基于T-GLCM和Tamura融合特征的纹理材质分类

虚拟现实力触觉再现对于图像纹理特征提取的要求越来越高,纹理因素复杂且无规律,单一的纹理提取算法并不能准确地描述图像纹理的特点.因此提出基于GLCM(灰度共生矩阵)和Tamura融合特征的纹理材质分类算法.此外,本文对传统灰度共生矩阵GLCM进行优化,提出了改进的GLCM(T-GLCM)算子,提升了GLCM的旋转不变性并减少了大量的冗余信息.利用Tamura纹理特征对图像进行量化,然后将各特征区域量化后级联成一组特征向量,融合T-GLCM的纹理特征,通过支持向量机(SVM)对纹理材质进行分类.实验结果表明,相比传统纹理特征提取算法,本文算法具有更高的分类精度且鲁棒性更好.     

基于多光谱图像的不同品种绿茶的纹理识别

为了提高茶叶加工的智能化水平,提出一种基于多光谱图像纹理分析的快速识别不同品种绿茶的方法.通过3CCD成像仪同时获得绿茶样本的红光、绿光和近红外三个通道的图像,采用灰度共生矩阵和纹理滤波相结合来提取图像纹理特征,分析了不同品种绿茶的各个通道图像的纹理特征.非监督聚类分析表明,基于组合方法提取的纹理特征优于仅依靠灰度共生矩阵得到的纹理特征.优化和筛选后得到10个特征参数作为支持向量机模型的输入,建立模式识别模型.结果表明,对于126个建模样本的识别正确率达到94.4％,对于未知64个预测样本的识别正确率达到93.8％,说明提出的组合纹理特征提取和模式识别方法能够较好地识别不同品种的绿茶.     

基于统计纹理特征的打印文档认证

为了解决计算机打印文档的自动鉴别,提出了一种基于中文汉字显微放大图像灰度共生矩阵统计纹理特征的打印文档鉴别算法.首先,从理论模型上分析了激光打印机传动系统对打印字符潜影的影响;接着对字符图像的22维灰度共生矩阵统计纹理特征进行计算,并利用ReliefF特征选择算法进行特征选择;最后提取显微字符图像激光扫描方向和纸张行进方向的灰度共生矩阵纹理特征并进行融合,利用最近邻和支持向量机2种分类器进行分类鉴别.在两种样本集上的实验结果表明:特征融合后的鉴别性能有所提高;支持向量机的分类鉴别性能优于最近邻分类器,在相同字无重复样本集上的分类准确率和平均召回率分别为96.5%和96.64%,在相同字有重复样本集上分类准确率和平均召回率分别为98%和98.18%;激光打印机品牌分类准确率为98%.上述的实验结果显示该方法具有良好的打印文档分类鉴别性能.     

基于GLCM的脑部CT图像纹理特征提取方法研究

运用灰度共生矩阵视角下,在Matlab2010平台上研究正常脑部CT图像与异常脑部CT图像的纹理特征值即能量、对比度、逆差分矩、熵之间的差异。结果表明,除对比度特征值外,能量、逆差分矩、熵等3项图像纹理特征值均能有效地区分正、异常脑部CT图像。基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法,用于脑部CT图像模式识别分类特征的提取是可行的。     

基于纹理特征的高分辨率遥感影像分类方法

灰度共生矩阵能较好反映影像灰度统计规律,小波变换能较好反映影像的多尺度特性,利用两者结合进行了纹理特征提取。将灰度共生矩阵和小波变换提取纹理特征作为分类特征向量,建立基于支持向量机分类模型对高分辨率遥感影像进行分类;在支持向量机参数优化问题上,利用遗传算法进行参数寻优,有效的避免多学习和欠学习状态的发生。分类实验结果表明了本方法的有效性。     

基于颜色模型和纹理特征的彩色水果图像分割方法

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了分割,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。     

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%。     

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。     

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%.     

乳腺断层成像系统几何校正新方法

为了使乳腺断层成像(DBT)系统得到较高的重建图像质量,需要对DBT系统的几何参数进行校正.在Matlab平台上通过仿真DBT系统成像过程的方式,提出了一种DBT系统的数字几何校正模体以及相应的校正算法.仿真结果表明,平板探测器摆角和滚角的偏差范围分别是(0,0.01°)和(-0.04°,0.07°),机架旋转角度偏差的范围是(-0.05°,0.06°),X射线源焦点的x和y坐标偏差范围分别是(-0.05 mm,0.05 mm)和(-0.04 mm,0.09 mm),射线源到平板距离的偏差范围是(0,0.62 mm).在几何校正模体位置未知的情况下,该校正方法的计算精度仍可以满足DBT系统高质量图像重建的要求.     

