显微图像纹理特征提取方法综述

纹理广泛的存在于自然界中,物体的根本属性.与其他图像特征相比,能更好地兼顾图像的宏观性质与细微结构两个方面,因此纹理特征分析成为图像分析的重要手段.本文从定义、特征、研究方法、应用领域几个方面对纹理特征的提取方法进行了论述.最后对各种方法的优缺点及应用范围进行了比较.     

一种新的图像局部仿射不变特征提取方法

提出了一种新的图像局部仿射不变特征的提取方法,首先利用阈值分割在图像中确定某个灰度取值范围的连通区域,文中证明了该区域的几何中心在图像仿射变换前后具有不变性,然后将几何中心作为局部仿射不变特征的"     

基于混合特征提取的易混淆三维目标识别研究

针对易混淆三维目标识别这一问题,通过提取混合特征完成识别;首先获取各类三维目标的若干二维视图,将这些视图放在一起提取它们的大体轮廓特征并进行分类,使得具有相似外形的目标分为一类;然后采用基于统计学的标志矩提取方法提取每类中能分辨各种目标的局部特征,这样特征库就建立了;识别过程中,针对实际要识别的目标,提取它的混合特征并与库中数据进行匹配,确定其类型;算例研究表明,基于混合特征提取的识别系统结构简单、高效。     

一种基于二值图像的鲁棒字符特征提取方法

随着自动识别的应用与发展,光学字符识别被广泛应用到各种领域,而特征提取是字符识别的关键一步。本文对汽车牌照自动识别系统进行了论述,针对二值图像的字符特征提取,提出了一种基于距离变换的字符点阵特征提取算法。该算法通过距离变换方法来增加二值图像的前景与背景像素之间的距离,降低笔画边界的影响。从而提高车牌字符点阵特征的鲁棒性。实验结果表明我们的算法是有效的。     

细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法

民族服饰图像具有不同民族风格的服装款式、配饰和图案,导致民族服饰图像细粒度检索准确率较低.因此,文中提出细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法.首先,基于自定义的民族服饰语义标注,对输入图像进行区域检测,分别获得前景、款式、图案和配饰图像.然后在全卷积网络结构的基础上构建多分支的全局-局部特征提取模型,对不同区...     

图像目标的特征提取技术研究

图像目标特征提取是近年来模式识别和计算机视觉领域中最为活跃的研究问题。为了保证提取图像目标的真实性,首先分门别类地介绍了图像目标分割和整体特征描述的典型技术方法及在解决实际问题中取得的显著成果;然后,围绕着特征区域检测和特征区域描述,详细论述了目标局部特征提取的各种主流算法,并深入分析了它们的适用范围和优缺点;最后,探讨了图像目标提取技术所面临的难点和挑战,并对发展趋势进行了展望。     

基于曲率局部二值模式的深度图像手势特征提取

针对复杂环境下的深度图像手势特征提取信息冗余量大、编码不稳定等问题,提出了一种改进的基于曲率局部二值模式（LBP）的深度图像手势特征提取算法。该算法首先通过坐标转换将分割出的手势深度数据转换为点云数据;其次利用移动最小二乘法对手势点云数据进行曲面拟合;然后计算出能够更加准确描述物体三维表面几何信息特征的高斯曲率;最后利用改进的LBP均匀模式对高斯曲率数据进行编码形成特征向量。在美国手语（ASL）手势数据库上该算法的平均识别率达到了92.1%,与3D局部二值模式（3DLBP）和梯度LBP相比分别提高了18.5个百分点和13.7个百分点。实验结果表明,该算法可以区分外部轮廓相似但内部结构不同的手势,有效提高了在描述手势深度图像内部细节方面的准确性。     

