东+西=?——以楚丝绸纹样为创意元素的图形重构

图形语言分析是图形创意的基础,它以传统图形的现代化转换为研究目的。本文以楚丝绸凤扶桑纹样为创意元素,同时以现代设计大师乌韦·勒斯的设计作品的构成方法为参照,借助其形式语言,对凤扶桑纹样的现代性转换作可行性分析,探索现代化传统图形设计的方法,以实现图形意义的重构。     

基于纹理特征的卫星云图台风自动识别方法

利用图像的分形维数和灰度梯度共生矩阵提取了卫星云图中台风密蔽云区等目标的纹理特征,将图像分形维数和灰度梯度共生矩阵的三个二次统计特征结合起来,对卫星云图进行识别分类.     

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。     

基于多种特征融合的指纹识别方法

针对基于细节点特征的指纹识别方法和基于图像特征的指纹识别方法各自存在的一些问题,提出了一种基于多种特征融合的指纹识别方法.将基于方向场特征、基于灰度共生矩阵的纹理特征、基于LBP算子的纹理特征的方法和基于细节点特征的方法进行融合,弥补了各个方法的不足,提高了匹配的准确性.实验结果表明,提出的基于多种特征融合的指纹识别算法好于任一单个的指纹匹配方法,有效地提高了指纹识别系统的准确性.     

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AdaBoost的SAR图像自动分类

受相干斑噪声的影响,传统的SAR图像分类方法很难得到较好的分类效果。文中提出一种SAR图像自动分类算法,该算法基于灰度共生矩阵提取特征,结合了AdaBoost和纠错编码设计分类器。实验结果表明,该算法可以得到较好的分类结果。与传统的最大似然法相比,分类精度得到了显著的提高。     

基于灰度共生矩阵的边缘检测方法

对传统的边缘检测算子进行了分析,指出了存在的不足;同时针对目前的纹理分析算法普遍存在计算复杂、运行时间过长的缺点,通过将纹理分析的思想和传统的边缘检测算子相结合,提出了一种基于灰度共生矩阵的边缘检测新方法.该方法对图像进行纹理分析后自适应地选择模板,因此很好地保持了图像边缘的细节并且抑制了噪声.通过MATLAB仿真实现,结果表明由灰度共生矩阵产生纹理特征能有效地描述火焰的纹理特征,具有较好的鉴别能力.     

基于SVM的图像纹理特征分类研究

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。     

基于L-系统的木雕图案的自动生成

对于自动木雕生产,如何快速生成合适的木雕图案一直是一个重要的课题.利用分形理论中的L-系统法,适当修改相关参数就能得到各种不同的图案.文章介绍了L-系统法,并将其应用于生成木雕图案,利用VC编程实现了一系列复杂2D分形艺术图案.结果证明该方法产生图案方便快捷,并且可以保存为矢量图,在各种雕刻软件上都可以直接读取.     

基于残差网络的血管内超声图像识别

为提高血管内超声(Intravenous Ultrasound,IVUS)图像在动脉粥样硬化识别准确率,实现更高效的计算机辅助诊断,提出综合使用图像增强、特征提取和基于批量归一化(Batch Normalization,BN)优化残差网络的血管内超声图像识别方法。使用Sobel算子在原图像水平和垂直方向进行边缘检测,在此基础上获得锐化增强图像,结合使用灰度共生矩阵提取纹理特征信息;为丰富网络的特征信息,防止梯度消失,使用残差学习对卷积神经网络进行改进。批量归一化通过拟合数据特征分布减少内部协变量转移加速网络收敛。实验结果表明上述方法相比较传统机器学习与改进前的卷积神经网络识别错误率平均降低了58.23%。     

基于灰度共生矩阵的断口图像识别

研究断口图像的识别是进行失效分析的一个重要组成部分,但普遍存在识别率不高的问题,为了有效提高识别率,提出一种基于灰度共生矩阵的断口识别方法,方法采用灰度共生矩阵法对金属断口图像进行特征提取,利用可分性判据来确定能影响纹理特征参数的构造因子(生成步长d,图像灰度级g和生成方向θ),并通过相关性分析来排除在表达金属断口图像纹理中冗余的特征参数,最后采用BP神经网络分类器进行分类,并进行仿真。结果证明,根据上述方法,对金属断口图像的分类是可行的,并且识别率也达到了满意的要求。     

