基于多特征提取和SVM分类器的纹理图像分类

能够从大量高分辨率遥感图像中识别出各种感兴趣的目标并进行归类,是一种具有广泛应用前景的技术需求.实验以MATLAB为平台,应用Gabor滤波器、高斯马尔柯夫随机场(GMRF)和灰度共生矩阵(GLCM)三种纹理图像特征提取算法对当前广泛应用于纹理图像分类的样本集brodatz光学数据库图像进行特征提取;然后在二分类支持向...     

基于支持向量机的纹理图像分类算法

研究纹理图像的分类问题,纹理特征提取和分类器设计是决定分类正确率高低的关键。由于库存图像较多,且质量受到噪声影响,使图像特征提取比较困难。针对传统特征提取和分类算法分类正确率不高的难题,提出一种基于支持向量机的纹理图像分类算法。首先采用Gabor滤波器对纹理特征进行提取,采用主成分分析对提取后的特征进行选择,最后采用支持向量机进行纹理图像的分类。采用Brodatz纹理库进行测试实验,实验结果表明,支持向量机分类算法提高了纹理图像的分类正确率,降低了误分率和拒分率,且分类速度加快,适用于更为复杂的纹理分类,为图像提取提供了参考。     

基于NSCT子带融合特征的纹理材质分类

由于图像纹理特征具有复杂且没有规律的特点,单一的纹理特征提取算法不能充分地描述图像纹理。因此,提出基于NSCT的高低频子带的CS-LBP和Tamura融合特征的纹理分类方法。此外,对CS-LBP算法进行了优化,得到DCS-LEBP,在提取了图像局部边缘特征信息的基础上又加入了低频信息,提高了算法的抗噪性和特征提取的全面性。融合的纹理特征通过支持向量机(SVM)进行分类识别,实验结果表明,该方法能够提取多尺度、多方向的纹理特征,提高了分类精度,并且优化的DCS-LEBP算法比原算法性能更加优秀。     

改进FCM和LFP相结合的白细胞图像分类

研究白细胞图像分类识别中有效的图像分割与特征提取方法,以提高白细胞图像的正确识别率.由于某些白细胞(粒细胞)中颗粒的存在,严重影响细胞核与细胞质区域的正确分割,通过将空间信息与核函数融入模糊C-均值聚类(FCM)算法,提出一种改进的FCM算法.应用该算法对白细胞图像进行分割,并采用数学形态学方法对分割后的图像进行处理,获得了很好的分割效果,解决了粒细胞的质核分割难题.对于细胞的纹理特征提取,通过对局部二值模式(LBP)中阈值参数的模糊化,建立了基于局部模糊模式(LFP)的纹理特征提取算法.运用本文方法进行图像分割和纹理提取,以支持向量机作为分类器,对CellAtlas的100幅白细胞图像进行了分类识别的实验,结果表明白细胞的正确识别率达到93％.     

基于形状特征及纹理特征的中药材检索方法

为有效提取中药材图像的特征,提高中药材图像分类准确率并提升检索性能,对中药材图像的梯度方向直方图形状特征和局部二元模式纹理特征进行研究,对2种特征进行维数改进,提出一种基于形状特征和纹理特征的中药材检索方法。使用改进的图像梯度方向直方图和分块局部二元模式进行形状及纹理的特征提取;对提取得到的特征向量进行线性组合;采用一对一方式构造多分类器,使用支持向量机进行分类检索。实验结果表明,组合降维特征提取算法能在中药材图像数据集中取得较好的识别效果。     

融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法

针对单一纹理特征与单一分类器对失真纹理图像分类识别率差的问题,提出了一种融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法。利用改进的方向梯度直方图(HOG)特征提取方法以及局部二值模式(LBP)图像的灰度共生矩阵进行特征提取;将提取的特征矩阵级联组成一个新的特征矩阵,利用主成分分析法进行降维融合处理;降维融合后的特征矩阵输入随机森林,通过融合投票得到最终的识别率。在KTH-TIPS失真纹理图像库上进行对比实验,结果表明:采用融合多特征与随机森林的分类方法提高了失真纹理图像的分类正确率,且具有更好的实时性。     

