基于局部谱能量自相似矩阵的纹理描述

对于纹理检测和分类中的纹理描述问题,提出一种新的基于Gabor滤波器组局部谱能量的自相似矩阵来描述纹理的方法。首先采用多尺度、方向的极坐标对数Gabor滤波器组对纹理模板进行滤波,获得频域上局部频段和方向上的纹理信息;然后计算频域上各尺度、方向上局部谱能量的自相似度量,将这些度量值以自相似矩阵的形式进行存储,并作为纹理特征的描述子;最后将这种描述方法应用到纹理检测和分类中。由于该描述子主要体现的是纹理模板在不同频段和方向局部谱能量的自相似程度,所以它对滤波器参数的依赖度较低。实验中利用纹理特征描述子可以实现比较准确的纹理检测,多类纹理合成图像分类实验的准确率达到了91%以上。实验结果说明,纹理局部谱能量的自相似矩阵是一种十分有效的纹理描述方法,其检测和分类的结果对后期的纹理分割、纹理识别等研究领域具有广泛的应用前景。     

MPEG-7纹理描述子的图像检索

利用MPEG-7中所制订的统一格式,来提取纹理图像的特征,其中使用了同构型纹理图像描述子、纹理图像浏览描述子和边界直方图描述子三种特征描述来检索图像。同构型纹理图像描述子是使用Gabor滤波器来加强特定纹理方向和纹理大小的信号,并计算在各个频道的能量强度。纹理图像浏览描述子也是利用Gabor滤波器来提取纹理的方向性,并利用找出的方向性经过投影和自相关函数来找出纹理大小,并判断规则度。而边界直方图描述子则是找出在图像区块中的边界型态,统计成直方图来作为特征。文中使用了上述三种描述子,实验结果显示可以检索出最相似的纹理图像,但是每种描述子仍有它使用的限制和缺点。同构型纹理图像描述子适合使用在同构型较高的纹理图像上;纹理图像浏览描述子对于非30倍数的角度较不敏感,容易出现误差;边界直方图描述子只适用于有明显边界分布出现的图像。     

基于多通道Gabor滤波器的纹理图像非监督分类

提出了一种快速、实用的Gabor滤波器设计方法.首先根据人类视觉特性选定Gabor滤波器的频率带宽参数,利用图像大小确定滤波器的中心频率,构造一组多通道的Gabor滤波器在时域和频域中提取图像多方向和多分辨率的Gabor能量特征,对特征空间进行非线性变换和Gauss滤波处理,最后通过K means方法实现纹理图像的分割.实验结果表明,该方法能有较好的纹理分割效果.     

基于离散平稳小波和非下采样方向滤波器组的纹理分类

结合小波变换的多尺度性和Contourlet变换的多方向性,提出了一种新的基于离散平稳小波变换和无下采样方向滤波器组(stationary wavelet transform and nonsubsampled directional filter banks,SWT-NSDFB)的纹理分类方法,采用具有平移不变性的离散平稳小波先进行多尺度分解;然后对每层分解得到的高频子带采用非下采样方向滤波器组进行多方向分解,再计算低频子带和各层方向子带的能量作为纹理特征;最后用支持向量机实现纹理分类。实验结果表明,该     

旋转不变广义粗糙度特征结合自适应加权距离在纹理检索中的应用

针对图像检索时的旋转问题,提出了一种基于Gabor分解的旋转不变广义粗糙度纹理描述子和一种自适应加权距离准则。首先,计算Gabor分解子带的幅度和频率谱,依据多尺度空间局部能量分布、Hurst分形指数、方向差别来计算纹理特征向量;然后采用自适应加权距离作为相似性准则。分别采用旋转纹理库和普通纹理库进行仿真实验,仿真实验结果表明,该算法在两种情况下都取得了较好的检索效果,算法对图像的旋转具有较好的鲁棒性。     

