基于底层纹理特征的图像检索

讨论了统计法中的灰度共现矩阵法和频谱法中的小波变换法来提取图像底层纹理特征,并对此进行了比较和分析,实验表明,基于小波变换的纹理特征提取方法可以有效描述图像底层纹理并取得较好检索结果。     

基于纹理频谱子集的纹理识别

纹理频谱法是一种有效的纹理特征提取方法,但其所提取的特征高达6 561(38)维,导致很大的存储和计算复杂性.局部二值模式通过简化纹理频谱法的定义,虽然减小了计算的复杂性,却削弱了纹理的刻划能力.为了在保持纹理频谱法纹理刻划能力的同时,又减少其存储和计算复杂性,提出了基于子集的纹理频谱方法.新方法建立在统一模式的概念上,仅提取纹理频谱的1个子集,特征维数仅为原方法的12%,大大减小了空间和时间代价.实验结果表明,新方法比纹理频谱法和局部二值模式具有更好的纹理识别性能.     

基于纹理频谱子集的纹理识别

纹理频谱法是一种有效的纹理特征提取方法，但其所提取的特征高达6561（3^8）维，导致很大的存储和计算复杂性．局部二值模式通过简化纹理频谱法的定义，虽然减小了计算的复杂性，却削弱了纹理的刻划能力．为了在保持纹理频谱法纹理刻划能力的同时，又减少其存储和计算复杂性，提出了基于子集的纹理频谱方法．新方法建立在统一模式的概念上，仅提取纹理频谱的1个子集，特征维数仅为原方法的12％，大大减小了空间和时间代价．实验结果表明，新方法比纹理频谱法和局部二值模式具有更好的纹理识别性能．     

纹理图像的多分形特征

为尽可能保持图像信息的完整,以更好地刻画纹理图像的整体特征,在分析了多分形的基本理论、表示的物理意义和计算方法后,提出了基于多个无标度区的多分形分析方法。这种方法充分利用了图像各个尺度所包含的信息,弥补了传统多分形分析方法因为只选择某一个无标度区计算,而丢失诸多图像信息的不足。运用基于多个无标度区的多分形分析方法对纹理图像进行分析,分析结果对刻画纹理图像的整体特征及对分析复杂结构纹理图像具有指导意义。     

地物频谱在解译遥感图像中的应用研究

在大量地物频谱资料的基础上,阐述了地物的纹理特征在解译高分辨率卫星影像中的重要性,并对地物频谱的概念、图像纹理分析的方法、多频谱图像的生成和获取,以及利用地物频谱对遥感图像进行判读的方案进行了研究和总结.     

地物频谱在解译遥感图像中的应用研究

在大量地物频谱资料的基础上,阐述了地物的纹理特征在解译高分辨率卫星影像中的重要性,并对地物频谱的概念、图像纹理分析的方法、多频谱图像的生成和获取,以及利用地物频谱对遥感图像进行判读的方案进行了研究和总结.     

基于等时间采样的阶比切片图研究与应用

对于旋转机械系统中的非平稳故障特征,传统频谱分析会出现"频谱模糊"现象.为了弥补传统频谱分析的不足,并建立故障特征与转速的关系,应用波形重构技术,提出了基于等时间采样的阶比切片图分析方法.通过转子实验台设计典型不对中故障,应用阶比切片图分析方法对采集的不对中故障信号进行分析,结果表明,阶比切片图表征了系统不对中故障的2X,3X倍频及其谐波分量随转速的变化趋势.从而证明此分析方法对非平稳故障特征有一定的识别能力.     

高分辨率遥感影像滑坡纹理特征提取方法

针对目前滑坡提取所需数据多样、算法复杂、特征冗余且对于单体滑坡的纹理特征研究还不够充分等问题,根据Gabor滤波进行滑坡纹理特征分析,并融合光谱特征利用支持向量机实现滑坡提取。首先对滑坡影像进行多尺度多方向Gabor变换,其次对同一方向不同尺度Gabor特征进行融合得到多方向特征,最后对多方向Gabor纹理特征进行最大值过滤,构成多尺度多方向Gabor纹理特征。结果表明,对比局部二值模式、局部空间自相关,得出纹理分析方法对滑坡提取效果最好,具有较高的提取精度。     

基于内容图像检索中的综合特征归一化方法

传统的基于内容的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。基于综合特征的图像检索应用日益广泛,本文在图像特征向量和在某特征上的相似距离的归一化方面进行了一定的探讨与研究,给出了一种综合特征归一化方法,并将其作为两图像相似性度量依据。     

基于阶次跟踪和经验模式分解的齿轮故障诊断

提出了一种研究旋转机械瞬态信号的分析方法.对齿轮箱加速时测得的原始振动信号进行角域重采样,并对角域里的信号进行经验模式分解(EMD)得到多个固有模式函数(IMF),最后对包含齿轮故障信息的IMF分量进行阶次谱分析.结果表明,阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的频率模糊现象,EMD方法能够提取包含故障信息的IMF分量,将两种方法相结合是对传统的频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景.     

