一种图像快速综合检索方法

基于Sobel边缘检测算法处理图像,得到边缘图像以及灰度共生矩阵。将该矩阵的多个统计量记为描述图像的特征向量,并对图像进行检索。实验结果表明,该算法能够大幅缩减检索时间,并且对于纹理较为丰富的图像具有较好的检索效果。     

基于纹理与颜色特征融合的刑侦图像检索算法

针对刑侦图像检索,给出一种基于多方向多参数的灰度共生矩阵和HSV颜色矩的图像特征提取算法。计算刑侦图像8个方向上6个参数,共48个特征值来表示图像的纹理特征,分别计算图像H、S和V通道的一阶矩、二阶矩和三阶矩,作为图像的颜色特征,并将纹理特征和颜色特征进行融合以保证特征的全面性。对刑侦图像数据库进行检索试验,结果表明,相较于4参数的灰度共生矩阵法和小波变换融合颜色直方图检索方法,所给方法的各类图像查准率更高。以指纹类别为例,所给算法的查准率为68%,高于4参数灰度共生矩阵算法的49%,和小波变换融合颜色直方图检索算法的53%。     

一种基于主色调纹理的图像检索方法

基于主色调和共生矩阵的概念,提出并实现一种基于主色调纹理的图像检索方法.该方法根据用户所给目标图像的多种主色调,基于三种颜色分量和灰度分量的矩阵信息,提取图像的主色调共生矩阵纹理特征,并利用适用该特征的相似性度量函数实现基于内容的图像检索.     

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。     

分形和空间灰度共生矩阵联合评价断口形貌研究

为了全面描述断口形貌特征，采用分形和空间灰度共生矩阵结合的方法，对4个典型断口形貌进行定量分析．结果表明：分形维数与断口的粗糙度和复杂度相关；灰度共生矩阵的每一个二阶统计参数都可以精确地描述断口形貌的某一特征，具有较好的纹理表达能力；将灰度共生矩阵的二阶统计参数和分形维数相结合组成多维特征集可以较完整地描述断口图像的纹理特征．分形和空间灰度共生矩阵的联合评价方法，可望实现断口类型的自动分类识别，同时对处理其它纹理图像具有一定的借鉴作用．     

基于双树复小波和灰度共生矩阵的纹理图像检索

传统的DWT小波变换在提取图像纹理特征时存在震荡、平移变化、混频和缺乏方向性四种缺陷。为了克服这些缺陷,本文采用双树复小波变换对图像检索中的查询图像和目标图像进行分解,提取6个方向上的纹理特征,为了弥补双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,又利用这两种图像的灰度共生矩阵提取4个统计量特征;最后用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。通过对Brodatz纹理图像库的各种纹理图像的检索实验表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

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。     

采用COLDIST色差的一种图像检索方法研究

在基于内容的图像检索方法中,颜色相似度的计算主要采用欧氏距离。然而,欧氏距离不符合人眼的色彩识别特征,导致检索准确率偏低。本文提出了一种采用COLDIST色差公式的组合特征检索方法。首先计算图像的颜色直方图作为颜色特征、灰度共生矩阵和灰度行程矩阵作为纹理特征、泽尼克矩作为形状特征。然后采用COLDIST色差公式计算颜色相似度,并结合纹理、形状特征的相似度计算图像相似度。利用图像数据库Corel10000对本文提出的方法进行仿真测试。结果表明该方法具有更好的检索性能,有效地提高了检索的准确率。     

SAR图像纹理特征提取与分类研究

为了高精度地提取合成孔径雷达(SAR)图像中的有用信息,提出一种基于灰度共生矩阵的纹理特征辅助SAR图像分类方法,该方法选择的是在合适的窗口尺寸下能将各种地物类型区分开的最佳纹理特征组合.采用增强的Frost滤波法对SAR图像进行斑点噪声抑制,通过比较各典型地物基于灰度共生矩阵的纹理特征统计量,确定参与分类的最佳纹理特征组合、计算灰度共生矩阵的最佳窗口尺寸;采用主成分分析法去除各纹理特征之间的相关性,选择信息量大的2个主成分与图像的灰度共同组成3个波段的图像;最后采用最大似然分类法对该组合图像进行分类.结果表明:该方法提取出的纹理特征辅助SAR图像分类,比无纹理信息参与的SAR图像分类,其精度可提高11.20%.     

