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1.
图像纹理特征提取方法综述   总被引:49,自引:5,他引:44  
纹理是一种重要的视觉线索,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分类与分割是图像处理领域一个经久不衰的热点研究领域,纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题,一直是人们关注的焦点,各种纹理特征提取方法层出不穷。在广泛文献调研的基础上,回顾了纹理特征提取方法的发展历程,分析了其研究现状,对纹理特征提取方法进行了较为全面的综述,对其进行分类和比较,最后给出了纹理研究领域的主要发展趋势。  相似文献
2.
基于灰度共生矩阵的自适应图像边缘检测   总被引:13,自引:10,他引:3  
纹理分析是图像处理中一种十分重要的方法。通过纹理分析,利用灰度共生矩阵惯性矩特征值能够反映图像灰度空间复杂度的特性,成功获取了LOG边缘检测算子最佳空间系数,抑制了图像中的大部分噪声。并通过基于TMS320C6000专用信号处理器的图像处理系统实现了图像边缘检测的自动提取。实验结果表明,采用这种方法可以取得很好的噪声抑制效果,并且检测出的边缘精度高,实时性强,便于实现。  相似文献
3.
灰度共生矩阵提取纹理特征的实验结果分析   总被引:11,自引:1,他引:10       下载免费PDF全文
苑丽红  付丽  杨勇  苗静 《计算机应用》2009,29(4):1018-1021
为使灰度共生矩阵(GLCM)提取的特征值较好地表达纹理信息,对Brodatz纹理库图片进行了大量实验。首先测试了各构造参数对关键特征统计量的影响,给出了特征值随参数变化的规律,确立了构造参数的合理取值;然后测试了图像旋转和大小变化对所提取特征值的影响。实验结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于纹理的图像检索有参考意义。  相似文献
4.
基于灰度共生矩阵的多波段遥感图像纹理特征的提取   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
田艳琴  郭平  卢汉清 《计算机科学》2004,31(12):162-163
主要探讨用灰度共生矩阵测度纹理特性,对多波段适感图像进行特征提取时,各个波段的权重选取问题,根据纹理技术特点,将原始的多波段适感图像分成若干个互不重叠的多波段适感子图像。其中,用均值法和主分量分析法,将子图像各个波段的特征向量合成一个向量,并且把这个合成的向量作为这个子图像的特征向量。应用高斯有限混合模型与期望极大化算法,对适感图像纹理特征空间的数据进行聚类分析和参数估计,用贝叶斯定则对多波段适感图像进行分类。最后我们将各种不同的分类结果进行了对比,得到了最佳的分类结果并给予讨论。  相似文献
5.
基于颜色和纹理特征提取彩色图像的有意义区域   总被引:8,自引:0,他引:8  
于铂  郑丽敏  田立军 《计算机工程》2006,32(3):206-208,211
针对猪肉眼肌彩色图像中眼肌区域的提取,提出一种基于颜色和纹理特征的彩色图像分割方法,实现了眼肌区域的自动分割。该研究在RGB彩色空间下进行,改进以往区域生长算法中种子点的选取方法,实现了基于彩色图像的区域生长算法,并比较以灰度为特征,以颜色为特征和以颜色与纹理相结合为特征进行区域生长的分割效果。研究结果表明,基于R、G、B和纹理特征的改进区域生长算法具.有较好的分割效果。  相似文献
6.
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  
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
7.
基于纹理和形状的图像相关反馈检索   总被引:5,自引:0,他引:5  
综合图像的纹理和形状特征进行图像检索时,采用了基于灰度共生矩阵的纹理特征提取和基于不变矩的形状特征提取方法,并在此基础上加入了基于权重调整的相关反馈机制,使用户可以参与检索过程,通过调整权重使得检索结果最终满足用户的检索要求。实验表明,这种算法获得了较好的检索结果。  相似文献
8.
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
9.
纹理分析方法在TM图像信息提取中的应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
最大似然分类法是基于地物光谱信息的,因此无法正确区分光谱特征混淆的地物。本以北京丰台区为实验区,采用纹理分析方法对高分辨率图像的纹理信息进行分析,选取统计指标熵,通过确定熵的最佳阈值,进行边界匹配勾图像的分割,将光谱易混淆地物如菜地和耕地分割开来,并将此分割结果与TM图像分类结果进行叠合,得到最终的分类结果。实验结果表明:将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混合的地类,得到较好的分类结果。  相似文献
10.
基于纹理特征提取的图像分类方法研究及系统实现*   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
深入研究灰度共生矩阵算法,结合和差统计法对其进行改进。编码实现改进的图像纹理提取算法,并采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。通过训练和测试证明,该系统能减少特征提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像分类效果  相似文献
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