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SVM的图像分类研究

支持向量机（SVM）是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵（GLCM）是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法。实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高。     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机(SVM)是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵(GLCM)是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法.实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高.     

洞庭湖湿地中鸟的图像色彩与纹理特征融合识别算法研究

为实现鸟类物种识别和自动化观测,针对鸟的图像的自动提取和识别过程中的问题,开展了一系列的研究工作.首先对鸟的彩色图像进行二值化,接着采用Log算法对鸟的轮廓进行提取,然后对鸟进行初步颜色特征提取,对特征颜色较明显的鸟进行粗分类,再接着对特征色不太明显的鸟类进行基于灰度共生矩阵算法的纹理特征提取,最后对提取的纹理特征进行BP神经网络分类,最终达到对鸟的识别.实验结果表明,平均识别正确率达到70%以上.     

基于Haar-CNN模型的自然场景图像分类的研究

研究基于Haar-CNN模型的图像特征提取用于自然场景图像分类的问题.Haar小波变换是图像处理中常见的一种变换,可以提取图像的局部和空间信息,并把彩色图像的颜色、轮廓和纹理信息进行分层次的表达.卷积神经网络(CNN)是一种得到广泛研究与应用的深度学习模型,对图像特征具有很好的表达能力.基于Haar小波变换和CNN模型的优势,提出一种新的图像特征提取方法,即Haar-CNN模型;利用该模型提取得到图像更丰富的特征信息;然后比较基于Haar-CNN和CNN模型提取的自然场景图像特征在分类中的效果,探究Haar-CNN模型对于自然场景图像特征提取的优势.再对比在不同颜色空间上Haar-CNN模型对自然场景图像的分类效果,实验结果表明YCb Cr颜色空间上的分类精度最高,为96.2%,比灰度图像的分类精度提高了7.8%.同时,进一步分析Haar-CNN模型中图像块大小、隐藏层神经元个数、池化区域大小、模型深度等参数对图像分类精度的影响,实验结果表明参数选择对图像分类很重要,合适的参数选择可以提高分类精度.     

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.     

基于SVM混凝土电镜图像类型识别

目的为了准确、快速地对混凝土电镜图像进行自动识别分类,选取合理的特征提取方法以及分类算法,解决预判混凝土耐久性问题.方法利用一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的组合模式,对混凝土在电镜下的图像进行特征提取和类别判定,并对SVM分类器选取合理的核函数以及核函数参数.结果采用笔者方法最终图像识别准确率可达79.7%,LBP基本特征算子较好地满足了纹理特征图像的特征提取要求;通过SVM分类器对图像进行分类可以将含有纹理特征的图像成功分类.结论该方法成功有效地识别混凝土的内部多层次结构辅助辨别混凝土的耐久性问题;LBP基本算子和SVM分类算法的组合算法在特征提取与识别分类具有很好的实用性及高效性.     

融合多可视化特征的可通行性地形分类

;针对基于单一特征进行可通行性地形分类效果差的问题,提出了一种融合多可视化特征的地形分类算法.首先通过实验选出了分类效果较好的YIQ颜色空间并在此空间提取颜色特征,然后引入一种新的能量定义方法对离散余弦变换(DCT)纹理特征提取法加以改进,由实验得出改进的DCT纹理特征及小波(Coiflets-4)纹理特征可取得较好的分类效果.将上面3种特征加以融合并用主成分分析法(PCA)进行降维处理,利用高斯混合模型(GMM)作为分类器.在由VisTex标准数据库所生成的马赛克图像和真实的野外环境图像中进行实验,结果令人满意.     

基于灰度共生矩阵的新疆地方性肝包虫CT图像特征提取方法

 特征提取是图像理解与分析的关键。为提取表征新疆地方性肝包虫病的CT影像特征,提出一种基于灰度共生矩阵对肝脏和包虫病灶进行特征提取的方法。首先,对肝脏CT切片图像进行归一化,利用中值滤波和直方图均衡化对肝脏及病灶区同时进行去噪和增强,从而得到更清晰的灰度图像;然后进行灰度级压缩,利用基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法分别提取新疆地方性单囊型、多囊型肝包虫和正常肝脏CT图像的角二阶矩、熵、惯性矩、逆差分矩及相关性的均值和标准差作为纹理特征。统计分析发现,单囊型和多囊型肝包虫CT图像在角二阶矩、熵和逆差分矩等方面存在显著差异,具有统计学意义。最后,采用Bayes判别分类,分类正确率达到93.33%。结果表明,研究采用的纹理提取方法对描述肝包虫CT图像特征具有较理想的效果,一定程度上有助于对肝包虫CT图像进行分类和检索。     