基于纹理特征的古瓷片分类研究

通过对Gabor滤波器相关参数的分析,提出了一组具有多尺度和多方向特征的Gabor滤波器对古瓷碎片图像进行处理,获取图像的纹理特征数据。采用主分量分析方法对所获取的纹理特征向量进行降维,利用最近邻法进行分类,实现了对古瓷碎片的自动分类识别。     

一种快速有效的图像纹理谱描述子

提出了一种基于纹理基元等价类的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征．该纹理谱刻画邻域内像素灰度变化模式，以纹理谱直方图方式表示图像内容．与Gabor纹理特征的对比实验表明，文中的纹理谱描述子特征提取速度快、检索准确率高．最后给出了实验结果和性能评价．     

基于剪切波变换的纹理图像分类

二维可分离小波在纹理分析领域得到了成功的应用,但它只提取图像水平、垂直和对角方向的频率信息,其变换滤波器是各向同性的,不能很好地表达纹理的细节。利用剪切波变换优良的多尺度性、局域性和方向性,提出一种基于剪切波变换（Shearlet transform）的纹理分类算法。该方法先对纹理图像做剪切波变换,得到各尺度、方向子带的剪切系数,计算尺度间子带能量比,以尺度间能量比为权对各子带能量加权,以加权后的子带能量作为特征矢量,用K邻近分类器进行分类。实验结果表明该方法比基于小波的纹理分类方法更加有效。     

基于图像纹理自适应的边缘检测算法

通过对图像进行Fourier分析,获取能够表达图像纹理的能量谱,进而定义能量谱的环特征和楔特征.环特征可以描述纹理的粗细,楔特征可以描述纹理的方向,以这两个特征值作为边缘检测模板选择的依据,使边缘检测具有纹理自适应能力.实验表明,该算法边缘检测精确,抗干扰能力强.     

基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法

针对火灾图像纹理识别问题,提出了基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法,并根据火灾图像纹理识别特点进行了优化;首先用不同尺度和方向的Gabor滤波器对待识别图像滤波,得到其特征图像,然后将特征图像转化成特征向量作为ICA的输入,得到基矢量子空间,再将测试图像经过Gabor滤波器的特征向量投影到ICA子空间中得到系数向量作为目标识别特征,最后用支持向量机进行识别;通过与Gabor滤波器法和ICA方法的对比实验,表明该算法可以在火灾纹理图像的识别率上比传统方法提高5％以上,为火灾图像识别提供了一种新思路.     

用于织物疵点检测的最优Gabor滤波器设计

提出一种基于织物纹理特征的最优Gabor滤波器设计方法．分别建立了正常纹理匹配和疵点纹理匹配的Gabor滤波器优化设计模型，并采用小生境遗传算法对两种模型进行求解．通过比较和分析两种滤波器的检测结果发现，由正常纹理匹配模型得到的最优Gabor滤波器更适宜于织物疵点的识别与分割，并且其中心频率与纹理图像功率谱中能量最集中的谐波成分相一致，因而可以极大地缩短求解优化模型所花费的时间．     

基于匹配Gabor滤波器的规则纹理缺陷检测方法

许多工业产品表面纹理都可以被认为是由基本纹理单元在空间按照一定的规则进行排列组合的结果,但由于各种原因,这些有规则纹理图象经常出现的一些缺陷,因而检测这些有规则纹理图象的缺陷是机器视觉检测的重要内容,为了对这种缺陷进行有效地检测,在对这类纹理图象进行功率谱分析的基础上,根据人眼的视觉原理,设计了两类匹配Gabor滤波器,即正常纹理匹配Gabor滤波器和缺陷纹理匹配Gabor滤波器,前者能够突出正常纹理,抑制缺陷纹理,而后者恰恰相反,在将这两类滤波器用于规则纹理图象缺陷的自动检测时,均获得了良好的检测精度和速度。     

