜导线断口图像做纹理特征的提取与分析。 相似文献
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为实现灰度共生矩阵(GLCM)多尺度、多方向的纹理特征提取, 提出了一种结合非下采样轮廓变换(NSCT)和GLCM的纹理特征提取方法。先用NSCT对合成孔径雷达(SAR)图像进行多尺度、多方向分解; 再对得到的子带图像使用GLCM提取灰度共生量; 然后对提取的灰度共生量进行相关性分析, 去除冗余特征量, 并将其与灰度特征构成多特征矢量; 最后, 充分利用支持向量机(SVM)在小样本数据库和泛化能力方面的优势, 由SVM完成多特征矢量的划分, 实现SAR图像分割。实验结果表明, 基于NSCT域的GLCM纹理提取方法和多特征融合用于SAR图像分割, 可以提高分割准确率, 获得较好的边缘保持效果。 相似文献
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纹理通常由空间分布和灰度分布共同描述,灰度共生矩阵(GLCM)能兼顾二者,故广泛应用于纹理分析中。在计算GLCM时,为降低其维数,需对纹理图像进行灰度量化,这必然丢失部分图像信息。灰度量化时,由灰度值与量化区间中心值的不同距离,构造出相应的模糊隶属度函数,并定义了模糊灰度共生矩阵(FGLCM)。通过对断口图像FGLCM的14个特征统计量进行相关性分析,选择角二阶矩和熵等7个统计量作为特征参数,并验证了其有效性。最后,在4类典型断口图像的特征空间上,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行分类识别。实践表明,FGLCM比已有的GLCM能更好地表征断口特性,且在HMM状态数为3时,断口分类的平均识别率可达98%。 相似文献
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钱慧芳 《计算机工程与科学》2012,34(2):128-133
本文提出了纹理矢量周期的描述方法:T{θ,Tθ,Vθ},分别从八个方向上(即0°,45°,90°,135°,180°,225°,270°,315°)讨论纹理的周期性、方向性以及周期成分所占的比例等方面。提出了分析纹理周期的d-θ分析方法,比较全面地实现了对纹理周期描述和分析。针对纺织布的纹理特征,经过大量实验,筛选出能反映周期方向的5个特征参量和周期大小的4个特征参量。最后,在本文提出的纹理周期矢量描述方法和分析方法基础上,采用二值共生矩阵及其纹理特征实现对纺织布的纹理周期描述。结果表明,对于含有一定周期的纹理图像,采用本文纹理周期描述和分析方法,实现了比较全面的描述。和直接采用灰度共生矩阵进行分析相比,本文分析方法极大降低了计算量。 相似文献