一种基于纹理域神经网络的彩色卫星图像分析方法

描述了一种利用纹理域神经网络,通过监督的学习方法来调整和权重,将预处理后成的彩色卫星图像中的纹理信息块进行分类,从而达到在彩色卫星图像中将有用的色彩块分析出来的目的,给出了纹理域的预处理过程,阐述了对原彩色图像进行颜色映射和量化的目标和方法;讨论了纹理域神经网络的构造方法及算法;最后给出了用以上方法对彩色卫星图像进行分类的实验结果,实验证明该方法对彩色卫星图像有较好的分类作用。     

图像纹理特征分析及提取方法

将计算机机器视觉、图像处理及图像分析技术紧密结合起来并用于图像纹理特征的分析,通过总结已有的研究成果,研究分析图像在区域化、边缘化、数学变换化等不同算法思想下提取的纹理特征,并总结提出了一种计算成本趋向实时处理的图像纹理特征处理方案。该方案研究了更为精细的纹理分类、纹理分割、纹理拼接和纹理配准等算法,并可实现图像纹理特征提取的准确性和良好的扩展性,实现后续分类、分割、拼接和配准等基本应用的及时性、准确性和高效性。     

基于非监督纹理分割下的图像查询

随着图像数据库的广泛应用,基于图像纹理的查询已经变成了一项重要也是复杂的工作。为了更简便地查询图像,文中基于图像纹理的非监督分割,提出了新的图像分类方法。通过对每一纹理图像进行这种非监督纹理分割,提取纹理的特征向量,然后基于这些参数,运用假设检验进行纹理的分类和融合。通过对MT Vistex和Brodatz数据库中选取的纹理图像进行分类测试,证明该方法是十分有效的。     

基于商空间粒度计算的SAR图像分类

SAR图像的分类是实现SAR图像自动理解与解译的图像的分类提供了大量有用的信息,尤其对于单波段、单极化的SAR图像,纹理信息就显得格外重要.然而,不同纹理特征对SAR图像中不同地表结构内在属性的刻画能力并不一致.如何将不同纹理特征结合起来,以获得应用范围更广且分类效果更好的SAR图像分类方法,是当前SAR图像处理研究中的一个热点问题.文章将商空间粒度计算引入SAR图像的分类中,结合SAR图像特性,提出了一种基于粒度合成理论的SAR图像分类方法.该方法首先利用具有良好推广能力的支撑矢量机基于不同纹理特征获得SAR图像的不同分类结果,并认为这些分类结果构成不同的商空间,再根据粒度合成理论将这些商空间组织起来得到SAR图像的最终分类结果.实验结果验证了这种方法的有效性和正确性以及商空间的粒度计算在SAR图像分析中的应用潜力.     

基于非监督纹理分割下的图像查询

随着图像数据库的广泛应用，基于图像纹理的查询已经变成了一项重要也是复杂的工作。为了更简便地查询图像，文中基于图像纹理的非监督分割，提出了新的图像分类方法。通过对每一纹理图像进行这种非监督纹理分割，提取纹理的特征向量，然后基于这些参数，运用假设检验进行纹理的分类和融合。通过对MT Vistex和Brodatz数据库中选取的纹理图像进行分类测试，证明该方法是十分有效的。     

三维纹理图像特征准确识别技术仿真研究

研究场景构建中纹理图像的三维特征识别,提高识别准确率。由于图像的效果取决于纹理识别,在三维空间中分析纹理图像时,仅使用聚类算法利用三维图像的空间坐标和三维像素灰度特征对其进行分类识别,忽略了不同方向光照对纹理图像的影响而简单聚类分类,导致因提取的特征信息不足而造成识别准确率不高的问题。因此,提出了一种机器学习的三维特征识别方法。通过变换光照的角度得到不同光照下的纹理图像,提取出多面光照下的三维图像特征信息,并利用机器学习算法对特征信息进行准确训练和分类识别,可避免聚类算法利用信息不足的特征进行分类而造成的识别准确率不高的问题。实验表明,这种方法能够有效提取出特征信息并进行准确分类,具有较高的识别准确率,取得了满意的结果。     

高斯颜色模型在瓷片图像分类中的应用

由于RGB颜色空间不能很好贴近人的视觉感知,同时也缺少对空间结构的描述,因此采用兼顾颜色信息和空间信息的高斯颜色模型以获取更全面的特征,提出了一种基于高斯颜色模型和多尺度滤波器组的彩色纹理图像分类法,用于瓷器碎片图像的分类。首先将原始图像的RGB颜色空间转换到高斯颜色模型;再用正规化多尺度LM滤波器组对高斯颜色模型的3个通道构造滤波图像,并借助主成分分析寻找主特征图,接着选取各通道的最大高斯拉普拉斯和最大高斯响应图像,与特征图联合构成特征图像组用以进行参数提取;最后以支持向量机作为分类器进行学习和分类。实验结果表明,与基于灰度的、基于RGB模型的和基于RGB_bior 4.4小波的方法相比,本文方法具有更好的分类结果,其中在Outex纹理图像库上获得的分类准确率为96.7%,在瓷片图像集上获得的分类准确率为94.2%。此方法可推广应用到其他彩色纹理分类任务。     

绿色建筑施工垃圾智能分类仿真建模研究

传统绿色建筑施工垃圾分类方法无法智能识别垃圾图像的纹理特征,导致分类误差较大,且分类时间过长、垃圾处理成本较高.于是提出绿色建筑施工垃圾智能分类仿真建模方法.利用图像灰度方式与均值滤波设备完成初始图像预处理,再根据灰度共生矩阵提取图像比度、能量、熵、相关性的纹理特征.计算纹理特征的加权值与加偏置数值,并根据Softma...     

