基于方向经验模式分解的纹理分类

提出一种纹理分类的新方法———基于方向经验模式分解的纹理分类。这个方法自适应地将图像分解为一个特定方向的IMF,然后分析IMF通过二维希尔伯特变换的方向频率和包络。对不同的自然纹理图像进行实验,并将结果与文献[1]的结果做比较。实验结果证明,本文方法的识别效果优于文献[1]。     

基于灰度图纹理指纹的恶意软件分类

随着安卓恶意软件数量的快速增长,传统的恶意软件检测与分类机制存在检测率低、训练模型复杂度高等问题。为解决上述问题,结合图像纹理特征提取技术和机器学习分类器,提出基于灰度图纹理特征的恶意软件分类方法。该方法首先将恶意软件样本生成灰度图,设计并集成了包含GIST和Tamura特征提取算法在内的4种特征提取方法;然后将所得纹理特征集合作为源数据,基于Caffe高性能处理架构构造了5种分类学习模型,最终实现对恶意软件的检测和分类。实验结果表明,基于图像纹理特征的恶意软件分类具有较高的准确率,且Caffe架构能有效缩短学习时间,降低复杂度。     

基于纹理特征的道路图像分类

该文提出一种新的道路分类方法,在灰度共生矩阵的基础上得到图像的纹理特征,并通过决策树模型得到道路图像分类的决策树。实验证明,该方法有着较高的准确率,其结果在分类方面有着简单易行的特点。     

基于结构和纹理特征融合的场景图像分类

利用整体结构特征和局部纹理特征的优势,采用两级分类器对场景图像进行分类。第1级分类器利用全局结构信息得到候选类别,并通过分类结果判定相似类别对;第2级分类器则利用局部纹理信息区分相似类别,采用分类器的级联综合利用场景图像的整体结构信息和局部纹理信息。实验结果表明,该方法能够做到不同场景类别鲁棒分类,有效区分相似场景类别,提高场景图像的分类准确率。     

基于基元分布的误差可调纹理分类算法

提出一种基于纹理基元分布统计的纹理分类算法，选定一组代表像素变化的基元序列，计算每一个基元在纹理图像中的覆盖比例，用得到的纹理基元属性分布作为描述参数；由于相似纹理其属性也是相似的，同类纹理必然有接近的基元分布参数，计算参与实验的纹理样本的基元分布的互方差及互相关，与代表相似程度的阈值比较判断，由获得的共性来锁定同类纹理；为使同类纹理具有可参照的标准，产生针对每一类纹理的标准类分布。对Brodatz的111纹理不同相似程度的分类结果表明，该方法保证了统计结果与视觉判断的一致性，可用于纹理的分类及识别。     

基于多特征组合的图像纹理分类

在对纹理图像进行特征提取的算法中,高斯马尔可夫随机场(GMRF)、局部二值模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)这三种算法应用的较为广泛.常见的图像纹理分类做法是取某一种特征提取算法得到各种纹理的特征空间,进而配合分类算法进行分类.然而,这种做法的不足之处在于未能充分利用各种特征之间的关联,且选取某一种特征提取算法建...     

基于环形马尔可夫模型的纹理图像分类

提出了一种基于环形马尔可夫模型的纹理图像分类方法。利用环形邻域构建马尔可夫模型,在模型参数求解过程中,为了避免矩阵奇异,设计了模型参数分步求解算法。基于环形马尔可夫模型提取纹理特征,然后基于动态邻域Tabu搜索算法进行特征选择,得到最优的纹理特征子集,输入到最大似然法分类器中实现图像的分类。实验结果证明,与传统的栅格马尔可夫模型相比,环形马尔可夫模型能够更好地描述纹理图像像元之间的空间相关性信息,大大提高了纹理图像分类精度。     

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。     

基于纹理特征提取的图像分类方法研究及系统实现*

深入研究灰度共生矩阵算法,结合和差统计法对其进行改进。编码实现改进的图像纹理提取算法,并采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。通过训练和测试证明,该系统能减少特征提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像分类效果     

基于二维EMD的纹理分类方法

在纹理图像的二维经验模式分解的筛分过程中,使用Delaunay三角形网格和三次多项式插值来构造筛分过程的包络,然后提取样本的每个内蕴模函数中过零点数目以及极值处振幅的均值作为特征向量来进行训练,根据训练得到的样本特征数据库对纹理图像进行分类.实验证明,使用所选取的特征对纹理图像进行分类的方法是可行的.     

基于快速二维经验模态分解的纹理分割

经验模态分解是一种数据驱动的信号分解方法,具有局部性和瞬时性等特性,非常适合非稳态非线性信号分析.提出了一种新的快速二维经验模态分解方法,在新方法中,采用了新的边界抑制算法,改进了经验模态分解算法的筛选条件.将该方法应用于纹理分割,取得了满意的实验效果.     

