基于纹理的图像检索

为得到纹理特征提取的合适的算法,首先研究了基于灰度共生矩阵的纹理特征的提取方法,将彩色图像变换灰度图像,然后进行四个方向的纹理特征提取,包括能量、熵、惯性矩、相关量四个向量元素作为纹理特征值,并研究了基于Gabor小波的纹理特征的提取。首先将Gabor小波作为母小波,将图像进行二维的Gabor小波变换,将Gabor小波系数的均值和标准方差作为纹理特征值;将两种方法进行比较,查全率和查准率作为测量标准,实验表明基于Gabor小波变换的纹理特征方法在频域具有比较好的检索效果。     

结合多特征和SVM的SAR图像分割

为实现灰度共生矩阵(GLCM)多尺度、多方向的纹理特征提取, 提出了一种结合非下采样轮廓变换(NSCT)和GLCM的纹理特征提取方法。先用NSCT对合成孔径雷达(SAR)图像进行多尺度、多方向分解; 再对得到的子带图像使用GLCM提取灰度共生量; 然后对提取的灰度共生量进行相关性分析, 去除冗余特征量, 并将其与灰度特征构成多特征矢量; 最后, 充分利用支持向量机(SVM)在小样本数据库和泛化能力方面的优势, 由SVM完成多特征矢量的划分, 实现SAR图像分割。实验结果表明, 基于NSCT域的GLCM纹理提取方法和多特征融合用于SAR图像分割, 可以提高分割准确率, 获得较好的边缘保持效果。     

基于Hu-GLCM的手势识别方法研究

针对手势识别过程中单一手势特征对手势描述的不足,提出了一种基于改进Hu矩和灰度共生矩阵GLCM的手势识别方法 Hu-GLCM。首先利用肤色模型对采集的图像分割出手势区域;其次采用数学形态学和多边形拟合的方法提取手势的单连通轮廓,利用改进Hu-GLCM算法提取手势的几何形状特征和纹理特征并建立模板数据库;最后通过扩展的Canberra距离对手势图像进行识别和分类。实验结果表明,该改进算法对7种手势的平均识别率达到95%以上,且计算速度快,能够满足实时性的需求。     

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。     

局部遮挡条件下的人脸表情识别

针对局部遮挡条件下的人脸表情识别,提出一种新的基于Gabor滤波和灰度共生矩阵的表情识别算法。首先设计一种分块提取Gabor特征统计量的方法,生成一个低维Gabor特征向量;然后,考虑到分块的Gabor特征缺失了像素之间的关联性,将反映像素间位置分布特性的灰度共生矩阵引入到表情识别领域,以此来弥补Gabor特征分块处理产生的不足;最后,将提取的低维Gabor特征向量和灰度共生矩阵纹理特征进行线性叠加,高斯归一化后生成一组用于特征表达的低维特征向量。在日本女性人脸表情库和荷兰内梅亨大学人脸数据库上的实验证明该算法对人脸不同区域、不同程度遮挡的表情识别具有鲁棒性强、特征向量维数低、分类耗时短、识别速率高的特点。     

基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法

针对火灾图像纹理识别问题,提出了基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法,并根据火灾图像纹理识别特点进行了优化;首先用不同尺度和方向的Gabor滤波器对待识别图像滤波,得到其特征图像,然后将特征图像转化成特征向量作为ICA的输入,得到基矢量子空间,再将测试图像经过Gabor滤波器的特征向量投影到ICA子空间中得到系数向量作为目标识别特征,最后用支持向量机进行识别;通过与Gabor滤波器法和ICA方法的对比实验,表明该算法可以在火灾纹理图像的识别率上比传统方法提高5％以上,为火灾图像识别提供了一种新思路.     

基于DFT和共生矩阵的纹理特征描述方法

本文提出了一种基于离散傅立叶变换和共生矩阵的纹理特征提取方法.离散傅立叶变换将纹理图像从图像空间变换到频率空间,将图像的纹理特征转化成频谱特征.然后再利用共生矩阵的思想,完成纹理特征的提取.由于直接计算共生矩阵的计算量较大,因此我们首先对图像进行灰度正规化处理,缩小灰度值的范围,然后再将正规化处理后的灰度图像进行分块,最后计算相应块的共生矩阵的5个特征参数,把相应的特征参数取平均值,得到一个5维的特征向量来描述图像的纹理特征.     

基于Gabor小波变换的人脸表情识别技术研究

为了使人机交互得到更好的研究,提出了一种基于Gabor小波变换的人脸表情识别的新方法;首先对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,预处理包括确定纯的人脸表情区域,尺寸和灰度归一化,然后对表情子区域进行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,进而构建表情弹性图,最后用模板匹配的方法来识别图像的人脸表情;经过实验,发现Gabor小波变换提取特征时受光照影响比较小,该系统不仅具有很好的鲁棒性,并且速度快,识别率高。     

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。     

基于共生矩阵纹理特征提取的改进算法

深入研究灰度共生矩阵及其改进算法,针对其计算量大、耗时等问题,提出一种基于灰度共生混合结构和离散傅立叶变换的方法来实现纹理特征的提取.对傅立叶变换后的频谱图进行分块计算,以此降低计算时的灰度级,再采用正规化的方式减少特征的分布范围,并利用灰度共生混合结构算法计算一个5维的特征向量来描述图像的纹理.实验结果表明,改进后的...