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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。 相似文献
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基于QWT和GLCM的多特征双重加权纹理分割 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统特征加权算法对混合属性数据只进行全局样本加权,而忽略不同特征提取算法对纹理描述性能强弱的缺点,提出一种基于算法有效性和特征重要性的双重加权策略.将四元数小波变换和灰度共生矩阵融合特征应用k-means算法进行初聚类,并以此产生的初始聚类中心作为参考,取每类聚类中心的k-近邻样本作为双重加权的训练样本集合.利用改进的ReliefF算法和相关性度量解决特征内权值的设定问题,再利用SVM解决特征间加权问题,最后将双重特征加权结合FCM应用于纹理分割.实验结果表明,该方法在合成纹理和自然纹理图像中均有较好的性能,且较其他特征加权算法分割准确度更高. 相似文献
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支持向量机(SVM)是一种表现卓越的分类方法,而灰度共生矩阵(GLCM)则是一种很好的纹理分析方法,故而本文提出了一种使用灰度共生矩阵进行特征提取的应用支持向量机的纹理特征分类法。实验结果表明,与直接应用灰度信息进行分类的支持向量机算法相比,本文方法可以取得更为准确的分类结果。 相似文献
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刘香丽 《数字社区&智能家居》2009,(17)
该文提出了一种基于BEMD和灰度共生模型的纹理分析。EMD是针对非线性和非平稳数据的分析而提出的新方法[1]。Nunes[2]等人将一维EMD思想应用于二维图像处理中,提出了BEMD。尝试改进了这种分解方法。通过插入径向基函数寻找极值点,修改了原始筛选方法通过插入共生矩阵得到的标准进行纹理分解。 相似文献
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基于纹理分析的去图象噪声研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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。 相似文献
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图像纹理作为一种重要的视觉手段,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。目前常用的纹理特征提取的方法主要有统计方法、模型方法、信号处理方法和结构方法。灰度共生矩阵即为灰度级的空间相关矩阵,以其为基础的统计方法通过对矩阵统计量的求取较好地提取到了纹理特征,通过选取关键参数编程并进行仿真实现,分别求取了四个方向的灰度共生矩阵及其特征量来分析图像的纹理特征。 相似文献
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同时考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量,在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,建立多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法用于一些高分辨SAR图像,其分割精度及分割边缘的平滑度均优于基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割。 相似文献
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灰度共生矩阵在图像的纹理分析中是一个很重要的方法,但是其参数的选择现在还没有确定的方法。论文计算了灰度共生矩阵的13个特征参数,根据不同步长、不同灰度压缩级时特征值的变化曲线确定步长和灰度级别,然后根据相关系数分析选择其中的7个特征,利用加权欧式距离分类器将金属断口图像分为4类。与常用的5个特征进行分类相比,根据该方法选择的7个特征分类效果明显更好。 相似文献
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有效地融合高分辨率全色遥感图像(PAN)和低分辨率多光谱图像(MS),均衡融合结果中的空间细节信息和光谱信息两项特征指标,是多源遥感图像融合技术的难点。为了提高融合后图像的质量,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的融合方法。由于"非采样Contourlet变换"采用非采样滤波器组实现,具有移不变、高方向性和各向异性的特点,能够较好地弥补"采样的Contourlet变换(CT)"的缺陷,并且解决了小波变换方向性差的问题。实验中,以Landsat TM5图像和SPOT图像进行了算法的验证,并针对传统的直接替换、绝对值选大和局部方差选大等多分辨率融合算法与离散小波变换(DWT)及"采样的Contourlet变换"进行了对比分析,结果表明,本文方法在提高空间信息的同时,可以较好地保持原始多光谱图像中的光谱信息,弥补了"采样的Contourlet变换"在遥感图像融合应用中会导致严重的色彩畸变的缺陷。从而证明了NSCT在遥感图像融合领域是一种有效的多分辨率分解策略,可以被成功的应用到遥感图像融合应用中。 相似文献
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为了提高病变和正常的甲状腺核磁共振图像(MR)的分类准确率,提出了改进的窗口自适应灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)纹理特征提取算法。采用基于统计的纹理特征GLCM算法提取感兴趣区域(ROIs)的纹理特征,由HOG特征启示,研究基于梯度信息的GLCM窗口自适应算法,考虑了梯度信息对GLCM中滑动窗口大小设置的影响,克服了传统方法的固定窗口对图像细节保留的影响,同时为了消除各向异性,取四个方向的共生矩阵的均值作为最终的共生矩阵,最后计算GLCM的相关、能量、对比、逆差矩和熵的均值和方差。对94幅甲状腺图像采用逻辑回归模型分析来预测分类准确度,结果显示,该方法优于其他的方法,对甲状腺图像诊断性能更好,预分类准确率达到96.8%,灵敏度97.90%,特异度95.7%,ROC曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)为0.968。实验结果表明改进的GLCM能够有效辅助医生对甲状腺MR图像做出正确诊断。 相似文献