基于综合特征的物流车辆图像检索方法

通过对颜色直方图的研究,提出一种新的物流车辆颜色量化的方法和灰度共生矩阵的计算方法,并且采取一种快速分割方法对图像进行分割,在分割区域颜色直方图计算时,提出粗粒度的概念,从而改善了检索的精度和提高了检索的速度。提出主区域的概念,对主区域进行颜色、纹理、形状等特征的提取,完成兼容彩色和灰度图像的检索,并通过仿真实验证明该算法的可行性和高效性。     

基于彩色子块共生矩阵的图像检索

提出了一种新型的共生矩阵描述子,它首先计算彩色图像的真彩色边缘,然后把彩色边缘图像量化为64种颜色,通过共生矩阵来描述两个彩色子块之间的空间相关性,并用于基于内容的图像检索。实验结果表明,彩色子块共生矩阵描述子能够有效地结合颜色和纹理特征,具有良好的检索性能。     

基于底层纹理特征的图像检索

讨论了统计法中的灰度共现矩阵法和频谱法中的小波变换法来提取图像底层纹理特征,并对此进行了比较和分析,实验表明,基于小波变换的纹理特征提取方法可以有效描述图像底层纹理并取得较好检索结果。     

薄膜褶皱的纹理特征分析

用薄膜进行了褶皱实验,选取规则区域,利用灰度共生矩阵提取的纹理特征进行了褶皱的纹理分析.结果表明,利用灰度共生矩阵的纹理特征可以准确的判断褶皱的疏密程度和方向,实验结果与理论预测吻合.     

合成孔径雷达图像目标分类研究

基于灰度共生矩阵技术,研究了可用于合成孔径雷达图像分类的灰度共生矩阵中差方差、差熵、对比度、能量、方差等纹理特征量,分析了其特征提取和分类特性。运用类内类间距准则,通过计算图像特征值的类内类间距,得到对合成孔径雷达图像分辨效果较好的纹理特征量,并利用三层BP神经网络进行图像分类,获得了满意的分类结果。     

Case study on the extraction of land cover information from the SAR image of a coal mining area

In this study, analyses are conducted on the information features of a construction site, a cornfield and subsidence seeper land in a coal mining area with a synthetic aperture radar (SAR) image of medium resolution. Based on features of land cover of the coal mining area, on texture feature extraction and a selection method of a gray-level co-occurrence matrix (GLCM) of the SAR image, we propose in this study that the optimum window size for computing the GLCM is an appropriate sized window that can effectively distinguish different types of land cover. Next, a band combination was carried out over the text feature images and the band-filtered SAR image to secure a new multi-band image. After the transformation of the new image with principal component analysis, a classification is conducted selectively on three principal component bands with the most information. Finally, through training and experimenting with the samples, a better three-layered BP neural network was established to classify the SAR image. The results show that, assisted by texture information, the neural network classification improved the accuracy of SAR image clas-sification by 14.6%, compared with a classification by maximum likelihood estimation without texture information.     

基于LAB颜色距离的共生矩阵的纹理特征提取

针对光照对成像的影响,采用均值滤波抑制噪声对图像的干扰,从而达到减弱光照影响的目的.在此基础号,介绍了一种基于LAB颜色距离的共生矩阵提取颜色-纹理特征的图像分析方法.在灰度共生矩阵方法的基础上,发展出 LAB颜色距离的共生矩阵方法,解决了灰度共生矩阵方法不能有效处理彩色图像的缺陷,并从LAB颜色距离的共生矩阵中提取颜...     

基于SVM的SAR图像分割方法

先去噪再分割的SAR图像分割方法会损失有用的纹理信息,因此本文给出了一种直接对含噪SAR图像进行分割的方法.首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征,计算图像的灰度均值作为图像的灰度特征,然后用完全无监督的聚类算法进行分类,最后将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本,用训练后的分类器对图像进行分割.实验结果表明:本文所给出的方法在分割的准确性和抗噪性方面都优于几种有代表性的分割方法.     

基于Radon和小波变换的纹理图像检索

提出一种新的基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法．针对检索图像进行Radon变换,并对投影矩阵进行中心化使其具有平移不变性．利用图像的统计值对投影数据规范化,分别沿 和t方向对投影矩阵进行TSI小波分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解．提取各子带能量作为图像的纹理特征,并对特征向量进行高斯归一化．以两幅图像归一化特征向量间的Canberra距离作为图像的相似度进行检索．基于纹理特征的图像检索试验结果表明,该方法对高斯噪声具有较强的鲁棒性,与其他方法相比具有较高的检索率．