三维纹理图像特征准确识别技术仿真研究

研究场景构建中纹理图像的三维特征识别,提高识别准确率。由于图像的效果取决于纹理识别,在三维空间中分析纹理图像时,仅使用聚类算法利用三维图像的空间坐标和三维像素灰度特征对其进行分类识别,忽略了不同方向光照对纹理图像的影响而简单聚类分类,导致因提取的特征信息不足而造成识别准确率不高的问题。因此,提出了一种机器学习的三维特征识别方法。通过变换光照的角度得到不同光照下的纹理图像,提取出多面光照下的三维图像特征信息,并利用机器学习算法对特征信息进行准确训练和分类识别,可避免聚类算法利用信息不足的特征进行分类而造成的识别准确率不高的问题。实验表明,这种方法能够有效提取出特征信息并进行准确分类,具有较高的识别准确率,取得了满意的结果。     

高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法EI北大核心CSCD

纹理图像中存在的光照、旋转、尺度变化使纹理分类成为一个极具挑战性的问题.针对传统的纹理分类算法在同时解决光照、旋转、尺度变化问题和实时性方面存在的不足,提出一种高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法.首先利用原始图像及其2次高斯滤波图像构造尺度空间,采用带邻域主导方向的完备局部二值模式算法在不同尺度上提取光照、旋转不变的纹理特征;然后利用跨尺度取模式最大值的方法获得尺度不变的纹理特征;最后利用最近子空间分类器进行分类.在5个有代表性的纹理库上进行实验的结果表明,该算法不需要预先学习,能较好地解决纹理分类中的光照、旋转、尺度变化问题,并具有较高的实时性.     

基于BM3D预处理的纹理光照不变特征提取算法

为消除光照变化对图像结构信息的影响,提出基于三维块匹配（BM3D）预处理的纹理光照不变特征提取算法。基于BM3D算法的良好降噪特性,该方法首先对图像各颜色通道采用BM3D降噪,利用小波变换得到各颜色通道对数域的低频和高频分量,然后对低、高频分量分别运用小波降噪和Bayes-Shrink算法降噪,并构造光照不变量,最后采用主成分分析(PCA)降低特征维度,取得特征向量,并利用K-最近特征线分类器进行图像分类。在Outex_TC_00014纹理数据库的实验结果表明,该算法具有较好的分类效果。     

高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法

纹理图像中存在的光照、旋转、尺度变化使纹理分类成为一个极具挑战性的问题.针对传统的纹理分类算法在同时解决光照、旋转、尺度变化问题和实时性方面存在的不足,提出一种高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法.首先利用原始图像及其2次高斯滤波图像构造尺度空间,采用带邻域主导方向的完备局部二值模式算法在不同尺度上提取光照、旋转不变的纹理特征;然后利用跨尺度取模式最大值的方法获得尺度不变的纹理特征;最后利用最近子空间分类器进行分类.在5个有代表性的纹理库上进行实验的结果表明,该算法不需要预先学习,能较好地解决纹理分类中的光照、旋转、尺度变化问题,并具有较高的实时性.     

综合灰度与纹理特征的高分辨率星载SAR图像建筑区提取方法研究

高分辨率SAR图像的纹理特性对于图像的解译及地物分类等具有重要的意义。根据高分辨率星载SAR图像上建筑区的纹理有别于其他地物的特点,提出了一种综合利用灰度和纹理特征的高分辨率星载SAR图像建筑区提取方法。首先对SAR图像进行斑点噪声的抑制,然后利用灰度共生矩阵计算出星载SAR图像上建筑区与非建筑区的8种纹理特征统计量,根据巴氏距离进行特征选择,并通过主成分分析去除纹理特征之间的相关性,得到了最佳纹理特征分量,将所选的特征影像与原始图像进行波段组合,利用K均值聚类算法对组合后的图像进行非监督分类;最后通过对分类图像进行后处理并提取外部轮廓,提取了建筑区。以COSMO-SkyMed SAR影像为数据源进行了实验。结果表明该方法能够有效提取高分辨率星载SAR图像中的建筑区,提取效果明显优于未利用纹理特征的方法。     

