基于颜色和纹理特征的林火烟雾识别

为了实现森林火灾的智能化预警,提出了基于颜色和纹理特征的林火烟雾识别方法.首先使用颜色特征确定烟雾疑似区域,随后采用局部二值模式方差(Local Binary Pattern Variance,LBPV)提取疑似区域纹理的不规则度特征并产生LBP图像.然后利用小波变换分解LBP图像并提取模糊度、复杂度和相关度特征.最后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行烟雾识别.结果证明,颜色结合纹理特征方法可以有效实现林火烟雾的识别,为林火烟雾识别研究提供了一种有效方案.     

基于颜色和纹理的皮肤检测方法

提出一种新的基于颜色和纹理特征的皮肤检测方法,应用JSEG算法将图像分割成任意形状的相似图像区域集,然后从中提取颜色特征和纹理特征,最后应用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GMM）,并根据一定的判断准则（综合考虑颜色特征和纹理特征）进行皮肤和非皮肤区域分类．     

基于颜色分割和LBP纹理检测的运动目标提取

针对传统LBP纹理检测在运动目标提取中对原地或缓慢运动物体容易误判为背景的问题,提出一种基于颜色分割和LBP纹理检测的提取方法。主要思想分为3步：根据LBP纹理检测结果映射得到宏块级粗糙运动目标;根据K‐means颜色分割方法得到颜色分类信息;根据提出的宏块交叠机制,将颜色信息与运动信息进行融合,得到最终的提取结果。对比实验结果表明,该方法在保持良好的光照鲁棒性和阴影抵抗力的同时,可以有效改善运动目标空洞、背景融入等问题,满足实时要求。     

颜色和纹理特征的运动目标检测

针对复杂场景中运动目标检测这一难题,提出利用RGB颜色特征和尺度不变局部三元模式的运动目标检测算法。利用时域中值法得到估算背景图像并快速初始化背景模型。通过颜色特征、纹理特征相似性度量,融合得出背景概率网络,通过侧抑制滤波提高对比度分类出前景与背景像素,前景像素进一步进行阴影检测,将阴影点归为背景点,但不用于模型更新。将算法与GMM、SC-SOBS、SUBSENS算法在变化检测数据库中进行对比验证。实验表明,新算法在满足实时性的基础上,对动态背景,阴影和相机抖动等有一定的鲁棒性。     

融合纹理和颜色特征的显著目标检测

针对在无监督情况下,图像中显著性目标的不确定问题,提出了一种基于纹理和颜色特征的显著目标检测算法.首先,利用Gabor滤波器提取图像的纹理特征,构造背景模型.结合图像边缘信息更新背景先验信息.其次,利用颜色对比度来获取显著特征,利用贝叶斯增强来提高检测效果.最后,在MSRA和ECSSD两个公开数据集上,将论文算法与其他...     

基于颜色和纹理特征的显著性检测算法

针对现有的基于图像底层特征的显著性检测算法检测准确度不高的问题,提出了一种基于颜色和纹理特征的显著性检测算法。在RGB和Lab颜色空间上,同时考虑了图像的颜色对比度特征、纹理特征。运用二维信息熵作为衡量显著图的性能标准,选取最优的颜色通道,并且针对颜色及纹理的不同特点,给出了各自的显著性特征融合方法。在公开的数据库中与四种流行的算法实验对比,实验结果证明了算法的有效性。     

基于帧间动态和纹理特征的邮轮舱室火焰识别

火焰探测是火灾探测和监测系统中的一项重要任务.论文提出了船舶火灾探测中火焰的动态和纹理分析方法.火焰最初是根据多尺度颜色空间中的颜色强度分割的,称为候选火焰区域.从候选火焰区域中提取动态和纹理特征,通过混合纹理描述符获得混合纹理特征.结合动态特征,得到了动态混合纹理特征.最后,利用极值学习机分类器,根据提取的动态和纹理...     

图像颜色与纹理特征的粗糙集分类模型

颜色与纹理作为两类基本特征,现有的很多图像检索、查询及分类系统都能很好地支持。该文提出一个基于图像内容的颜色与纹理特征,利用粗糙集分类的模型,即对图像进行四等分分割,而后对每一区域通过聚类分析得到4种主色,这样可构成16个颜色特征。再对聚类后的主色进行二值映射操作,并计算其0°与90°方向的共生矩阵,则可获取基于能量的8个纹理特征。在获取24个特征构成决策分类表后,最后利用粗糙集进行分类。实验证明其性能良好,相对于聚类、神经网络、贝叶斯等方法简单、高效、准确。     

基于颜色和纹理特征背景模型的多层差分运动目标检测算法

提出了一种可以剔除阴影、光照变化影响的运动目标检测算法.该算法分别建立基于颜色和梯度信息的背景差分模型,即为每一个像素建立了基于LBP的纹理特征模型,对于颜色信息采用了一种对颜色测量光度不变性的表示方法,背景模型的更新类似于Stauffer等提出的高斯模型,仅在权值更新中采用了具有滞后作用的策略的更新方法.在前景检测过程中采用了两层的判断过程,在像素层,通过用纹理和颜色的统计模型将每个像素划分为成前景或背景,在第二层,对于颜色特征差分得到前景区域的边界部分统计得到其LBP纹理信息,然后与纹理模型检测得到的同一区域边界的纹理信息进一步比较,剔除由于阴影、光照变化引起的前景误判.     