Evaluation of the effects of Gabor filter parameters on texture classification

Gabor filtering is a widely adopted technique for texture analysis. The design of a Gabor filter bank is a complex task. In texture classification, in particular, Gabor filters show a strong dependence on a certain number of parameters, the values of which may significantly affect the outcome of the classification procedures. Many different approaches to Gabor filter design, based on mathematical and physiological consideration, are documented in literature. However, the effect of each parameter, as well as the effects of their interaction, remain unclear. The overall aim of this work is to investigate the effects of Gabor filter parameters on texture classification. An extensive experimental campaign has been conducted. The outcomes of the experimental activity show a significant dependence of the percentage of correct classification on the smoothing parameter of the Gabor filters. On the contrary, the correlation between the number of frequencies and orientations used to define a filter bank and the percentage of correct classification appeared to be poor.     

基于Gabor滤波器组的织物疵点检测方法

给出了基于Gabor滤波器组的织物疵点检测方法。在分析Gabor滤波器时频特性的基础上,针对素色坯布织物疵点图像,设计了椭圆形多尺度多方向的Gabor滤波器组,并应用该滤波器组在频域对织物疵点图像进行滤波处理,对滤波后的多幅图像进行融合与分割处理,将疵点从织物背景中分割出来,从而实现了疵点的检测。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于对数极坐标频谱的Gabor纹理分析

提出一种基于对数极坐标频谱的Gabor纹理分析方法（LPFG）,该方法以对数极坐标的形式表示图像在频率空间的频谱分布,利用多通道Gabor滤波器进行频率分析,从而提取图像的纹理特征,并结合改进的最小距离判别方法实现了有效的纹理分割;此外,从理论上分析了该方法与Log Gabor小波分析的一致性,由此推导了Log Gabor小波的参数计算方法;并从实验的角度与传统方法进行了比较,证明该方法在性能和效率上均优于传统方法。     

基于纹理谱描述子的图像检索

提出一种新的纹理谱描述子应用于基于内容的图像检索中.讨论了小波变换的思想和纹理谱概念的联系,根据纹理的视觉特性,提出纹理模式等价类的概念,设计出更合理的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征.该纹理模式刻画了领域内像素灰度变化模式,以纹理谱直方图方式表示图像纹理内容.分析了纹理谱的对称不变性和旋转鲁棒性的特点.应用于图像检索,与G曲or纹理特征相比较,该纹理谱描述子特征提取速度快,检索准确率高.     

一种方向Gabor滤波纹理分割算法

结合人眼视觉特性，设计了一种方向Gabor滤波器，该滤波器顾及了纹理图像的方向特性；利用Gabor滤波器的带通技术，抑制次要纹理图像的主频率分量，增强目标纹理图像主频率分量，使滤波输出图像具有较大的类间离散度和较小的类内离散度，将纹理图像的分割转化为传统的图像分割，使图像的分割质量和算法效率都得到了提高。     

Model of Frequency Analysis in the Visual Cortex and the Shape from Texture Problem

This paper addresses the question: at the level of cortical cells present in the primary area V1, is the information sufficient to extract the local perspective from the texture? Starting from a model of complex cells in visual area V1, we propose a biologically plausible algorithm for frequency analysis applied to the shape from texture problem. First, specific log-normal filters are designed in replacement of the classical Gabor filters because of their theoretical properties and of their biological plausibility. These filters are separable in frequency and orientation and they better sample the image spectrum which makes them appropriate for any pattern analysis technique. A method to estimate the local frequency in the image, which discards the need to choose the best local scale, is designed. Based on this frequency analysis model, a local decomposition of the image into patches leads to the estimation of the local frequency variation which is used to solve the problem of recovering the shape from the texture. From the analytical relation between the local frequency and the geometrical parameters, under perspective projection, it is possible to recover the orientation and the shape of the original image. The accuracy of the method is evaluated and discussed on different kind of textures, both regular and irregular, with planar and curved surfaces and also on natural scenes and psychophysical stimuli. It compares favorably to the best existing methods, with in addition, a low computational cost. The biological plausibility of the model is finally discussed.