面包烘焙品质检验中纹理特征的提取

阐述了数字图像处理技术在烘焙面包品质检验中的应用,并依据烘焙面包切片区域图像的灰值游程矩阵,在图像的纹理特征的提取方法方面进行了探讨.试验结果表明,该方法为面包烘焙品质的快速自动检验提供了客观准确的科学依据,使感官评价的指标客观化.     

遗传算法在烘焙面包品质分类中的研究与应用

焙面包切片区域图像的灰值游程矩阵提取数学统计量参数作为纹理特征,利用神经网络实现对面包品质的分类.由于神经网络是一种黑箱操作,难以对分布在其中的知识进行解释.采用基于对隐层神经元输出值聚类的遗传算法实现了对面包品质分类的规则抽取,实验结果表明该方法具有优良的识别效果.     

主元分析法在烘焙面包切片图像特征提取中的应用

阐述主元分析在烘焙面包品质检验中的应用,并在图像的特征提取方法方面进行了探讨.试验结果表明,该方法为面包烘焙品质的快速自动检验提供了客观准确的科学依据,使感官评价的指标客观化.     

灰度共生矩阵在指纹图像分割中的应用

指纹图像分割是自动指纹识别系统的关键步骤之一.通过分析指纹图像的灰度级数、位移量及相对方向与其灰度共生矩阵的二次统计特征之间的关系,提出了一种基于灰度共生矩阵的指纹图像分割算法.该算法先将指纹图像分割成矩形块,得到每个矩形块在不同相对方向上的灰度共生矩阵的对比度,然后将其对比度方差与预设阈值进行比较,完成前景或背景区的快速判断.分析和实验表明,该算法分割指纹效果较好,并且对不同的采集环境和图像质量都体现出较强的健壮性.     

图像处理系统在网上阅卷中的作用

该文讨论了图像处理系统在网上阅卷中的作用,对图像处理系统中图像灰度化,二值化,去除噪声,图像分割等关键步骤进行了分析。灰度化过程中采用彩色模型转换的方法得到灰度图,二值化过程中采用阈值方法得到二值图像,去除噪声采用中值滤波方法,大大加快了图像处理速度,减少了运算时间,并采用MATLAB编程实现了图像分割。     

灰度共生矩阵在皮肤纹理检测中的应用研究

图像的纹理特征检测技术在互联网色情图像监测以及Web图像过滤等方面有着广泛的应用。通过阐述皮肤的纹理属性和纹理分析方法引出基于灰度共生矩阵的纹理检测技术,并且通过具体的实验给出了相关参数的取值,具体包括共生矩阵计算主要涉及的灰度级数和位移量,以及纹理特征度量值的选择。实验结果表明,反差和能量是区分皮肤区域和非皮肤区域的两个最佳纹理度量指标。     

图像处理技术在板材成形应变测量中的应用

着重介绍了几种常见的应变测量网格以及应变计算方法,介绍了传统的板材应变测量方法,并指出了其不足之处。提出了以VC为平台利用数字图像处理技术测量板材成形应变的方法,重点讨论了该方法的测量原理,介绍了该方法的系统结构并开发了相应的软件系统,分析了涉及到的数字图像处理算法。通过所介绍的方法,提取出板材表面变形的椭圆形轮廓,进而计算出椭圆形网格的长短轴,然后根据公式求出圆形网格的真实应变,实现了板材圆形网格应变的自动化测量,改善了传统测量方法的不足,达到了满意的效果。     

基于轮廓检测的第二代身份证字符识别

针对第二代身份证图像字符识别,提出了一种基于字符串轮廓检测的方法。该方法采用对图像字符区域先进行纹理分割,获取字符区域后对其上下轮廓凹凸特征近似检测单个字符的宽度,从中选出稳定的局部特征,利用结构语句识别的方法进行字符识别。通过对自然场景下拍摄的10幅第二代身份证图像的字符识别实验,证明了该方法的有效性。     

浅谈纹理分析在共晶碳化物自动识别中的应用

分析了利用灰度共生矩阵描述共晶碳化物图像的纹理特征,提出五个描述图片信息的纹理特征量,作为判断其级别的判据。并构造适合描述共晶碳化物的灰度共生矩阵。通过1-8级共晶碳化物的标准评级图片纹理特征参数的提取,随机选取已知级别的图片进行实验,预测结果与期望评定结果一致,可看出纹理分析方法对共晶碳化物的评级由人工目测转为机器定量分析具有一定的意义。     

改进二值化算法在QR码识中的应用

研究了QR码图像二值化技术,针对光照不均的QR图像提出了一种改进的基于背景灰度估计的校正算法.该算法首先根据原图像大小进行分块处理,在此基础上利用改进的灰度估计公式计算分块的灰度值,然后利用双线性内插法设置区块灰度值为估计值,最后用原图像减去估计背景图像得到校正图像,以此克服了光照不均对二值化阈值选取的影响.实验证明,...     