基于高阶谱和Tamura纹理的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的故障诊断率,提出了一种基于高阶谱(high order spectrum, HOS)和Tamura纹理特征相结合的故障诊断方法。首先,通过高阶谱方法将滚动轴承故障振动信号的冲击提取出来;然后,对高阶谱进行处理得到二维等高线图;最后依据轴承故障相同时等高线图具有相似性以及不同时具有差异性这一特性,采用基于人类视觉感知的Tamura纹理描述方法提取特征参数后输入到多分类支持向量机(support vector machines, SVM)中进行分类。结果表明：高阶谱结合Tamura纹理特征的滚动轴承故障诊断方法在较少特征参数下故障识别准确率能达到较高的精度,对于故障尺寸不同的混合振动信号识别准确率稳定,诊断效果良好。     

路表纹理多尺度特性表征及演化行为研究综述

为了量化路表纹理的多尺度特征,厘清路表纹理的演化行为,概述了路表纹理尺度特征及其影响,总结了多尺度表征的数学理论方法,分析了表面纹理演化机理及磨光演化模型。结果表明：不同尺度的路表纹理影响着安全、环境、经济等方面。路表纹理在结构特性上具有统计几何、频谱及自仿相似特征。在路表纹理形成期,材料、级配及施工等决定了表面纹理水平,而在劣化期主要受到表面雨雪冰霜、沉积污染物以及荷载磨光等因素影响。解析胎-路接触应力是预测路表纹理磨光演化行为的有效途径。未来研究有必要研究纹理尺度之间的相关性、表面纹理与内部结构的映射关系、碳排放的量化关系以及接触状态理论力学等问题,为材料力学设计、快速检测评价及智能养护提供理论和应用支持。     

基于图像纹理分析的海域磁异常分区

将图像纹理分析技术应用于海洋磁异常资料的分区,采用Gabor滤波器和灰度共生矩阵相结合的图像纹理分析方法,提取海洋磁异常的纹理特征信息,通过OKMS聚类算法实现不同纹理特征区域磁异常场的分区.模型试验结果表明,利用Gabor滤波器和灰度共生矩阵相结合的图像纹理分析方法可有效提取磁异常的纹理特征信息,对磁异常纹理特征信息的聚类分区取得较好效果.实际应用于加罗林海域磁异常的分区结果显示,加罗林海域可分为11个磁异常区块,分区结果与条带磁异常区和岩浆活动区对应较好,该方法为海洋磁异常的分区解释提供了参考依据.     

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.     

基于双谱的噪声信号检测

传统的功率谱分析方法不能提供信号的高阶统计信息,在信号检测中无法有效地抑制噪声．本文根据高阶谱对高斯噪声是零响应的这一特性,提出了一种基于双谱的信号检测方法．通过实验仿真,结果表明：无论是对混有随机噪声还是高斯噪声的信号,在低信噪比的情况下,该方法均可获得比传统FFT方法更好的检测效果．     

骨X射线图像纹理的分形特征分析

将骨X射线图像的投影功率谱视为分数布朗运动，由此提出一种新的分形维数的定义，即沿不同方向，对功率谱密度空间的投影功率谱运用线性递归方法计算方向分形维数，并将最大和最小方向分形维数的比值定义为一项各向异性特征，该比值反映了骨小梁模式各向异性的程度。实验结果表明，这项各向异性指数对两类骨质疏松X射线图像有较好的分辨力，可用于模式分类。结合骨小梁模式的谱特征，定义的方向分形维数以及由其得到的各向异性指数所形成的特征集应用于骨质疏松的定量分类，具有潜在的价值。     

遥感图象地面植被的分类识别

对图象自动纹理分类识别中的纹理特征和分类判别方法进行了讨论.利用三类图象纹理特征组合(二阶统计量,一阶统计量及付里叶功率谱)设计出fisher线性分类器,对广州郊区的地面航空照片进行了大量植被分类判别试验,得到较好的分类结果.使用“留出一个”的分类器测试方法,最高正确率达95％.     

基于空频域纹理特征的高分辨率遥感图像居民地提取

为了解决高分辨率遥感图像中居民地信息因光谱和结构复杂度高造成的提取精度低,速度慢等问题。提出一种基于空频域纹理特征的高分辨率遥感图像居民地提取算法,该算法首先对高分辨率居民地图像分别进行特定方向Gabor滤波和分形维数的计算,然后依据得到的空频域纹理图像的局部纹理灰度特征对居民地信息进行提取,最后对提取初步结果进行形态学优化得到最终的提取结果。实验结果表明,该算法对乡村地区和山区居民地信息提取的总体精度达到97%以上,与传统的分形维数方法和Gabor滤波方法相比,误提率降低了45%以上。实现了全自动、有效的提取平原、山区两种地貌的居民地信息。     

基于相对熵和复小波变换的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能,提出了一种基于复小波理论的特征提取算法,该算法根据复小波分解的特点,从小波系数角度出发,以每个高频子带复小波系数的实部和虚部系数直方图分布特性作为纹理特征,利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来,以相对熵为依据进行相似计算。与单小波方法比较,该算法具有时移不变性、方向性信息多等特点。理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明了复小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波,且Kingsbury方法的性能优于Fernandes的方法。