利用深度和灰度图像实现三维目标的识别与分类

将深度图像和灰度图像相结合,对围绕定轴旋转的三维目标进行了识别与分类。将深度图像作为相位因子,对其进行傅里叶变换,并用其制成三维定向图,用于三维目标的识别和旋转角度的判定;对于灰度图像,采用主分量分析(PCA)的方法,对训练图像进行特征分析。根据深度图像测定的目标角度,对三维目标灰度图像在其所属特征空间进行分解与重构。实验结果表明,综合利用深度图像和灰度图像,可以大大降低目标识别中的误判概率。     

图像中数字水印的嵌入与提取

根据著作权、版权保护的实际需要，结合人眼视觉的有关特性，探讨了数字图像中数字水印的加入与提取方法，对水印后图像中数字水印的牢固性从个方面和角度做了实验验证，实验结果表明，加入数字水印是可行的，有待于进一步研究开发相关的软件。     

多角度特征融合的视频人脸纹理表示及识别

提出了一种在Gabor变换幅值域内提取3个正交平面上的局部二值模式的多角度特征融合的视频人脸纹理表示及其识别方法。首先对视频帧集合中归一化的每幅人脸图像进行不同尺度和方向的Gabor小波变换得到增强的Gabor幅值图谱。然后采用3个正交平面上的局部二值模式提取视频纹理特征。最后采用基于Fisher加权的Chi平方概率统计最近邻方法进行视觉人脸识别。通过在Honda/UCSD视频库进行的相关实验,验证了算法的有效性,该方法对光照变化、表情变化等具有较好的鲁棒性。     

具有旋转不变性的轮胎纹理特征提取

针对轮胎花纹图像,给出一种基于能量分布的曲波变换纹理特征提取算法。对轮胎花纹图像进行曲波变换,提取变换后子带的均值和方差作为特征值,构成特征向量,用以表示图像的纹理特征。计算各子带的能量,按大小排序,同时对特征向量进行循环位移,使能量最大的子带所对应的特征值位于特征向量首部,从而保证特征向量不因图像旋转而发生变化。对轮胎花纹数据库进行检索试验,结果表示所给方法的查准率为47.5%,优于小波变换算法的35.5%和曲波变换算法的41.17%。     

可见光图像中飞机目标的特征选择及提取

针对目前大部分飞机目标识别算法都依赖建立的样本库,导致对样本库外的飞机不能很好识别的问题,分析了可见光图像中飞机目标在模式识别中的特征选择及提取方法.比较几种不同特征选择及提取方法,依据人工判读识别飞机目标的思维方法以及可见光图像的特点,提出了可见光图像中飞机目标的5个典型识别特征的提取方法,最后利用模糊模式识别方法完成对飞机目标的识别.实验结果表明:该算法能够对可见光图像中的飞机目标进行较好识别,准确率较高,平均识别率达到了90%以上.     

基于知识库进行人脸图像特征提取的研究

采用区域性增强法对人脸图像进行预处理，用基于知识库的方法提取人脸几何特征．通过选用人脸上３２个特征点，结合人像学，美学原理及人脸识别的心理特征，提出一种简便的，高精度的“知识库”法和“区域处理”法，使人脸图像可有别于其它图像进行处理．     

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。     

步态能量图的局部纹理特征分析方法

基于步态能量图表示方法,采用纹理特征分析方法对其亮度值的局部空间分布特性进行分析,得到局部变化幅度、局部标准差、局部熵三种纹理特征。采用经典的欧氏距离和最近邻分类器完成分类识别。CASIA步态数据库上的实验结果验证了算法的有效性。     

指节纹图像感兴趣区域提取与特征识别算法

为降低特征提取的工作量同时提高识别的准确性,设计了一种指节纹图像感兴趣区域(ROI)提取方法。首先,对采集到的图像进行预处理操作,分离并旋转定位四指图像。其次,通过手指图像梯度分布关系,计算负梯度的极值,并统计图像中每一行的负梯度极值个数来确定近指节纹的ROI区域。最后,通过局部二值模式(LBP)直方图相似性来验证所提取的ROI区域的准确性。实验证明,在采用本文方法所建立的指节纹ROI数据库中,分类准确率达到了100%。