结合纹理复杂度和JND模型的图像水印算法

针对目前基于灰度共生矩阵相关水印算法存在容量较小的问题,提出一种将纹理复杂度和DCT域JND模型相结合的图像水印算法。首先将原图像分成子块,利用各子块灰度共生矩阵的四个纹理特性计算其纹理复杂度,并据此对子块进行排序以确定水印嵌入的子块位置后对原图像素矩阵进行DCT变换,结合新的分区方式计算各块JND值,根据JND值以及新的嵌入规则确定子块内水印嵌入方式。算法有效考虑了图像块的纹理特性和人眼视觉敏感性,加强了嵌入水印后的图像质量,提高了水印嵌入容量。实验结果表明,所提方法在嵌入相同容量的水印时,图像平均峰值信噪比（PSNR）较现有方法高出4.27%左右,在嵌入超过原方法容量上限一倍的水印时,图像平均PSNR仍有53.449 8 dB。     

基于颜色模型和纹理特征的彩色水果图像分割方法

本文介绍了RGB和HIS两种颜色模型,采用色调值H和色差值R-G两个特征值,通过Otsu方法自动获取阈值对自然场景下彩色水果图像进行分割,并对实验结果进行了对比。然后,利用灰度共生矩阵分析了果实和背景的纹理特征,找到了区别果实和背景的纹理特征参数,对果实和背景颜色相似的图像进行分割。实验结果证明,纹理特征和颜色特征两者相辅相成,优势互补,对于包含复杂背景的青苹果图像分割效果比较好。     

基于纹理分析的去图象噪声研究

针对中巴卫星高分辨率CCD相机接收影像存在明显的条带噪声,本文提出了基于纹理分析的去条带方法,即将图象上具有特定特征的噪声信息看作是某种对应的纹理特征,在基于纹理特征滤波法进行图象预处理的基础上,再用灰度共生矩阵法进行直方图平滑,以进一步消除局部噪声．     

基于彩色LBP的隐蔽性复制-粘贴篡改盲鉴别算法

现有的复制-粘贴盲鉴别算法大多忽略图像彩色信息,导致对隐蔽性篡改方式的检测率较低,基于此,本文提出一种基于彩色局部二值模式（Color local binary patterns,CoLBP）的隐蔽性复制-粘贴盲鉴别算法.算法首先对彩色图像进行预处理,即建立彩色LBP纹理图像,从而实现彩色信息与LBP纹理特征的融合;其次重叠分块并提取灰度共生矩阵（Gray level co-occurrence matrix,GLCM）特征;最后,提出改进的kd树和超平面划分标记split搜索方法,快速匹配图像块,并应用形态学操作去除误匹配,精确定位复制-粘贴区域.实验结果表明,本算法对隐蔽性复制-粘贴篡改定位准确,并对模糊、噪声、JPEG重压缩后处理操作有很好的鲁棒性.     

基于EBP-OP算法与纹理特征的图像检索

基于纹理特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。文章提出了一种基于图像纹理特征与多层前馈神经网络EBP-OP算法的图像检索方法。首先运用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征,然后用EBP-OP算法对提取的纹理特征进行分类,并在此基础上实现一组纹理图像的检索,实验证明这种方法是有效的。     

基于纹理特征的高分辨率SAR 影像居民区提取

利用灰度共生矩阵计算高分辨率SAR 图像的纹理特征, 通过统计分析选取合适的特征矢量,并基于非监督聚类分析提取居民区。对提取的居民区以一定的面积阈值剔除噪声(细小区域) , 并利用形态学算子对提取边界进行适当的归整, 得到最终结果。在对应的光学图像上人工提取居民区范围, 以此作为实验结果的评价标准。实验结果表明本方法可以得到较好的效果。
     

纹理图像识别中的旋转不变性分析

在对纹理图像进行分类识别过程中,许多具有相同纹理特性的不同图像经常在方向上呈现多样性。这些图像应该被归为一类。针对这一问题,有许多方法可以得到旋转不变性特征,例如：几何矩,正交矩,灰度共生矩阵等,然而,前两种方法计算量很大,第三种方法效果也不令人满意。提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵的方法来得到旋转不变特征量,并且提出了一种快速计算灰度-梯度共生矩阵的算法。实验表明利用灰度-梯度共生矩阵的方法得到旋转不变量的方法非常有效,快速计算灰度-梯度共生矩阵的算法也大大减小了计算量。