基于奇异谱分析的经验模态分解去噪方法

提出了一种基于奇异谱分析(SSA)的经验模态分解(EMD)去噪方法。该方法先对带噪信号进行EMD分解,得到若干个本征模态函数(IMF)。再通过SSA对每个IMF分量进行去噪处理:把第一个IMF分量作为高频噪声,并根据它计算出剩余IMF中所含的噪声能量,从而得到剩下的每个IMF中信号所占的能量比值。然后选择合适的窗口长度,对每个IMF进行SSA变换,根据IMF中信号所占的能量比值选择合适的奇异值分解(SVD)分量重构,得到去噪后的IMF。再将所有重构得到的IMF分量以及余项相加,得到最终去噪后的信号。经过实验,对比研究了该方法与小波软阈值、EMD软阈值和EMD滤波方法的去噪效果,结果表明该方法整体优于其它方法,是一种有效的信号去噪方法。     

基于二维经验模态和均值滤波的图像去噪方法

提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维经验模态（BEMD）将噪声图像分解为一系列不同频带的子图像。对低频近似图像保持不变,对高频细节图像采用不同的模板进行均值滤波,最后将低频近似图像和均值滤波后的图像合成为去噪后的图像。实验结果表明该方法在滤除图像噪声的同时,又能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于单一的BEMD图像去噪和均值滤波图像去噪以及小波变换和均值滤波图像去噪方法。     

基于经验模态分析心电信号预处理研究

心电信号是典型的强噪声下非平稳弱信号,其分析效果受各种干扰影响很大。因此,选择有效的滤波方法对心电信号分析有着非常重要的意义。提出一种基于经验模态分解阈值处理的新滤波方法用于心电信号预处理,并以MIT/BIH标准数据库中的心律失常数据作为仿真对象进行仿真分析,并取得了令人满意的消噪效果。     

经验模式分解与时间序列分析在网络流量预测中的应用

提出一种经验模式分解和时间序列分析的网络流量预测方法. 首先,对网络流量时间序列进行经验模式分解,产生高低频分量和余量;然后,对各分量进行时间序列分析,确保高频分量采用改进和声搜索算法优化的最小二乘支持向量机模型、低频分量和余量采用差分自回归滑动平均模型进行建模和预测;最后,将预测结果通过RBF神经网络进行非线性叠加,得到最终的预测值.仿真实验表明,所提出方法具有更好的预测效果和更高的预测精度.     

基于改进经验模态分解的HHT密集模态识别方法

针对传统HHT方法不能有效识别密集模态的问题,提出基于改进经验模态分解(EMD)的HHT密集模态识别方法。EMD密频信号分解能力不足是限制HHT法识别密集模态的主要原因,因此在EMD分解过程中嵌入信号调频(FM)和模态解相关操作提升其分解密频信号的能力,称改进后的方法为调频-解相关模态分解(FM-DEMD)。以FM-DEMD分解取代传统HHT法中的EMD分解,得到改进HHT模态识别方法。仿真试验证明：传统HHT法和ITD法密集模态识别失效时,改进HHT法仍能准确识别密集模态信息。     

基于四元数小波变换及多分形特征的纹理分类

将四元数小波变换(QWT)和多分形相结合进行纹理分类,充分利用了QWT的旋转不变特性和纹理图像的多分形特性,能弥补传统的应用小波变换进行纹理分类时缺乏将输入图像分解成多个方向的不足。通过对UIUC数据库中的纹理图像分类,表明四元数小波与多分形相结合的方法具有较高的分类精度,平均分类正确率可达96.69%,是一种合理有效的纹理分类方法。     

Empirical mode decomposition on skeletonization pruning

This paper presents a novel skeleton pruning approach based on a 2D empirical mode like decomposition (EMD-like). The EMD algorithm can decompose any nonlinear and non-stationary data into a number of intrinsic mode functions (IMFs). When the object contour is decomposed by empirical mode like decomposition (EMD-like), the IMFs of the object provide a workspace with very good properties for obtaining the object's skeleton. The theoretical properties and the performed experiments demonstrate that the obtained skeletons match to hand-labeled skeletons provided by human subjects. Even in the presence of significant noise and shape variations, cuts and tears, the resulted skeletons have the same topology as the original skeletons. In particular, the proposed approach produces no spurious branches as many existing skeleton pruning methods and moreover, does not displace the skeleton points, which are all centers of maximal disks.     

基于离散多小波变换的纹理分类

纹理分析在遥感、医学图像处理、计算机视觉及基于纹理的按内容检索的图像数据库等许多重要领域均有着广泛的应用.引入多小波理论,提出了基于多小波分解的纹理图像分类.通过一系列的实验并与单小波进行比较,实验结果表明,多小波分解比金字塔小波分解或小波包分解其分类准确率更优.