基于梯度比率的SAR图像局部特征提取方法研究

本文研究了基于像素灰度差值计算的LBP算子和基于梯度比率的LGRP算子等局部二值模式。首先介绍了基本LBP算子和其他几种LBP算子的变形模式,并通过光学图像和实测SAR图像对LBP算子进行性能评估。针对LBP对SAR 图像乘性噪声敏感的问题,利用梯度比率计算的LGRP算子,并结合旋转不变LBP的抗旋转性,本文提出了一种改进的SAR 图像LGRP特征,获得了对SAR 图像的抗噪性和抗旋转性能。实验结果表明,由本文方法提取的SAR图像局部特征具有较好的不变性,可用于姿态角变化下的目标识别与图像纹理切片匹配。     

一种二值图像特征提取的新理论

在图像处理和目标识别领域,提取图像和目标特征是进行后续工作的关键步骤。本文结合物理学中的势能理论和图像分析中的投影理论提出了图像势能的概念,它是一种新颖的二值图像处理理论和方法。本文全面阐述了利用二值图像像素所具有的势能对目标特征进行提取的理论和方法。通过实验证明了目标图像像素的势能对图像特征能够很好地进行描述,并对图像势能的物理原理、定义、采集、分析和应用进行了详细的描述。图像势能方法在实验中很好地表现了目标特征,体现了准确、快速、高效的特点。图像势能理论可应用于特征提取、目标识别、目标跟踪、目标复原等工作中。     

半色调图像纹理特征提取方法

提出基于局部二值化模式和像素相关算子的半色调图像纹理特征提取方法,以实现误差分散类半色调图像的分类。该方法是将误差分散类图像先进行局部二值化模式变换,再以任一像素点为中心,取适当的距离提取八个方向的像素相关值作为图像的特征向量,最后将提取的特征通过BP神经网络进行分类。实验结果表明,提出的算法适用于二值图像的特征提取,能够降低局部二值模式的特征维数,提高时间效率和空间利用率;相对灰度共生矩阵算法提出的算法在计算复杂度、识别精度等性能方面都有所改善。     

基于全局二值模式的特征提取方法及其应用

提出一种全局二值模式(GBP)的纹理分析方法,解决局部二值模式(LBP)易受噪声影响的问题.GBP中采用一个大邻域模板的平均值代替LBP中的中心像素,弱化了噪声的影响,但GBP对光照不均的抵抗能力不如LBP.在钢板表面缺陷识别中,由于钢板表面图像既有较大的噪声,又存在着严重的光照不均现象,因此提出GBP与LBP二维直方图结合的方法,该方法结合GBP和LBP的特性.将该方法应用于中厚板和连铸坯表面缺陷的识别,实验结果表明GBP与LBP的结合方法同时具有光照不变性和对噪声不敏感的特性,对裂纹缺陷的识别率达到96%以上.     

几种手写体汉字网格方向特征提取法的比较研究

近年来,网格方向特征已广泛应用于许多手写体汉字识别系统中,并认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一。网格技术和方向分解是网格方向特征的两个关键技术。方向特征提取方法有许多种并各有优劣。对几种方向特征提取方法进行了比较研究,对其中一些方法进行了改进,并将我们提出的局部网格的划分方法应用到这几种方向分解特征的提取上,取得了较好的识别效果。     

几种手写体汉字网格方向特征提取法的比较研究*

近年来,网格方向特征已广泛应用于许多手写体汉字识别系统中,并认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一。网格技术和方向分解是网格方向特征的两个关键技术。方向特征提取方法有许多种并各有优劣。对几种方向特征提取方法进行了比较研究,对其中一些方法进行了改进,并将我们提出的局部网格的划分方法应用到这几种方向分解特征的提取上,取得了较好的识别效果。     

小波核局部Fisher判别分析的高光谱遥感影像特征提取

为了提高高光谱遥感影像的分类精度,充分利用影像的光谱和局部信息,文中提出小波核局部Fisher判别分析的高光谱遥感影像特征提取方法.通过小波核函数将数据集从低维原始空间映射至高维特征空间,考虑到数据的局部信息,利用加权矩阵计算散度矩阵,对局部Fisher判别准则函数求解最优特征矩阵,使不同类别的样本在高维特征空间中的可分离性更佳.在2个公开高光谱数据集上的实验表明,文中方法的总体分类精度和Kappa系数都有所提高.     

