基于灰度共生矩阵的纹理周期分析

引进灰度共生矩阵(GLCM)对纺织布纹理进行特征分析,通过实验对GICM中14个特征参量进行筛选,选出能反映周期方向的5个特征参量和周期大小的4个特征参量,运用这两组特征参量对纺织布的纹理进行周期大小和方向的描述.实验过程中,对原始纺织布纹理图像进行二值化处理,使得共生矩阵的计算变成二值型,极大地降低了计算量.结果表明:对于含有一定周期的纹理图像,采用本文纹理周期描述和分析方法,能够实现比较全面的描述.     

基于灰度共生矩阵的织物组织结构差异分析

应用灰度共生矩阵分析不同织物组织结构的纹理特征差异。首先将图像的灰度级由256级降为16级以减少计算量;再通过计算图像的灰度共生矩阵选取由灰度共生矩阵衍生的能量、对比度、相关、熵和逆差矩5种特征值作为描述织物纹理的特征参数,并与实际织物纹理特征相比较。分析结果表明,该方法能够较好地提取平纹、斜纹和缎纹织物的纹理特征,可进一步实现织物纹理的分类。     

基于纹理特征相似度伪装评估模型

本文提出一种基于灰度共生矩阵和小波变换的方法相结合进行纹理相似度判别的评估模型。图像的纹理特性综合反映了斑点构成的分布和特征,因此伪装与背景的纹理特性差异,可以反映出他们之间的综合特性差异。灰度共生矩阵可定量描述纹理特征,而小波变换将图像分解为不同层次,可以模拟在不同观察距离上伪装效果的评估。本文在进行模型分析将伪装图像进行多层小波分解,只在变换后的低频部分,对不同层次上伪装和背景图像的低频图像纹理特征进行比较,能够较好的反映伪装和背景在不同观察距离上的综合纹理相似度。     

基于图像纹理特征的牛肉嫩度预测方法研究

在经过图像预处理,背最长肌与大理石花纹的分割,并实现大理石花纹特征值的提取后,利用灰度共生矩阵提取4个对嫩度剪切力贡献较大的纹理特征参数,并统计这些参数应用多元线性回归建立牛肉嫩度剪切力预测模型。结果表明：可见光下利用纹理特征预测牛肉嫩度的方法能够以96%的准确率实现嫩度剪切力等级的预测,具有较高的商用开发价值。     

基于机器视觉的透明包装袋真空封口纹理缺陷检测方法

目的:解决由于目前在食品包装领域采用人工抽检方式导致的真空封口质检难以长时间连续作业，易发生漏检、错检，检测准确率稳定性不可靠等问题。方法:提出了一种基于机器视觉的透明包装袋真空封口纹理检测方法代替人工检测。利用ROI区域提取、仿射变换和局部二值化模式等算法进行图像预处理，凸显出纹理特征。在此基础之上，利用灰度共生矩阵分析“良好”和“缺陷”封口纹理图像特征设置灰度共生矩阵参数，将纹理特征的均匀性与共生灰度矩阵特征量相关联。最后，以灰度共生矩阵特征量作为SVM分类器的输入量，通过计算对封口缺陷进行识别与分类。结果:该在线检测方法对透明包装袋真空封口的缺陷检测结果与人工质量结果对比同一性高达97.5%。结论:该方法具备较高的检测准确率和较好的实用性，可满足在线检测的需求。     

基于GLCM的磨粉机喷砂辊表面图像纹理特征分析

为了定量表征磨粉机喷砂辊表面形貌、准确判断喷砂辊表面磨损状态,对河南麦道面粉有限公司2M工艺部位DMFT型磨粉机喷砂辊,采用搭建的图像采集装置对磨辊磨损周期内的表面形貌进行采集;基于灰度共生矩阵算法,并应用matlab平台进行图像纹理特征提取。研究了4种常用的纹理特征参数随磨损时间的变化规律,结果表明:随着喷砂辊表面磨损时间增加,其表面形貌纹理特征参数二阶矩、熵值和对比度均呈现单调递减的变化,该图像纹理特征及变化规律对区分喷砂辊表面磨损程度有良好的体现,可以用于定量表征喷砂辊形貌,为准确描述喷砂辊表面磨损状态提供参考。     