基于支持向量机和灰度共生矩阵的纹理图像分割方法

图像分割是计算机视觉领域的研究热点。灰度共生矩阵是图像灰度的二阶统计度量,反映了纹理图像灰度在方向、局部邻域和变化幅度的综合信息,以能量、对比度、熵、差方差和差熵作为纹理图像的特征,利用支持向量机(SVM)对这些特征进行训练和分类,以达到纹理图像分割的目的。详细说明了纹理图像的分割过程,同时分析了不同参数情况下对分割精度的影响。针对Brodatz纹理库的实验结果表明:该方法具有较好的分割效果。     

基于多分辨率的厄米高斯矩的LBP纹理分类

针对LBP（局部二值模式)纹理描述子局限于在单一分辨率下捕获纹理图像的纹理信息的问题,提出一种基于多分辨率的厄米高斯矩的LBP纹理分类方法。首先结合图像纹理的多分辨率特性,采用厄米高斯矩对图像进行多分辨率重构,然后利用LBP纹理描述子对重构图像进行特征提取,最后采用K近邻特征空间距离的分类方法进行纹理分类。选取KTH-TIPS纹理数据库的纹理图像进行测试实验,实验结果表明,与传统LBP纹理分类方法相比,使用多分辨率的厄米高斯矩的LBP纹理分类方法进行纹理分类,可以更加全面地描述图像的纹理信息,使纹理分类准确率更高。     

基于贝叶斯网络模型的纹理分析及分类

用贝叶斯网络对纹理图像建模,并基于此模型给出了一种纹理分类的方法.把纹理图像在一个窗口内各个像素的灰度值看作贝叶斯网络的一次实现,通过训练得到各类纹理所对应贝叶斯网络的结构和参数,用纹理图像像素点在网络中的条件概率分布作为特征进行纹理分类.实验结果证明了该方法的有效性.     

基于空间模糊纹理光谱的多光谱遥感图像分类方法

为了充分利用各波段的纹理信息，针对遥感图像不同波段之间具有较大相关性的特点，提出了一种用空间模糊纹理光谱描述多光谱遥感图像纹理特征的方法。根据纹理特征具有多尺度的特性，对原始图像进行二次模糊纹理滤波，一次滤波采用平面三角隶属度函数，二次滤波采用空阃距离代替平面距离形成滤波隶属度函数，其模糊滤波图像的隶属度分布称之为空间模糊纹理光谱。用FasART神经网络分类验证，实验结果表明，该方法具有较高的分类精度，尤其对纹理特征较为复杂的区域的分类效果更为明显。     

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。     

辅以纹理特征的洪泽湖湿地信息提取

湿地是自然生态系统的重要组成部分。快速、准确地获取湿地基础信息,对湿地的动态监测、保护和可持续利用具有重要意义。鉴于传统方法的分类效果不理想,本文辅以灰度共生矩阵的纹理特征对洪泽湖进行湿地的信息提取,并与传统的ISODATA方法的提取结果进行了比较,结果表明,辅以纹理特征的方法使得精度有了较大提高。     

The Implementation Methods for Computer Aided Design and Analysis on Color-Woven Fabrics

Methods for computer aided design and analysis on color-woven fabrics are presented. The relation of color pattern, colored warp, colored weft and the model for regular weave texture are given based on their formative principle. Some efficient algorithms are developed to determine the color order of warp and weft threads which yields a given color pattern and regular weave texture. Finally, the design system structure and data process flowing are introduced.     

纹理研究及其应用综述

纹理广泛存在于自然界中,是物体表面的一种基本属性.研究纹理有着重要的理论和应用价值.介绍了从纹理的定义、特征、分析方法等几个方面的纹理研究现状,并给出了纹理的几个热点应用领域.     

色织物组织计算机设计与分析方法的研究

给出了一种色织物组织计算机设计及分析方法,首先讨论了一般组织、重组织和双层组织的设计方法及其核心算法,接下来给出了配色模纹分析方法、色纱选择及规则织物组织自动生成算法,最后给出了原型系统的设计体系结构。     

一种新的自然纹理分类方法

纹理分类一直是图像处理领域重要的研究课题之一。目前,用数学方法描述纹理特征从而进行纹理分类非常流行,但这些方法无法消除纹理视觉特征和人们理解的纹理概念之间的语义障碍。提出了一种新的基于中文自然语言纹理描述词的纹理方法,把常见的自然纹理分为10大类别,然后利用小波包分解和最小二乘支持向量机对自然纹理进行分类,实现了纹理的视觉特征到语义描述的转换。实验结果证明,该方法在图像理解和基于自然语言的图像检索中有助于缩小纹理特征的数学描述和人类理解之间的“语义鸿沟”。