基于Curvelet的人脸特征提取及识别研究

人脸特征点定位与提取的精确性在很大程度上影响着最终人脸识别结果的准确率。在明确人脸特征提取及识别重要性的基础上,将Curvelet变换应用于人脸特征提取及识别中,详细研究了人脸特征提取的预处理实现过程,并进一步分析了基于Curvelet变换的截取处理、判别处理以及分层处理。     

基于局部曲面特征直方图的点云识别

针对三维点云的快速识别问题,文中提出基于局部曲面特征直方图的点云识别算法.首先,采用循环体素滤波算法,将不同分辨率的点云滤波至指定分辨率.再基于邻域曲率均值最大的关键点查找算法选取点云局部特征较明显的点作为关键点,根据关键点邻域内点云重心与邻域曲面内各点的法线和距离的关系计算关键点的特征描述符.然后,根据临近关键点间的空间关系和特征描述符欧氏距离进行特征匹配.最后,采用多线程识别框架,加快在线识别速度.实验表明文中算法识别速度较快.     

行人步态的特征表达及识别综述

从人体测量学数据、空间时间数据、运动学数据、动力学数据和视频流数据的特有方法总结步态识别的各种方法。对视频流的方法做了更为详尽的分析,特别是对类能量图法中各种方法的表达式和含义、蕴含的信息是静态还是动态、时变特性进行对比研究。综述步态自身的多种特征融合的识别方法、步态与其它的生物特征融合的识别方法以及“扩展的”步态识别等方面的研究现状,给出现有步态识别研究的评估方法,指出未来步态识别的研究方向。     

基于局部邻域像素的快速时空特征点检测方法

针对时空特征点检测算法计算效率较低和特征点冗余度较大的问题,提出一种基于邻域像素的快速时空特征点检测方法。通过寻找三维时空中局部邻域内像素值差异较大的点以快速定位时空特征点,然后采用非极大值抑制的方法剔除其中的冗余点,将筛选后的时空特征点用于人体行为识别。此外,还根据二项分布原理研究特征点检测中邻域像素分割阈值的取值范围及其它检测参数优化问题。实验结果表明该算法具有较高的检测速度,既能稳定提取足够数量的特征点又能降低其冗余度,在行为识别中也保持较高的准确率。     

特定虚拟图像局部多变特征识别仿真研究

采用当前方法识别特定虚拟图像中存在的局部多变特征时,识别多变特征所用的时间较长,得到的识别结果与实际不符,存在识别效率低和识别准确率低的问题。提出特定虚拟图像局部多变特征识别方法,在不改变原有样本协方差结构的基础上,采用PCA降维算法调整类间离散矩阵和类内离散矩阵,最大化类间聚类、最小化类内距离,去除特定虚拟图像中存在的无用数据和冗余信息。融合非局域全变分和结构张量构建图像去噪模型,利用图像去噪模型去除特定虚拟图像中存在的噪声。对预处理后的特定虚拟图像进行Contourlet变换,在不同方向、不同尺度上提取特定虚拟图像的变换系数,构建语言变量,通过模糊逻辑方法计算模糊区域在模糊特征空间中对应的激活强度值,获得特定虚拟图像局部多变特征向量,将特征向量输入支持向量机分类器中,实现特定虚拟图像局部多变特征的识别。仿真结果表明,所提方法的识别效率高、识别准确率高。     

PHOG特征与聚类特征选择的笑脸识别方法

基于Gabor特征的人脸表情识别系统虽具有良好的识别性能,但特征维数大、分类器复杂度高。因此,文中提出一种基于PHOG特征与聚类线性鉴别分析(CLDA)的笑脸识别方法。PHOG特征的引入在于简化系统的运算复杂度,而CLDA克服传统线性鉴别分析方法的多模态问题。实验结果表明PHOG特征免去Gabor特征在Adaboost耗时的特征选择过程,具有和Gabor特征相当或更优的识别性能,且CLDA在维数降低时,系统的识别率能得到更好保持。