基于多级纹理特征的深度信念网络人脸识别算法

为解决人脸特征提取过程中局部特征缺失的问题,借助局部二值模式(LBP)与方向梯度直方图(HOG)提出一种基于多级纹理特征融合的深度信念网络人脸识别算法。以提取局部纹理特征以及边缘纹理特征为出发点,对人脸图像进行三级纹理特征提取。使用MB-LBP提取初级纹理特征;在此基础上进行改进的CS-LBP图像特征提取作为二级纹理特征;使用HOG算子在二级纹理特征上完成三级纹理特征提取。将二级和三级纹理特征直方图顺序串联融合后输入到深度信念网络(DBN)逐层贪婪训练,优化网络参数,并用优化的网络在ORL、YELA人脸标准库中进行测试,识别率均在92%以上。该算法与传统算法(SVM、PCA)相比较拥有更好的人脸识别效果,同时也表明了局部纹理特征的改善为识别过程的特征提取提供强有力的保障,为人脸识别的进一步研究开拓新思路。     

一种基于混合模型的特征提取方法

图像特征提取是图像过滤的关键步骤之一.对自然的原始图像进行特征提取时,鉴于单一的图像特征不能很好地表征图像视觉信息,因此,对图像的颜色、纹理特征进行分析、处理是十分必要的.针对这一问题,提出了一种基于混合模型的特征提取方法,结合图像颜色及纹理特征的优点,建立混合模型,并采用PCA(Principal Component Analysis)方法对其高维的特征信息进行处理.实验结果表明这种综合方法能够以较好的特征信息来表示图像视觉内容,达到更准确分类过滤的目的.     

基于BEMD和LBP提取特征的纹理分类

对于纹理图像的分类,采用二维经验模式分解将图像分解成一系列的固有模态函数(IMF)和残差,并结合局部二值模式(LBP)对所提取到的各IMF图像和残差图像进行特征提取的方法。为了验证算法的有效性,对自然纹理进行特征提取,并结合支持向量机(SVM)算法对提取的特征向量进行分类,分类精确度达到98%以上。     

小波域颜色和纹理特征提取及图像检索方法研究

对小波域图像颜色和纹理特征的提取方法进行研究,在图像颜色特征提取方面,提出一种基于分块的HSI分量低频子带颜色特征提取方法,该方法首先根据人眼对图像的关注度对图像进行分块,对每一块的HSI分量的小波分解低频子带的颜色特征进行提取,并通过加权获得图像的颜色特征;在图像纹理特征提取方面,提出一种基于高频子带灰度-差分基元共生矩阵的二阶统计量和各子带方向特征的纹理特征提取方法,增加了方向特性的纹理特征对图像纹理的刻画更加精细;在此基础上,提出一种综合利用所提出图像颜色和纹理特性的图像检索算法,提高了图像的检索精度.实验结果验证了所提出方法的有效性.     

基于角度径向变换的旋转不变纹理分类

纹理分类广泛的应用于医学图像分析等领域,纹理图像的采集因拍摄角度的变化产生一定的旋转,本文提出一种基于角度径向变换的旋转不变纹理分类方法。首先采用角度径向变换方法对图像进行特征提取,分别得到图像的角向特征向量和径向特征向量;然后将提取出的2组特征向量结合起来作为图像的整体特征向量,利用K近邻特征空间距离的分类方法进行纹理分类。选取Brodatz纹理库中的图像进行纹理分类测试,实验结果表明,该算法具有较好的旋转不变纹理分类效果。     

融合LBP和GLCM的纹理特征提取方法

为提取有效的特征用于纹理描述和分类,提出一种融合局部二进制模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法。利用旋转不变的LBP算子处理纹理图像,得到LBP图像及其GLCM,采用对比度、相关性、能量和逆差矩描述图像的纹理特征。实验结果表明,与其他方法相比,该方法提取的纹理特征具有更强的纹理鉴别能力,平均分类正确率达到93%。     

基于局部重要性采样的SAR图像纹理特征提取方法

合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）图像因为相干斑现象和目标响应的空间变化呈现出一种纹理特性,局部二进编码等局部图像特征 在光学纹理描述中获得较好的结果,但光学纹理特征在描述SAR图像纹理特性中因为相干成像特性往往失效. 本文 在前期工作纹理特征框架的基础上,提出了一种局部重要性采样二进编码的SAR图像纹理特征（Feature extraction based on local important sampling binary,LISBF）描述方法:首先,利用样本图像对局部采样位 置进行随机自适应采样,基于重要性采样（Important sample,IS）方法输出递归学习位置结果;然后,利用学习出的纹理重要采样点对进 行二进特征编码;最后,通过映射和统计生成描述算子. 该特征较固定位置采样能够获取更大范围信息,同时能通 过采样避免特征维数的急剧增大;通过自适应学习重要性关键点较随机采样 更容易捕捉纹理固有信息;较好地适应了SAR图像极低信噪比和斑点现象的纹理. 本文将该特征用于真实图像和标准纹理库的分类研究,实验结果证明了该特征的有效性.     