基于小波纹理特征的迷彩伪装评价

伪装效果分析是伪装设计的重要环节之一,采用计算机智能评价方法代替人的主观评价可以降低评价结果的随机性,提高其客观性和有效性。该文提出对图像多层小波进行分解,用小波特征系数计算纹理相似度的方法来评价军事伪装效果。实验数据表明,使用小波纹理相似度可以量化反映出迷彩伪装的有效度,评价准确性更高。     

基于纹理的运动目标检测

提出一种基于纹理的背景建模方法,进行视频序列中运动目标的检测。其纹理的表征采用局部二元图（Local Binary Patterns,LBP）统一模式直方图,由于LBP纹理基本不受阴影的影响,使得灰度图像中阴影区域和背景相应位置的纹理表征具有一定的相似性,因此背景建模和相应的运动物体检测受运动阴影影响很小,能够在阴影条件下较精准地检测出运动物体。实验结果证明了该结论。     

基于YUV颜色空间与局部纹理的运动阴影去除

提出一种视频监控中运动目标的运动阴影去除算法。该方法使用混合高斯背景建模初步得到运动目标区域,在此基础上利用阴影区域的色度、亮度信息与背景的差异,与局部二值纹理模式LBP（Local Binary Pattern）思想相或的方法来消除运动阴影,接着使用形态学的方法去除像素突变的边缘部分。实验结果表明,该方法可以很好地保留前景图像。     

结合W4算法和LBP模型的运动目标检测方法

针对传统W4背景模型算法无法消除运动目标阴影的问题,提出了一种有效消除阴影的运动目标检测算法。首先,给定背景初始帧,用传统W4算法计算出每一个像素点的最小灰度值、最大灰度值以及最大相邻帧间差分值;其次,对每个像素点提取的最大灰度值和最小灰度值进行线性加权;之后结合能抵抗阴影影响的改进的LBP纹理特征,采用类似混合高斯背景模型原理的思想提取多个运动目标检测背景模型。精简提取得到的LBP纹理的种类,减少计算量,以达到实时性的要求。实验结果表明,该算法与同类算法相比更有效地去除阴影对运动目标检测的影响,也满足实时性的要求。     

基于局部纹理不变性的运动阴影去除算法

视频序列运动目标检测过程中,运动目标往往会连同其投射阴影一起被检测为前景,这不利于对运动目标的进一步分类、识别等高层次视觉处理。为了提高运动目标检测的准确性,提出利用局部纹理不变性去除运动目标阴影。首先根据阴影的亮度色度属性分割出疑似阴影区域,然后在疑似阴影区域采用增强的局部纹理描述算子(ILT)提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性来去除阴影,最后结合阴影的空间几何属性优化运动目标检测结果。实验结果表明该算法可以有效去除阴影,并且具有较好的实时性。     

基于曲率局部二值模式的深度图像手势特征提取

针对复杂环境下的深度图像手势特征提取信息冗余量大、编码不稳定等问题,提出了一种改进的基于曲率局部二值模式（LBP）的深度图像手势特征提取算法。该算法首先通过坐标转换将分割出的手势深度数据转换为点云数据;其次利用移动最小二乘法对手势点云数据进行曲面拟合;然后计算出能够更加准确描述物体三维表面几何信息特征的高斯曲率;最后利用改进的LBP均匀模式对高斯曲率数据进行编码形成特征向量。在美国手语（ASL）手势数据库上该算法的平均识别率达到了92.1%,与3D局部二值模式（3DLBP）和梯度LBP相比分别提高了18.5个百分点和13.7个百分点。实验结果表明,该算法可以区分外部轮廓相似但内部结构不同的手势,有效提高了在描述手势深度图像内部细节方面的准确性。     

基于Gabor特征和混合高斯模型的人脸表情分析

首先对人脸表情的特点进行分析,提出了利用Gabor小波特征、主分量分析（PCA）结合混合高斯模型的人脸表情分析方法,并在人脸表情数据库JAFFE进行了实验。通过对不同表情的分布规律进行实验分析,实现了对表情的定性/定量分析。实验结果表明,提出的人脸表情分析方法能够对人脸表情进行恰当的表达和描述。     

用于纹理特征提取的改进的成对旋转不变共生局部二值模式算法

针对用于纹理特征提取的成对旋转不变共生局部二值模式（PRICoLBP）算法计算特征维度大、旋转不变性较差、对光照变化敏感的问题,提出一种融合局部纹理信息的改进PRICoLBP算法。首先,分别最大化和最小化图像像素点的二值序列,得到两个邻域像素点的坐标,由中心像素点坐标和得到的邻域像素点坐标计算出共生点对的坐标;其次,利用完备二值模式（CLBP）算法提取图像的每个像素点的纹理信息。在相同分类器下,对Brodatz、Outex（TC10,TC12）、Outex（TC14）、CUReT和KTH_TIPS数据库的分类实验中,所提算法的识别率比PRICoLBP算法分别提高了0.17、0.24、2.65、2.39和2.04个百分点。实验结果表明,所提算法在处理纹理旋转变化、光照条件多样的图像时具有较好的识别效果。     

基于差分特征和高斯混合模型的湖南方言识别

语音的韵律是区分汉语方言的重要语音声学特征,而语音的差分特征是语音韵律的重要体现。采用差分特征ΔMFCC和ΔΔMFCC作为特征参数,用高斯混合模型（GMM）作为训练模型,通过计算测试样本的似然概率来识别方言的类型。用该方法对长沙方言、邵阳方言、衡阳方言和普通话进行了识别研究,并与采用MFCC作为特征参数的识别效果进行了比较。实验结果表明差分特征具有识别率高、抗噪声性能更好等优点。