基于内容的图像检索技术综述

介绍了基于内容图像检索系统的基本组成,以及颜色、纹理、形状、多特征综合等主要的图像特征提取方法,并根据查准率、查全率进行了评价。     

基于LVQ神经网络的医学图像识别研究

以医学肝脏CT图为研究对象,设计了一种基于LVQ神经网络的医学图像识别方法。基本思想是首先确定图像ROI区域,并作灰度映射变换。接着提取其颜色、纹理和形状特征构成表征医学图像的特征矢量,最后将特征归一化后利用LVQ神经网络进行识别。通过与其他典型神经网络识别方法的实验比较,结果表明,设计的方法能取得更为理想的识别效果。     

分形技术在彩色纹理分割中的应用

应用分形技术,对彩色图象的纹理分割问题进行了探讨．为了有效地描述彩色纹理特征,我们利用图象中的色彩信息,通过象素的色彩曲面之间的体积值和单种色彩分量值进行分析,获得相应的分形特征,继而运用中值滤波技术和非监督聚类算法对特征图象进行分割．实验结果表明,利用分形技术进行彩色纹理分割是非常有效的．     

基于LTCP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在对图像纹理特征进行鉴别时精度较差的问题, 提出一种基于长期控制计划(LTCP)特征的计算机生成图像鉴别算法. 首先将彩色图像变换到颜色模型中, 对图像进行下采样, 获得较高尺度的纹理信息; 然后采用基于LTCP特征和共生矩阵的计算机生成图像盲鉴别算法, 对不同尺度的纹理图像LTCP特征及相邻像素一致性共生矩阵特征进行采集; 最后通过判别分类器对LTCP特征及相邻像素一致性共生矩阵特征实施分类预测, 根据分类预测结果实现计算机生成图像的鉴别. 实验结果证明, 该算法在计算机上生成的图像特征维度较低, 鉴别率和精度较高, 能实现计算机生成图像的准确鉴别.     

基于小波压缩和用户反馈的图像检索系统

为提高图像检索系统的准确率和有效率，本文提出一种基于小波压缩和用户反馈的图像检索方案。本系统直接对小波压缩图像进行分析，提取压缩域低频图像的颜色、纹理、形状特征，然后通过判别函数判别图像的相似性。利用检索结果的聚类性，以聚类用户反馈来提高检索系统的准确率和有效率。实验结果表明，利用颜色和纹理特征检索的效果较好，而利用形状特征检索的结果一般。     

利用颜色和纹理特征的图像检索技术研究

提出了融合颜色和纹理特征的图像检索算法.在颜色特征的提取中,提出了一种矩形重叠式分块策略对图像进行分块.在对纹理特征提取中,提出了利用共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果以及Gabor小波变换对图像中的局部区域的频率和方向信息的优异性能.利用归一化理论,融合3种不同特征.并通过实验证明该方法能够提高图像的检索性能.     

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.     

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.     

一种有效的SAR图象典型目标特征提取和识别方法

在合成孔径雷达（SAR）图象中，需要对其中的人工和自然目标进行识别和分类，目标的特征提取是自动目标识别系统中的关键部分．一般图象的特征会采用颜色、纹理、形状等特征量．在SAR图象中，由于存在大量的背景噪声、目标边界模糊等问题，造成以上特征量在分类时往往不能达到很好的分类效果．作者提出了一种典型目标特征提取和分类识别方法、这种方法基于SAR成像的原理，在图象灰度阂值分割后做粗搜索分别提取灰度特征，椭圆矢量特征，以及栅格特征，然后进行SAR图象典型目标的分类识别、实验表明，这种方法效果较好．     

利用CSURF的图像复制粘贴篡改检测

现有的复制粘贴篡改检测算法大多是针对灰度图像设计的,并没有利用图像的颜色信息.在篡改区域纹理信息较少时,传统的基于关键点的算法无法提取关键点以识别篡改区域.为此,提出了一种颜色不变性特征描述子CSURF(colored speeded-up robust feature)并应用于篡改检测.提出的算法首先提取图像的颜色梯度,利用颜色梯度代替灰度图像提取关键点,通过计算描述子点积反余弦提高关键点匹配的运算效率,并对匹配结果进行几何变换估计以呈现篡改区域.提出的算法在篡改区域纹理信息较少时,也能利用颜色信息提取关键点,以识别篡改区域,并且对多种后处理操作及退化具有较好的鲁棒性.     

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.