基于直方图比率特征的虹膜图像分类方法

针对虹膜纹理的模式分类问题,提出了一种直方图比率特征的虹膜纹理分类方法。该方法利用虹膜图像的直方图信息,提取虹膜灰度等级对,通过灰度等级对自相关策略。计算虹膜纹理的直方图比率特征,实现了虹膜纹理的最大化分类。在相同的实验条件下,对不同样本的虹膜图像进行了仿真实验,结果表明：直方图比率方法较传统的直方图方法平均提高了3．05％的识别率。     

多模式共生的彩色纹理图像分类方法

针对单一方法进行纹理图像分类时易受旋转、光照等干扰的情况,提出了一种结合颜色特征和纹理特征的共生纹理分类方法。将图像转换到HSV颜色空间后,对◢H◣通道使用SLIOP算法以及对◢S和V◣通道用CLBP算法提取特征,然后将各自提取到的特征进行串联共生,最后利用支持向量机对纹理图像进行分类。基于被广泛使用的纹理图像数据库,对提出方法与其他典型分类算法进行实验对比,分析表明在分类的准确率和计算效率上获得了较大提升。实验结果表明,提出了方法具有较强的旋转不变性、光照不变性以及抗噪性。     

SAR图像盐渍地分类研究

以渭干河——库车河三角洲绿洲为例,利用SAR数据,采用不同的分类方法来提取该研究区盐渍化土地覆盖信息。首先用Enhanced frost滤波算法对SAR图像进行去噪处理。然后基于灰度共生矩阵理论提取去噪后的SAR图像4种纹理特征,并在不同窗口大小下筛选出有效的纹理特征。最后结合纹理特征分别采用最大似然分类法和SVM分类法对SAR图像进行分类。研究结果表明:基于纹理特征的SVM分类方法,能够有效解决单源数据信息图像分类效果破碎问题;13×13窗口的总精度达到98.2456%,Kappa系数达到0.9763,更有利于遥感图像分类和盐渍化信息监测,是地物遥感信息提取的有效途径。     

基于四元数傅里叶梅林变换的旋转不变彩色纹理分类

提出一种基于四元数傅里叶梅林变换(Quaternion Fourier-Mellin Transform,QFMT)的旋转不变彩色纹理分类方法。该方法首先对彩色图像各分量图像进行对数极坐标变换,然后将经过变换后的3幅分量图像表示成四元数,并对其进行四元数傅里叶变换(Quaternion Fourier Transform,QFT),最后对幅度谱分别统计其环形特征量和楔形特征量作为纹理分类的特征向量,利用最近邻分类器进行分类。实验结果表明,本文提出的方法分类准确率更高,且具有良好的旋转不变纹理分析性能。     

基于角度径向变换的旋转不变纹理分类

纹理分类广泛的应用于医学图像分析等领域,纹理图像的采集因拍摄角度的变化产生一定的旋转,本文提出一种基于角度径向变换的旋转不变纹理分类方法。首先采用角度径向变换方法对图像进行特征提取,分别得到图像的角向特征向量和径向特征向量;然后将提取出的2组特征向量结合起来作为图像的整体特征向量,利用K近邻特征空间距离的分类方法进行纹理分类。选取Brodatz纹理库中的图像进行纹理分类测试,实验结果表明,该算法具有较好的旋转不变纹理分类效果。     

多级小波分解与LBP融合的纹理提取算法

为提高不同光照、不同角度条件下的纹理识别精度,提出了一种利用多级小波分解和多尺度旋转不变LBP融合的纹理提取算法。算法在传统的LBP特征提取基础上,采用多尺度的旋转不变LBP算子分别对多级小波逼近图像提取直方图序列特征向量,与各级小波能量进行加权融合,获取更多的纹理信息,对光照和角度的变化有更高的鲁棒性。仿真结果表明,相对传统的LBP特征提取算法,改进的算法具有更高的纹理识别率。     

