基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

基于复合超像素技术的肺部CT图像分割算法

基于肺部CT图像灰度不均匀、纹理变化大的特点,文章提出一种超像素与随机森林相结合的肺部CT图像分割算法。该算法首先采用阈值和形态滤波的方法对图像进行预处理;再通过TurboPixels算法将图像分割为超像素;然后运用灰度共生矩阵提取超像素的纹理特征,并融合灰度特征形成特征矩阵;最后基于特征矩阵和随机森林算法获取分割图像。实验结果表明,该文提出的分割算法对肺部CT图像处理具有一定的有效性,健康肺部图像的分割准确率为98.07%,病变图像的准确率为96.23%,且该算法具有全自动、高准确率、鲁棒性好等特点。     

基于C4.5算法的敏感图像检测方法

提出一种基于2次C4.5分类的敏感图像检测方法.该方法利用Daubechies小波和灰度共生矩阵提取图片的纹理信息,在HSI空间和YCbCr空间提取颜色特征,进行第1次基于C4.5算法的训练和分类;对分类生成的0,1二值空间进行特征提取,将所有特征分量融合进行基于C4.5算法和2次训练和分类.基于2次训练生成的规则进行敏感图片的检测.实验结果表明,该方法对于敏感图片分类正确率达93.3%以上,与基于颜色和纹理特征的直接检测方法相比,进一步提高了正确识别率.     

基于纹理分析的SAR海冰图像分类方法

介绍了一种基于图像纹理特征进行SAR海冰图像分类的方法。该方法运用灰度共生矩阵提取纹理特征中能量、对比度、相关性和同质性的特征值,然后采用最小距离分类法对这4个特征值进行分类,并对分类结果进行精度评价和对比分析。实验表明:基于对比度和能量进行分类的图像精度较高,基于相关性和同质性进行分类的图像精度较低。基于对比度对SAR海冰图像分类可有效提高分类精度,更好地分类特征相似的区域。     

基于显著性主动学习的SAR图像分类

SAR图像分类是实现SAR图像理解和解译的关键步骤,本文将显著性检测、主动学习和支持向量机分类技术相结合,提出基于显著性主动学习的SAR图像分类算法.该算法首先将基于卷积和下采样得到不同尺度的SAR图像;然后对各尺度SAR图像进行显著性检测,分为显著性区域与非显著性区域,最后对区域内像素提取特征,并由基于支持向量机的主动学习方法进行分类.实验结果表明:本文提出的方法极大提高了支持向量机分类的精度和效率.     

基于颜色纹理和形状特征相结合的图像检索系统

灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法,为了更有效地进行图像检索,定义了一种新型的灰度共生矩阵描述子,该矩阵描述子能够有效结合颜色、纹理和形状特征,通过描述像素的空间相关性来进行基于内容的图像检索. 利用该矩阵描述子进行图像检索时,先在RGB颜色空间中计算彩色梯度,然后利用灰度共生矩阵来描述图像特征. 实验结果表明其检索性能优于传统的普通灰度共生矩阵.     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于多波束声呐图像的长江河道底质识别与分类

基于多波束对长江河道底质分类关键问题进行了研究，对多波束反射强度数据进行改正并对多波束声呐图像进行预处理，采用灰度共生矩阵对底质反向散射强度图像进行纹理特征提取，最后将提取底质图像样本作为自组织特征映射神经网络和随机森林两种分类方法的训练数据，使用训练好的预测分类模型对反向散射强度图像进行全图底质分类.实验结果表明，SOM与随机森林分类方法的总体分类精度分别达到了82.5%与85.4%，对底质声呐图像实现了较好的预测分类效果.     

基于颜色共生矩阵的纹理检索算法MCM

描述了一种基于颜色共生矩阵的纹理检索算法MCM,主要包括颜色共生矩阵纹理特征提取算法以及纹理特征的相似性度量函数,给出了利用MCM算法检索图像库的实例.通过MCM算法提取的特征除了反映图像的纹理关系外,还综合了其颜色构成特征,部分建立了与人的视觉感知之间的对应关系.实验表明,MCM算法优于一般的灰度共生矩阵纹理检索算法,并且具有较好的检索效果.     

