基于小波变换和灰度共生矩阵的轮胎花纹检索

针对在用离散小波变换中提取纹理特征缺少纹理的空间分布特性问题,提出引入方向测度的灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)与离散小波分解相互融合的算法,在低频子带上借助方向测度引入权值因子的方法提取灰度共生矩阵的6个统计量,用生成的综合特征来描述轮胎花纹的纹理构成,用欧式距离进行相似性度量;实验结果表明,融合算法能够有效提高检索效率,改进方法的检索效率优于用传统的灰度共生矩阵和小波变换提取纹理方法的检索效率。     

基于GLCM和Gabor纹理特征的手势识别算法

针对手势灰度图像的纹理特征富含手势类别信息的特点,提出一种基于融合GLCM(灰度共生矩阵)和Gabor小波变换提取手势图像空、频域纹理特征的手势识别方法。构建手势灰度图像的多方向共生矩阵,并计算多方向共生矩阵的特征参数来提取手势纹理的GLCM特征;通过手势灰度图像的Gabor小波变换来提取手势纹理的Gabor特征;对所提取的两种特征进行归一化处理后串联构建手势纹理特征向量;使用基于稀疏自动编码器和softmax分类器的深度堆栈自编码网络对构建的手势纹理特征向量进行分类识别。实验表明:该方法具有较高的识别率和较好的鲁棒性,对15种手势的平均识别率达到97.4%,能够满足人机交互对手势识别的要求。     

基于多分辨共生矩阵的纹理图像分类

共生矩阵是描述纹理特征的一种常用方法.首先提出一种新的特征提取算法——多分辨共生矩阵.多分辨共生矩阵是通过同时在非下采样小波变换的逼近子带和细节子带上提取共生矩阵来实现的,能够有机整合传统小波的多分辨特性和频谱信息,以及空域灰度共生矩阵的纹理结构信息.其次,分析了多分辨共生矩阵、灰度共生矩阵以及小波能量特征的物理意义,...     

遥感图像分类中的灰度自相关约束共生矩阵

提出了一种提取图像纹理特征的新方法。该方法把具有反映灰度空间相关性和连续性的自相关矩阵引入灰度共生矩阵,构造了灰度自相关约束共生矩阵,更好的描述了图像灰度空间的变化特征和纹理的结构特征。实验证明该方法可以有效地提高遥感图像分类的精度,使分类效果得到很大的改善。     

基于小波生成特征符号随机场的纹理匹配与分类

提出了一种用小波生成特征符号随机场的纹理图象分类方法。它通过一定尺度上的小波图象分解,由在最大尺度上分解生成的４个子图来生成原始图象的特征符号随机场,在此基础上产生共生矩阵,进而获取原始图象的纹理特征和向量。然后,用两个特征向量的距离作为判别标准,对纹理图象进行快速分类。     

基于双树复小波和灰度共生矩阵的遥感图像分割

提出了一种将双树复小波变换和灰度共生矩阵相结合描述遥感图像局部纹理特征并用于分割的方法。该方法采用双树复小波高频模值子带Gamma分布与Lognormal分布参数组合特征、灰度共生矩阵特征组成的联合纹理特征作为遥感图像每一像素特征,然后用Canberra距离进行相似性度量,最终通过聚类完成遥感图像分割。实验结果表明,该纹理特征提取方法可以有效地表征遥感图像的纹理,得到更为精确的遥感图像分割结果。     

基于综合特征的纹理分割方法

针对灰度共生矩阵只能在单一尺度对纹理进行分析的不足,结合离散框架小波变换产生的尺度共生矩阵与梯度变换图像的灰度共生矩阵,提出了一种具有多尺度分析特性的综合纹理特征提取算法,并利用该特征对纹理图像进行分割.仿真实验结果表明:与基于单一尺度特征的纹理分割方法相比,本文提出的算法能够提高纹理边界定位准确性,减少区域内像素错分,取得了较好的分割效果.     

基于四像素共生矩阵的图像检索

传统的灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法,它在图像理解和计算机视觉研究领域已得到了广泛的应用。为了更有效地进行图像检索,提出了一种新型的共生矩阵描述子,它是通过描述4个像素的空间相关性来进行图像检索。利用该共生矩阵描述子进行图像检索时,首先在RGB颜色空间中计算彩色梯度,然后利用四像素共生矩阵来描述图像特征,并用于基于内容的图像检索。实验结果表明,四像素共生矩阵描述子能够结合颜色、纹理和形状特征,因此检索性能优于灰度共生矩阵和颜色相关图。     

基于方块编码纹理特征的图像检索算法研究

提出了一种新的基于方块编码(BTC)的图像纹理检索算法.首先将检索图像分成互不重叠的子图像块,然后利用BTC的思想来对这些图像块进行编码,进而进一步定义图像的纹理基元并以此作为图像的纹理描述,提出了一种改进的基于纹理基元的灰度共生矩阵来获得纹理特征,以此进行图像检索.实验结果表明,文中提出的算法比传统的灰度共生矩阵算法和颜色共生矩阵算法具有较高的检索准确度.     

灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现

图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作,其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义,纹理特征提取已成为目前图像领域研究的热点。文中深入研究了基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征提取方法,给出了基于Matlab的简便实现代码,分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵（GLCM）的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。