针织物外观平整度的小波分析与等级评定

引入二维小波分析方法,分析针织物的外观平整度,提取了较为精细的针织物图像信息.图像首先经过中值滤波,再利用小波变换分解并从中提取高频信息,然后结合4种表征织物折皱的特征参数,计算不同平整度等级模板的特征值.并以此为依据,运用最小距离判别法,确定16种不同针织物类型的平整度等级.为了定量描述评定结果,通过计算客观评定与主观评定结果的相关系数,验证该方法的可行性.     

基于光度立体视觉的织物褶裥等级评定

针对目前织物褶裥等级依赖专家主观评定存在不确定因素的问题,提出了利用光度立体视觉算法进行织物褶裥等级评定的方法.在8个不同方向的光照下拍摄多幅织物图像,得到二维灰度图像,并通过一次差分运算重建织物表面各点的高度,利用三维重建获取织物表面形状信息.通过试验提取高度值和尖锐度来表征褶裥特征,以此客观评估织物褶裥的等级.     

分形维数及其在图像分析中的应用研究

论述了盒维、差分盒维、毯子维以及多重分形维等基于分形理论的图像分析原理和方法,并讨论了国内的研究情况.从相应的研究可知,利用图像的分形维数特征,进行图像分类、图像分割以及边缘检测的方法是可行和有效的.     

基于分形维数的图像纹理分析

利用分数维能够把图像的空间信息和灰度信息有机结合起来的特性,提出了一种基于分形维数的图像纹理分析方法.为了更准确地描述纹理表面的粗糙度,该方法首先将纹理图像进行6种灰度变换并计算其相应的分形维数,同时采用H lder指数作为描述图像纹理的奇异性特征,然后利用提取的纹理特征对图像进行纹理分割.实验结果表明:采用该方法所分割的图像能很好地体现图像的纹理分布.     

一种计算图像分形维数的有效方法

分形维数是一个很有价值的特征,可用来描述粗糙的、具有自相似特征的图像.这些特征已经被用在纹理分割、图像压缩、形状分析以及其他方面.文中提出了一种有效的局部盒维数的计算方法,并用它来提取图像的局部分形特征.用人造图像和自然纹理图像做实验,把它与其他5种计算分形维数的方法比较,结果显示该方法既精确又有效.     

分形维数计算程序的设计及其应用

分形维数能够表征自然形态的某些特性,通过对原始数字图像的分析和研究,采用适当的处理方法,将数字图像转化为分形图像,并根据分形图像计算分形维数.利用Visual Basic(简称VB)完成了基于Windows平台的分形维数计算程序的设计,并以直线、矩形、康托尘、科赫曲线等分形图形对其进行了检验.在此基础上,利用该程序对一些分形图像进行了研究.     

基于分维特征的肝脏CT图像识别

目前分形理论已被广泛应用于医学图像识别.本文利用了改进的差分盒计数法对肝脏CT图像进行了分形维数的分析,表征了肝脏图像的纹理特征,则可识别医学图像肿瘤信息.医学图像识别的结果可以直观的方式显示给临床医生,从而辅助医生提高医疗诊断的准确性和科学性.     

基于布朗模型和小波变换的镀锌钢板表面缺陷分形特征的研究

图像的纹理特征是图像的重要特征之一,图像的分形维数是描述图像纹理特征的一个有效方法.本文在对镀锌钢板图像进行小波变换的基础上,结合分形布朗模型,计算小波分解得到的不同频率下的小波系数图像分形维数,以此作为区分边浪与划痕缺陷的特征。实验结果表明,该特征对区分边浪和划痕两种缺陷很有效。     

基于多小波域变换和分形维数的图像融合算法

为了充分利用图像的纹理特征,本文将多小波变换方法和分形理论相结合,提出了一种新的基于多小波变换域方向对比度和分形维数的图像融合算法.该图像融合算法首先通过多小波变换进行原始图像分解,然后采用差分和维数法计算分形维数相应的低频分解系数,建立基于分形维数的低频融合规则,高频部分则根据方向对比度的值通过选择法或加权平均法进行融合计算.该算法对IR图像和可见光图像进行融合实验,采用图像熵、标准偏差以及质量度量这些客观指标评估图像融合的质量.实验结果表明,把分形维数与多小波变换方法相结合进行图像融合处理,图像融合质量和效率都明显提高.     

