一种基于纹理和颜色的图像检索方法

为了减少构造灰度共生矩阵的计算量,应用Roberts算子对图像进行边缘检测,构造边缘图像的灰度共生矩阵.该方法克服了构造灰度共生矩阵的计算量过大的缺点,引入了色度矩描述的颜色特征,使检索结果更加符合人的视觉特点,并可以通过调整纹理和颜色特征的加权值来满足不同的检索需要.     

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.     

灰度共生矩阵纹理特征的运动目标跟踪方法

在研究纹理特征属性的基础上,提出采用灰度共生矩阵纹理特征进行目标跟踪的方法。基于OpenCV平台,通过对标准测试视频的仿真试验,对灰度共生矩阵纹理特征、局部二进制模式纹理特征和灰度颜色直方图特征在粒子滤波目标跟踪框架中的作用进行了测试与对比分析,灰度共生矩阵纹理特征在相似性颜色的遮拦与抗扰动、处理时间等方面表现出良好的属性特征,相关的试验数据和对比结果表明了这种纹理特征具备优良的跟踪特性,可以增强跟踪系统的整体性能。     

基于灰度共生矩阵的高效积分图像计算(英文)

基于局部特征描述符的主要方法正在被用于纹理分类、目标检测和识别.灰度共生矩阵(GLCM)是一个体现纹理图像的很流行的方法,也被证明是一个非常强大的纹理分析工具.灰度共生矩阵所带来的子图像重叠非常严重,要花大量的时间去计算.本文提出一种高效灰度共生矩阵的计算方法,并通过实验结果来显示其效率.     

胸主动脉CT图像中夹层的诊断分析

医疗影像数据是医生进行临床诊断、跟踪病情发展、制定手术计划的重要客观依据.为了使影像数据的利用更加准确和高效,将纹理统计分析方法应用至胸主动脉CT图像的纹理特征分析中,以像素对间的方向参数和距离参数构造灰度共生矩阵,并从该矩阵中提取出有意义的统计量来表征纹理.实验证明,使用该共生矩阵提取出的特征能够区分正常主动脉和夹层主动脉,为进一步建立医学图像辅助诊断系统提供基础.     

基于灰度共生矩阵和Mean Shift的目标跟踪算法

针对运用单一颜色特征描述运动目标时抗干扰性较差的问题,提出一种融合灰度共生矩阵和颜色特征的Mean-Shift目标跟踪算法.采用灰度共生矩阵推导的6个纹理特征参数和颜色特征分别表征跟踪目标,引入马氏距离计算纹理特征的相似度,并结合Bhattacharyya系数计算颜色特征的相似度,同时利用Mean Shift算法进行目标定位.实验表明,改进算法能在复杂背景下,有效、准确地实现目标跟踪.     

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.     

基于灰度共生矩阵和稳健马氏距离的织物横档类疵点检测

在分析横档类疵点纹理特点的基础上,提取织物纹理图像的灰度共生矩阵单特征值--对比度.利用最小中值平方估计的快速算法,获得正常织物纹理训练样本的稳健马氏距离,并应用契比晓夫不等式确定在一定置信度条件下判断待检织物为疵点的马氏距离的阈值.对8种不同纹理结构、织物密度和纱线线密度的织物进行了横档类疵点的检测,在90%置信度下,可检出90%以上的横档类疵点,误检率为3.28%,检测效果较好.     

基于小波纹理特征的医学图像检索

为了缩小图像高层语义与底层特征之间的鸿沟,提出了一种基于共生矩阵的图像纹理特征提取的新方法.该方法结合了图像的频域统计特征和空间分布特性,首先通过小波变换提取图像的局部频域信息,然后结合图像的整体结构特征,构建用于提取图像纹理特征的小波灰度共生矩阵.通过对比实验表明,与分别使用其他灰度共生矩阵和小波特征相比,基于小波灰度共生矩阵的纹理特征提取方法在医学图像检索中取得了更好的效果.     

融合方向测度和灰度共生矩阵的纹理特征提取算法研究

为了解决提取图像纹理特征时所遇到的纹理方向抑制问题,提出一种融合方向测度和灰度共生矩阵的纹理特征提取算法。该算法通过灰度共生矩阵,提取图像的Haralick特征,其中包括对比度、相关性、能量、逆差矩等,然后利用方向测度引入权值因子,并将其与所提取的Haralick特征相融合,最后对融合后的各个分量进行高斯归一化处理,获取最终的纹理特征集。实验结果表明,与采用灰度共生矩阵方法相比,该算法可以有效的避免图像纹理方向的抑制,所提取的纹理特征具有更强的图像识别能力,对Brodatz标准纹理库分类的正确率也有一定的提高。     

雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别，但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题，提出一种双谱二次特征提取方法，将双谱转化为灰度图像，以灰度值表示双谱幅度；再利用图像处理技术提取双谱二次特征，提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集；将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明：该方法具有更好的分类识别性能，对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。     

基于结构谱的中厚板表面缺陷识别方法

为克服传统纹理分析的缺陷识别结果易受光照变化和氧化铁皮不利影响的缺点,提出了结构谱纹理分析方法,并将其应用于中厚板表面麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别.实验结果表明,结构谱方法具有较好的光照不变性,对麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别率要高于灰度共生矩阵、Laws纹理能量、傅里叶功率谱等其他纹理分析方法.     

无人驾驶车野外环境水体障碍物检测

野外环境下水体障碍物会对陷入其中的无人驾驶车造成损害。针对静态水面特征呈现出的较高亮度、较低饱和度以及平滑的纹理特征,提出将饱和度亮度比值颜色特征和从灰度共生矩阵中提取的纹理特征融合的野外水体障碍物检测方法。对图像进行HSV颜色空间转换提取颜色特征,计算灰度共生矩阵提取纹理特征,构成特征矩阵并训练SVM分类器用于实际检测。仿真和试验结果表明该水体障碍物检测方法有效,并能够有效地减弱光照变化对单纯基于颜色特征检测水体的负影响。     

基于多层小波和共生矩阵的纹理表面缺损检测

提出一种利用多层小波和共生矩阵进行纹理表面缺损检测的有效方法.该方法首先将缺损图像在不同水平上进行小波分解,得到一系列低频子图像和高频细节子图像;然后计算和分析各水平上高频细节子图像的共生矩阵特征;最后选择低频子图像进行小波合成得到无纹理图像进行检测.实验证明,该方法能够快速准确地进行纹理缺损检测.     

Assessing Texture of Slub-Yarn Fabric Using Image Analysis

The application of digital image processing to the classification of the slub-yarn texture is discussed. Texture of the slub-yarn fabric is analyzed by using the texture analysis techniques. The influence of the slub-yarn parameters on the fabric texture is discussed. Results indicate that texture of the slub-yarn fabric can be reliably measured using gray level co-occurrence matrix （GLCM） analysis. The four indices of GLCM, the angular second moment, the contrast, the inverse difference moment and the correlation, are sensitive to the change of the slub-yarn parameters, and can be regarded as the major indices for the texture.