利用小波进行基于形状和纹理的图像分类

提出一种基于小波的形状和纹理联合特征的图像分类方法。先对图像进行二维小波变换以得到边缘图像，再提取边缘图像的7个边界不变矩组成图像的形状特征向量；在实验中，发现大多数情况下，图像背景的干扰信息大于其对分类的贡献，因此对图像去除其背景，然后在灰度共现矩阵的基础上，计算5个二次统计量作为其纹理特征；最后联合形状和边缘特征向量，并对其进行高斯归一化，用SVM进行分类。结果表明，该方法具有明显的优越性和较强的实用性。     

一种角度无关的Gabor-SVM昆虫识别

传统的昆虫识别方法费时费力,应用图像处理技术提取昆虫图像视觉特征,实现昆虫机器自动识别,可以解决传统方法的不足.本研究依据纹理是昆虫分类的重要特征,应用角度无关的Gabor滤波器提取昆虫图像的纹理特征,然后用SVM算法分类,实验结果表明:角度无关Gabor-SVM昆虫识别方法正确率为80%,是比传统Gabor和灰值游程矩阵更好的识别算法,该方法能较准确识别昆虫,省时省力.     

Multiscale aggregation and illumination-aware attention network for infrared and visible image fusion

Image fusion plays a significant role in computer vision since numerous applications benefit from the fusion results. The existing image fusion methods are incapable of perceiving the most discriminative regions under varying illumination circumstances and thus fail to emphasize the salient targets and ignore the abundant texture details of the infrared and visible images. To address this problem, a multiscale aggregation and illumination-aware attention network (MAIANet) is proposed for infrared and visible image fusion. Specifically, the MAIANet consists of four modules, namely multiscale feature extraction module, lightweight channel attention module, image reconstruction module, and illumination-aware module. The multiscale feature extraction module attempts to extract multiscale features in the images. The role of the lightweight channel attention module is to assign different weights to each channel so as to focus on the essential regions in the infrared and visible images. An illumination-aware module is employed to assess the probability distribution regarding the illumination factor. Meanwhile, an illumination perception loss is formulated by the illumination probabilities to enable the proposed MAIANet to better adjust to the changes in illumination. Experimental results on three datasets, that is, MSRS, TNO, and RoadSence, verify the effectiveness of the MAIANet in both qualitative and quantitative evaluations.     

改进型Gabor自商图算法及其在人脸识别中的应用

光照变化是影响人脸识别系统性能的关键问题之一,针对该问题提出了一种改进的基于Gabor特征的自商图算法。对人脸图像采用改进的加权Gabor滤波器进行平滑的Gabor特征提取,使用自商图像的方法求取图像的光照不变特征;对得到的自商图像用直方图截断等方法进行归一化;在Extended Yale B与CMU PIE人脸库上通过基于皮尔逊相关系数的最近邻方法进行实验。实验结果表明,与传统算法相比,该算法可以大幅度提高人脸识别率。     

融合LBP和GLCM的纹理特征提取方法

为提取有效的特征用于纹理描述和分类,提出一种融合局部二进制模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法。利用旋转不变的LBP算子处理纹理图像,得到LBP图像及其GLCM,采用对比度、相关性、能量和逆差矩描述图像的纹理特征。实验结果表明,与其他方法相比,该方法提取的纹理特征具有更强的纹理鉴别能力,平均分类正确率达到93%。     

混合特征下最优阈值预测的图像匹配

针对单一特征条件下图像匹配率较低,以及SIFT算法由于固定对比度阈值造成特征点数目提取不均的问题,提出一种混合特征下最优阈值预测的图像匹配算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点,然后利用纹理参数二阶矩自适应法得到最优阈值,并用描述性较强的纹理特征向量对SIFT匹配过程进行约束实现图像的匹配。实验结果表明,提出的算法根据图像灰度分布自适应选取对比度阈值,能够增强图像细节信息且使提取的特征点数量稳定,在匹配过程中引入纹理向量作为约束准则,避免了相似区域的误匹配,对光照和模糊图像有较好的鲁棒性。