基于曲波纹理分析和SVM-KNN分类的假指纹检测算法

假指纹攻击作为破解指纹识别的一种简单实用的方式,被某些不法分子非法使用。目前假指纹检测的主流方法是纹理分析,但是单纯的纹理分析不包含对因假指纹材质与人体皮肤有异而产生的噪声分析。提出一种利用曲波系数特征及曲波重构图像纹理特征进行SVM-KNN分类的假指纹检测算法。先对指纹图像进行曲波变换,提取各尺度各方向域的系数特征,重构指纹图像并提取一阶统计量、灰度共生矩阵(GLCM)和马尔科夫随机场(MRF)等纹理特征与系数特征组成特征向量,然后通过SVM进行训练,引入SVM-KNN分类对假指纹进行检测。在第二届全球假指纹检测竞赛(LivDet2011)官方数据库上的测试结果表明,该算法对假指纹检测有很好的效果。     

灰度共生矩阵检索纹理图像的算法研究

图像的特征提取和匹配是基于内容的图像检索技术的基础.针对典型纹理图像的检索问题,给出了共生矩阵特征统计量的合理提取方法.在此基础上,结合特征匹配技术实现了基于共生矩阵的纹理图像检索系统.测试了不同度量函数以及不同的特征统计组合对检索结果的影响.研究表明,提取共生矩阵的四参数,用加权街区距离进行图像匹配,可获得相对较好的检索效果.     

基于攻击模式的反向搜索攻击图生成算法

在使用攻击图方法分析网络中脆弱性之间关系时,网络规模一直是制约攻击图生成算法效率的根本因素.本文提出了一个基于攻击模式的高效攻击图反向生成算法.首先,对已有网络模型做出改进,提出了新型的基于网络中关键属性的模型,该模型使用子网掩码压缩网络连接关系,达到缩小网络规模的目的.其次,使用网络模型中的关键属性对脆弱性进行描述,...     

信息抽取模式自动生成方法的研究

模式匹配是信息抽取系统通常使用的方法,如何生成信息抽取模式就成为信息抽取的关键问题。由于手工编写模式的代价太大,本文尝试采用聚类方法自动生成针对中文文本的信息抽取模式。通过计算模式实例间的相似度,采用单链法聚类,将模式实例划分为不同的类别,每个类别对应一个模式,将同一类别中的模式实例进行合并就可以得到最终的信息抽取模式。以农作物信息文本为实验语料,进行了聚类测试,错分率与漏分率分别为0.21%和1.07%,合并后的模式覆盖了人工分析提出的25类中的24类。     

一种新的基于频繁闭显露模式的图分类方法

由于图模型能够准确地表示科学与工程领域中数据的关键特征,图挖掘逐渐成为了数据挖掘领域的热点研究内容.图分类是图挖掘的一个重要研究分支.提出了一种新的基于频繁闭显露模式的图分类方法CEP,其基本思想是首先挖掘频繁闭图模式,然后从闭图模式中得到显露模式,最后根据显露模式构造一系列分类规则.实验结果显示:在对化合物数据分类时,CEP在分类性能上优于目前最好的图分类方法.而且,领域专家容易理解和利用CEP产生的分类规则.     

基于TFBP网络的人脸皮肤纹理识别方法

为了可观地评价皮肤的质地,采用图像纹理分析中的空间灰度共生矩阵法提取皮肤纹理图像的重要特征,建立一种新的人脸皮肤纹理的测量识别模型.首先对采集到图像进行预处理,然后采用空间灰度共生矩阵法提取纹理图像的5个特征,最后通过TFBP网络对皮肤纹理图像的训练与分类识别实验结果很好的证明了这种纹理分析与测量方法的有效性.     

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。