织物褶皱多尺度灰度共生矩阵分析

为建立一套客观、稳定、高效的织物褶皱评价系统,文章提出一种多尺度图像特征提取方法。首先,通过3层小波变换对织物二维图像进行分解,得到其高频系数;对原图及三个尺度下的小波系数分别生成灰度共生矩阵,并对这四个尺度的灰度共生矩阵提取对比度、相关性、角二阶矩、同质性及熵值表征织物褶皱变化;最后通过支持向量机对输入特征进行分类。结果表明,结合小波变换的灰度共生矩阵方法比单独使用灰度共生矩阵分类准确率高,说明多尺度的图像特征能够更加全面地描述织物褶皱变化。     

基于多纹理特征的白酒摘酒酒花图像分类识别

根据白酒的"看花摘酒"传统手工摘酒经验,提出一种基于酒花视觉图像的多特征智能分类识别方法.通过对连续获取的酒花视频图像,在图像预处理基础上,提出采用局部二值模式(LBP)与灰度共生矩阵(GLCM)分别进行纹理特征提取,并提出LBP+GLCM相结合的纹理特征提取算法.通过对比旋转不变模式LBP、等价模式LBP、旋转不变等...     

基于纹理特征提取的图像相似性检索

本文是一种基于灰度共生矩阵的图像相似性检索算法,首先将图像分成互不重叠的子图像块,根据子图像块中像素间灰度差别重新设置每个像素的灰度值为0或1,然后将整个图像重新划分成子块,对子块编码,最后借助共生矩阵提取的不同方向的特征值来检索图像的相似性。实验结果表明本文算法对图像相似性的检索比传统方法GLCM、CCM更有效,且检索效率较高,更重要的是此算法还可以反应不同方向上图像的相似度。     

基于BP神经网络的光学伪装效果评估模型研究

空中侦察图像(以下称照片)能够如实反映目标的性质和状况,通过人工判读,利用人的高层感知融合侦察照片中目标、背景的形状、大小、色调、阴影、位置和活动等低层特征,能够准确评估目标伪装效果。由于航天侦察照片的判读是以航空侦察照片判读为基础,所以只需研究航空照片判读即可。如何快速、准确的判读航空照片,进行伪装目标效果评估,是国内外伪装技术发展的热点之一。目前,"人机交互"的判读模式占据主导地位,随着计算机技术的高速发展,它将逐步向自动化、智能化"模式识别"方向发展。论文将神经网络理论应用于光学伪装效果评估,探讨了一种基于BP神经网络模型的光学伪装效果评估模型。     

基于纹理特征的棉亚麻纤维识别技术

探讨基于纹理特征的棉亚麻纤维识别技术。利用微分干涉相衬显微镜采集到能够清楚表征纤维纹理特征的图像,通过图像预处理,采用中轴线方法获取棉亚麻纤维直径和直径不匀率的形态特征,分别提取不同角度的灰度共生矩阵能量、惯性矩、相关性、熵等四个特征向量的均值和标准差,采取支持向量机,通过交叉验证法训练得到最佳参数对棉亚麻纤维进行分类识别,采用形态特征和纹理特征相结合的识别正确率达到94.4%。认为:采用形态特征和纹理特征相结合的方法能够提高纤维识别的正确率。     

基于灰度-游程累加的皮革缺陷自动检测

针对目前我国皮革产品生产中质量检测技术落后、检测效率较低的情况,提出了一种基于灰度-游程累加模型的图像缺陷检测方法。该方法利用了图像的灰度信息和灰度游程长度信息,通过计算图像的灰度差值和累加游程,从而计算出每个像素的灰度-游程累加值,来确定划分缺陷和背景部分的阈值。实验结果表明,该方法能有效地分割出纹理图像上区域特性不同的区域,且分割效果优于等灰度游程矩阵和灰度共生矩阵,其精确度达到每个象素点。     

