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改进的统计几何特征的鞣制皮革图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
皮革鞣制是皮革制作工艺中一道重要的工序,鞣剂能改变皮革的物理性能和化学结构,使皮革的纹理和纤维组织排列等发生变化;为客观准确地对皮革纹理、外力作用下纤维排列等进行判断和识别,论文提出了一种改进的统计几何特征(ISGF)的纹理分析方法,并使用Fisher线性分类器和LVQ神经网络对铬鞣和植鞣皮革进行分类实验对比;实验结果表明,该方法比原方法(SGF)计算代价低,能对铬鞣和植鞣皮革进行高效识别,在Fisher线性分类器比LVQ神经网络分类正确率高20%以上,并且即使加入褶皱铬鞣皮革的干扰,其识别率也较高. 相似文献
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基于综合灰度共生矩阵的显微细胞图像纹理研究 总被引:5,自引:0,他引:5
灰度共生矩阵法是图像纹理分析中一种十分重要的方法。由于受到方向性和细胞本身特性的影响,传统的灰度共生矩阵法不能完整描述显微细胞图像的纹理,运用综合灰度共生矩阵可以有效地解决这个问题。根据显微细胞图像特点,计算出6个由综合灰度共生矩阵导出的纹理特征参数,并对它们进行归一化处理。通过分析这些归一化纹理特征值,可以对细胞图像中各种细胞成分进行分类描述。 相似文献
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灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于灰度共生矩阵的织物纹理分析 总被引:7,自引:2,他引:5
高士忠 《计算机工程与设计》2008,29(16)
以一种常见的织物纹理为对象,采用灰度共生矩阵的方法进行纹理分析.介绍了灰度共生矩阵的原理及其特征参数,讨论了纹理的灰度共生矩阵特征参数、像素距离以及图像灰度等级对灰度共生矩阵的影响,确定了区分此类正常织物与带疵点织物纹理的灰度共生矩阵构造方法.针对该类正常织物图像进行纹理分析,特征参数值统计,确定了正常织物纹理像素方向、像素距离以及图像灰度等级.取原始织物图像尺寸为128×128,生成灰度共生矩阵的最佳像素距离为2,经直方图均衡化后,最佳灰度等级为16.实验结果表明,按照该规则生成的6个灰度共生矩阵的特征参数,能够准确的判断此类织物图像是否存在疵点. 相似文献
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基于纹理特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。文章提出了一种基于图像纹理特征与多层前馈神经网络EBP-OP算法的图像检索方法。首先运用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征,然后用EBP-OP算法对提取的纹理特征进行分类,并在此基础上实现一组纹理图像的检索,实验证明这种方法是有效的。 相似文献
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一种半调图像类型识别方法* 总被引:1,自引:1,他引:0
半调图像类型的先验知识对于逆半调处理有着十分重要的意义。为了对半调图像进行类型识别,利用不同半调图像表现出的纹理差异设计了一种半调图像类型识别方法。其中主要选取了基于灰度—梯度共生矩阵的大梯度和小梯度优势统计值作为判别特征。仿真实验结果表明,所选取的特征值在不同类型半调图像上表现出明显的差异,将其作为半调图像分类识别的依据,最终通过判别函数可将常见的半调图像分为三大类。 相似文献