基于分形维数的纹理特征的提取与应用

从图像纹理特征入手,研究如何有效地抽取图像纹理特征对图像进行描述,基于目前常用的图像分形维数的求取方法来抽取特征,设计了基于纹理特征进行图像检索的系统。实验结果表明,分形维数为纹理特征算法能更好的反映图像的纹理特征。     

The Fractal Characterization of Fabric Wrinkle Image

In this paper, fractal theory is introduced to assess the fabric wrinkle. The fractal features of fabric wrinkle are analyzed by image processing technique. The fractal dimensious of gray level surface are calculated by the retieular cell counting method. The results indicate that it can be used to character the fluctuation of gray level surface in fabric wrinkle image. The fractal dimensions of wrinkle blocks are achieved by the blocks areas analysis. It is testified that this dimension can describe the features of wrinkle blocks area distribution. The two kinds of fractal dimension can both objectively rank the fabric wrinkling.     

Assessing Fabrics Wrinkling by Image Analysis

In this paper, the features of fabric wrinkle structure are analyzed, by image processing technique. The wrinkle images are processed and character parameters are extracted. The wrinkle side surface area ratio of image gray level intensity, the standard deviation of total pixels' gray level intensity and the standard deviation of wrinkle block area are adopted to evaluate fabric wrinkling. The results show that these three character parameters can be served for ranking the wrinkling. It provides a feasible objective method for fabrics wrinkling degree assessing.     

分形维数及其在图象块分类中的应用

给出了分形维数的定义和描述方法,讨论了提取标准灰度图象的分形维数的方法,并通过实验论证了分形维数作为图象分类器的有效性。     

基于分数维与灰度梯度共生矩阵的气象云图识别(Ⅱ)--灰度梯度共生矩阵对纹理统计特征的描述

图像的分数维特征描述了纹理的复杂度和粗糙度。图像的灰度梯度信息则检出了图像中灰度跳变的部分,将图像的梯度信息加进灰度共生矩阵,则使得共生矩阵更能包含图像的纹理基元及其排列的信息。将４ 种基本云类（卷云、积雨云、积云和层云）的分数维和灰度梯度共生矩阵（ＧＧＣＭ）的二次统计特征结合起来,对云类进行分类与识别。样本的试验表明,分数维和灰度梯度共生矩阵的二次统计特征结合起来,气象云图能有效地识别。     

一种分形和形态学结合的图像边缘检测算法

分形将灰度图像空间映射到分形维数空间进行边缘检测,形态学利用具有特向性的检测算子进行边缘检测.本文将分形中DFBR模型和改进的形态学方法相结合得到一种新的边缘检测算法.实验结果表明:结合算法具有分形算法的保留图像边缘细节能力和形态学对特殊方向边缘的检测能力,在对含有大量细节图像的边缘提取上优于单一的边缘检测方法,并具有良好的抗噪性能.     

图像分形维数计算及其边缘提取

为提高遥感影像中地物边缘信息的提取精度,以离散分形布朗随机场(DFBR:Discrete Fractal Brown Random field)模型为依据,尝试设计并利用Matlab编程实现一种基于遥感影像单个像元的分形维数计算算法.该算法将影像的灰度空间映射成分形维数空间,然后在该空间进行变换和边缘检测.地物空间分布...     

一种基于盒子维的图像复制-粘贴篡改检测算法

提出了一种基于盒子维的图像复制-粘贴检测算法。对图像分块后,提取各分块的盒子维与几何矩相结合做为各块的特征量,而后通过对图像块特征向量进行相似性检测来定位篡改区域。实验表明：该算法有较强检测能力,能抵抗高斯白噪声等后处理操作。     

基于分形理论的岩相图像识别与分析

基于分形理论,应用计算机数字图像处理技术,提出了一种岩相图像识别与分析的新方法。在对典型岩相图像进行图像处理的基础上,介绍了岩相轮廓的顺序跟踪识别方法,给出了岩相轮廓分形维数的具体计算公式和方法,最终得到不同岩相轮廓的分形维数。通过比较不同岩相的分形维数可知,同一种岩相轮廓具有比较接近的分形维数,而不同岩相分形维数相差较大,这说明分形理论可用于岩相图像识别与分析。     

分形模型用于菌落图象的纹理分割

利用分形模型对菌落的显微图象进行纹进分析，表面的覆盖维数是描述菌落的有效特征，并综合其灰度特性，抽取菌落的中央隆起部分，用地菌落的识别，结果说明分形模型用于昭菌落具有自相似的物体的纹理分割是成功的。