基于纹理特征提取的图像分类方法研究及系统实现*

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     

基于Log-Polar和DT-CWT的旋转不变纹理分类算法

提出了一种基于对数-极坐标变换和双树复数小波变换的旋转不变纹理分类算法。该方法首先对纹理图像进行对数-极坐标变换将旋转转化为平移,再用具有平移不变性的双树复数小波对变换后的图像滤波并计算各子带的能量值组成旋转不变特征向量,最后利用支持向量机算法实现纹理图像的分类。将本方法与其它旋转不变纹理分类算法进行比较,实验结果表明,提出的算法能有效地提高正确分类率。     

综合纹理特征的高光谱遥感图像分类方法

提出了一种基于Gabor滤波的高光谱遥感图像支持向量机(SVM)分类方法,通过将Gabor滤波器组产生的纹理特征引入SVM分类,不仅充分利用了SVM适于解决高维数据分类问题的优势,而且在分类过程中实现了空间结构信息和光谱信息的综合使用,有效利用了高光谱图像“图谱合一”的特性.采用中科院上海技术物理研究所研制的模块化成像光谱仪OMIS (operative modular imaging spectrometry)真实数据进行的实验,实验结果表明,该方法提高了分类效果,分类结果更具有空间连贯性,并且能有效地克服噪声的影响.     

基于多级纹理频谱特征与PCA的人脸识别算法

针对主成分分析(PCA)算法在人脸识别中识别率低的问题,提出一种图像纹理频谱特征与PCA相结合的人脸识别算法。该算法利用纹理单元算子提取人脸图像纹理频谱特征,然后用PCA对所提取的特征降维,最后利用最近邻(KNN)分类器进行人脸识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上对所提出的算法进行了测试,识别率均高于PCA、模块化二维PCA(M2DPCA)等方法,分别为96.5%和95%。实验结果表明了该算法的有效性和准确性。     

Fully automatic and segmentation-robust classification of breast tumors based on local texture analysis of ultrasound images

Region of interest (ROI) is a region used to extract features. In breast ultrasound (BUS) image, the ROI is a breast tumor region. Because of poor image quality (low SNR (signal/noise ratio), low contrast, blurry boundaries, etc.), it is difficult to segment the BUS image accurately and produce a ROI which precisely covers the tumor region. Due to the requirement of accurate ROI for feature extraction, fully automatic classification of BUS images becomes a difficult task. In this paper, a novel fully automatic classification method for BUS images is proposed which can be divided into two steps: “ROI generation step” and “ROI classification step”. The ROI generation step focuses on finding a credible ROI instead of finding the precise tumor location. The ROI classification step employs a novel feature extraction and classification strategy. First, some points in the ROI are selected as the “classification checkpoints” which are evenly distributed in the ROI, and the local texture features around each classification checkpoint are extracted. For each ROI, all the classification checkpoints are classified. Finally, the class of the BUS image is determined by analyzing every classification checkpoint in the corresponding ROI. Both steps were implemented by utilizing a supervised texture classification approach. The experiments demonstrate that the proposed method is very robust to the segmentation of BUS images, and very effective and useful for classifying breast tumors.     

基于BM3D预处理的纹理光照不变特征提取算法

为消除光照变化对图像结构信息的影响,提出基于三维块匹配（BM3D）预处理的纹理光照不变特征提取算法。基于BM3D算法的良好降噪特性,该方法首先对图像各颜色通道采用BM3D降噪,利用小波变换得到各颜色通道对数域的低频和高频分量,然后对低、高频分量分别运用小波降噪和Bayes-Shrink算法降噪,并构造光照不变量,最后采用主成分分析(PCA)降低特征维度,取得特征向量,并利用K-最近特征线分类器进行图像分类。在Outex_TC_00014纹理数据库的实验结果表明,该算法具有较好的分类效果。