一种多尺度灰度共生矩阵的纹理特征提取算法

纹理特征作为图像的一个重要特征,在国画分类识别中的地位十分重要,但现有的纹理提取算法大多基于灰度信息而忽略了颜色信息。针对国画分类识别中纹理提取算法存在的问题,本文提出了一种多尺度、多色域的纹理特征提取算法,该算法结合了轮廓波变换和灰度共生矩阵的优点。为了对国画进行特征提取,该算法首先将国画图像转变到HSI色彩空间。然后,提取色调、饱和度、强度这三个色彩分量进行分区域操作,即提取每一个色彩分量的纹理特征。最后,将提取的3个特征向量融合并进行主成分分析降维。实验证明,与灰度共生矩阵相比,本文算法在国画分类识别方面查准率提高了7.5%,查全率提高了8.7%。实验表明多尺度灰度共生矩阵算法优于传统的灰度共生矩阵算法。     

基于深度学习的林火图像识别算法及实现探究

文章首先从算法相关软件及平台、GPU工作站、夜间林火和白天林火数据库等方面对林火图像识别算法实验环境简要分析,然后从图像特征提取、分类算法、图像特征与算法结合等方面对传统林火图像识别特征和算法简要分析,最后分别从夜间林火识别和白天林火识别阐述基于深度学习的林火图像识别算法及实现思路,为相关人员提供参考.     

应用支持向量机的纹理分类

提出了一种使用离散余弦变换(DCT)进行特征提取的应用支持向量机的纹理分类算法,并将文章中的算法与 KIM K I 等提出的不进行先期特征提取而直接将纹理图像送入支持向量机进行训练分类的算法进行比较。结果显示,文章中的算法可以取得更为准确的分类结果,能够大大降低分类错误率,并且分类结果受参数变化的影响很小。由此说明,在使用支持向量机进行纹理分类的过程中,准确的先期特征提取十分必要。     

一种基于Wedgelet变换的遥感图像分类算法

介绍了一种基于Wedgelel(楔波)变换的遥感图像分类算法.该算法将多尺度Wedgelet变换应用于遥感图像区域分割,在此基础上提取各分割区域的Gabor纹理特征实现对遥感图像的分类.为了检验该算法的可行性,将其应用于向海和查干湖遥感图像,并与灰度共生矩阵、高斯马尔科夫随机场等纹理分类算法进行了比较.结果表明,该算法要优于灰度共生矩阵及高斯马尔科夫随机场分类算法,能够得到较高的分类精度和Kappa系数.     

改进的综合BTC颜色矩和DT-CWT的图像检索算法

特征提取是基于内容的图像检索中的关键技术.针对基于单一特征检索效果不理想的问题,提出一种改进的综合颜色和纹理特征的图像检索算法.该算法在YIQ颜色空间中进行特征提取,首先结合方块编码(BTC)的思想,提取颜色矩作为颜色特征;采用双树复小波变换(DT-CWT)提取纹理特征,融合两种特征并利用相似性度量方式进行图像检索.实验结果表明算法所提取的颜色、纹理特征更利于检索,使用综合特征检索的平均查准率比同类算法更高.     

动态背景下运动车辆的检测与跟踪研究

为实现对车载设备视频图像中车辆的识别和跟踪,针对图像中的运动目标和动态背景,提出了一种基于特征学习的目标检测和超像素跟踪算法.该算法首先对训练图像进行HOG特征提取,并利用AdaBoost算法得到强分类器.利用强分类器对采集的图像进行车辆检测,从而确定搜索区域.结合对搜索区域的超像素分割结果,采用均值漂移聚类算法实现车辆识别与跟踪.实验结果表明,该算法可以很好地实现视频序列中的车辆识别,提高了目标跟踪的实时性.     

纹理图像的特征提取和分类

文章提出了一种纹理图像特征提取的有效算法.该算法利用纹理信息的频域分布以及尺度特性,并在此基础上进行纹理分类.这里采用了分类性能良好的支撑矢量机作为分类器,实验结果表明该方法提取的特征向量稳定,在类别数目比较大时也能得到较高的分类精度.     

基于Contourlet变换和SVM的SAR图像目标识别

针对SAR图像具有斑点噪声,特征提取较难的特点,提出了基于Contourlet变换和SVM的SAR图像目标识别分类算法.该算法的在特征提取时利用了Contourlet域的标准偏差进行特征提取的方法,后端用支持向量机分类器,提高分类精度.实验结果证明该分类算法能够减少SVM的特征维数,具有较好的分类性能.     

神经网络的图像识别技术及方法分析

神经网络图像识别技术属于图像识别中一种新型技术,主要是基于传统图像识别方式及基础,同时结合了神经网络算法的图像识别方式.神经网络图像识别首先是提取图像特征,再将所提取的图像特征发送于神经网上,用识别器对其进行深层识别.或是BP神经网络图像识别方式无须进行图像提取,是将图像数据直接用作神经网络识别器输入.本文详细分析了神经网络图像识别技术及其方法分析,并提出实用性应用策略.     

基于激光扫描的人脸图像模糊纹理特征提取方法

由于图像的高频细节信息较为复杂，在人脸图像识别中特征提取准确度严重下降，为此，提出一种基于激光扫描的人脸图像模糊纹理特征提取方法。通过直接标定的方式获取相机采样图片中标定点坐标和世界坐标系之间的关系，使用相机拍摄标准色板图像，标定感光曲线，通过激光扫描得到人脸图像。将获取的人脸图像预处理，将预处理之后得到的人脸图像特征实行CCS-LBP编码处理，将编码处理得到的图像特征融合处理，获取一个全新的纹理特征，最终达到人脸图像模糊纹理特征提取的目的。实验结果表明，所提方法可以有效提升特征提取结果准确性。