基于分形维数和小波域特征的计算机生成图像检测算法

针对自然图像与计算机生成图像在统计特征上存在的差异, 提出一种基于分形维数和小波域特征的计算机生成图像盲鉴别算法, 该算法基于统计特征对图像进行真伪识别. 在使用支持向量机作为分类器的情况下, 对800张标准图像进行实验的结果表明, 该算法对计算机生成图像检测准确率达96.5%, 明显提高了计算机生成图像的识别精度, 为数字图像的真实性提供了保证.     

采用相邻像素预测的可逆信息隐藏算法

为了提高图像信息隐藏算法的信息嵌入容量和载密图像的保真度,提出一种采用相邻像素预测的可逆信息隐藏算法.构建局部线性预测模型,以待预测像素的3个相邻像素为目标像素,通过目标像素的相邻像素建立线性方程组,求解预测模型参数.应用预测模型进行预测,计算预测误差,绘制预测误差直方图,通过直方图平移实现可逆信息隐藏.实验结果表明:文中算法可通过较少的预测像素进行预测,比其他算法具有更高的预测精度和更大的信息嵌入容量.     

一种基于纹理特征的图像检索方法的实现

对图像纹理特征进行了研究,采用改进的共生矩阵算法来提取纹理特征.在此基础上,通过高斯归一化法用纹理特征作为图像检索特征,给出了利用该特征的图像检索算法.从实验结果可以看出,对于具有明显的纹理特征的图像数据库利用改进的共生矩阵提取算法具有较好的检索性能,可以得到较好的检索效果.     

基于TWSVM超像素分类的彩色图像分割算法

图像分割是图像分析与理解的关键环节之一.提出了一种基于TWSVM超像素分类的彩色图像分割算法.首先,利用熵率超像素生成算法,将原始彩色图像划分成超像素区域;其次,结合直方图与双树复小波变换理论,提取出超像素的颜色特征和纹理特征;然后,采纳最大类间方差阈值法确定出TWSVM训练样本;最后,利用训练好的TWSVM模型对超像素进行分类处理,以获得最终分割结果.实验结果表明,本文算法可以获得较好的彩色图像分割效果.     

基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.     

基于二维离散小波的生成图像鉴别方法

针对传统基于神经网络的计算机生成图像鉴别方法中存在鉴别难度大和准确率低的问题, 提出一种采用基于小波变换的计算机生成图像鉴别方法. 首先在进行图像多维小波特征提取时, 通过一次分解二维离散小波变换提取图像小波特征, 根据图像小波特征进行n级小波分解提取图像多维小波特征向量; 然后通过三维变换域波去噪算法（BM3D）提取计算机生成图像噪声特征; 最后采用支持向量机(SVM)分类器对计算机生成图像进行鉴别, 通过SVM分类器对图像多维小波特征和噪声特征进行分类, 以解决两种特征融合形成线性不可分的高维特征问题, 从而实现计算机生成图像的准确鉴别. 实验结果表明, 该方法在鉴别计算机生成图像时具有更高的准确性和稳定性.     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

基于纹理特征的回转窑熟料烧结状态分类

采用灰度共生矩阵方法,利用Fisher系数提取出最佳分类位置算子和纹理特征参数,通过对实际回转窑窑头熟料图像分析,发现位置算子为(5,-5)即距离为5、方向为45°下的灰度共生矩阵对应的和平均、逆差距、差异熵、对比度、差方差和熵这6个参数具有较好的区分度,其表面纹理特征能客观地反映其烧结程度,并通过基于C4.5算法实现了过烧、欠烧和正常烧结3种不同状态下的熟料纹理分类,其精度达到了95.65%.同时结合实际工况对熟料纹理进行了分析,给出了各自的变化特点.     

图像纹理特征的提取方法

纹理特征是图像分析的重要线索,纹理特征的提取方法层出不穷,本文重点介绍了几种借助纹理统计特性的提取方法,并对其算法进行了比较.这些方法包括:1、基于图像灰度直方图的特征提取;2、基于图像灰度差值直方图的特征提取;3、基于图像灰度共生矩阵的特征提取.