基于复合条件的织物纹理模糊识别

提出一种新的基于复合条件的模糊识别方法完成对织物图像的纹理提取。首先对整个图像灰度级分析,确定行与列灰度波的标准模糊集,然后给出基于灰度大小及像素位置的复合条件隶属度计算公式,对行与列的灰度波进行模糊分类,使其转换为仅有2个灰度极值的纹理灰度波。最后将所有纹理灰度波组合还原成二值纹理织物图像,为后续密度识别、纹理均匀度识别及疵点识别等图像分析提供基础。实验与分析结果显示,本文算法通过对灰度波的模糊划分,提取仅用2个灰度值表示的织物二值纹理图像,形成具有脉冲特征的纹理灰度波,可为后续织物图像各参数分析提供简单有用的织物纹理数据模型。     

顺纡绉表面纹理的影响因素分析与预测

通过对不同表面形态的涤纶仿真丝顺纡绉织物的规格分析,找出织物规格要素对表面纹理的影响因素,并对已成形的涤纶仿真丝顺纡绉织物规格要素数据进行数学处理,得出线物表面特证与规格数据之间的关系式,以便于设计同类织物时预测织物表面效果。     

基于图像处理的甘薯种类识别方法研究

为了便捷地对甘薯薯块进行种类识别,提出了一种基于图像颜色和纹理特征的薯种识别算法,能准确、鲁棒地根据薯块的横切面图像识别出薯块的薯种。首先,分别使用颜色直方图方法、灰度共生矩阵方法和Gabor滤波方法提取出5个薯块图像的颜色、纹理特征。然后,对该特征向量进行优化组合。最后,基于组合后的混合图像特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练、分类。试验表明,本研究提出的方法能准确地对甘薯块的种类进行识别,平均识别成功率达90%。     

基于边缘和纹理特征融合的蕾丝花型检索方法

介绍一种采用边缘和纹理特征融合的蕾丝花型检索方法。首先利用Live Wire分割算法提取出1 327个样本花型和530个测试花型,然后分别提取它们的傅立叶描述子、灰度梯度共生矩阵作为边缘特征和纹理特征,最后将测试花型与样本花型特征匹配后按照相似度大小进行排序,并与特征融合后的排序值进行比较,在Matlab中实现蕾丝花型用户界面检索系统。结果表明,与单一的特征检索方法相比,特征融合方法具有更高的识别率,能够满足大数据库下蕾丝花型的检索需求。     

基于图像处理的针织物表面纹理参数分析

利用图像处理技术对针织物二维显微图像进行处理并进一步重构出三维纹理图像,在此基础上,通过对重构的三维图像截面曲线进行分析,提出3个针织物纹理信息特征参数:峰谷高度差、相邻两横列嵌入纱线平均距离、嵌入纱线曲率半径。同时对织物试样进行从0到75%的4个等梯度纵横向拉伸后,形成8种规则变化的织物纹理结构试样,比较分析其纹理特征参数的变化。结果表明,随着纵向拉伸,其峰谷高度差、相邻纱线平均距离呈线性增长,而在横向拉伸过程中,其峰谷高度差呈下降趋势,而相邻纱线平均距离基本不变,且嵌入纱线曲率半径在拉伸过程无显著性变化,这些参数的变化与拉伸过程表面纹理的变化过程一致。从一定程度上证实了所提出的特征参数可以实现对针织物纹理参数的定量表征,这一结果将有助于在织物外观检测过程对表面纹理特征的表达。     

决策表中基于属性重要性的属性约简算法研究

使用粗糙集理论中的概念来定义属性重要性,这样更适合粗糙集中的知识发现。讨论了基于属性重要性的属性约简算法,这种方法采用了属性的重要性作为启发式信息,避免了复杂的运算。     

织物纹理分析中小波基的选择和分解级数的确定

在基于小波变换的织物图像纹理分析中,小波基的选择和分解级数的确定对纹理参数的有效性有显著影响.为此,以织物图像经小波分解后输出的高频子图像能量最小作为逼近条件,从小波库中优选出最佳小波基.对选出的最佳小波基,采用相邻两层的高频子带能量之比值小于1作为最佳分解级数的选择依据.实验证明,选用coif5小波基对织物纹理图像进行2级分解,提取分解后7个细节图像的熵作为纹理特征参数,采用ISODATA算法聚类分析时,可取得较高的正确分类率.