一种基于随机森林与颜色特征的岩屑识别算法

在随钻过程中,如何自动、快速、客观地识别岩屑是录井过程中一个十分重要的问题.针对这个问题,对岩屑颜色进行了深入的分析研究,对不同岩性的岩屑图像提取颜色直方图,将其作为岩屑特征,最后将随机森林法应用到岩屑的识别过程中,取得了较好的识别效果.通过对某气田几口井的现场随钻,结果证明本文算法识别正确率达到90％以上,为快速自动录井提供了一条有效的途径.     

基于模糊C均值聚类算法的岩屑识别方法研究

在PDC钻井过程中,如何自动、实时、客观地识别岩性是录井工作的一个十分重要的问题。本论文针对这个问题,对岩屑的颜色进行了深入的分析研究,采用代数平均的办法对不同岩性的岩屑图像进行颜色GRB分量提取和分析,提取了反映不同岩屑岩性的特征参数,最后将模糊C均值聚类算法应用到岩屑的识别过程中,取得了较好的识别效果。通过对四川大邑4口天然气井的现场随钻采样实验,结果证明本文算法识别正确率达到90％以上,为快速分析录井现场岩屑的岩性提供了一条有效的途径。     

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。     

基于ABUS图像的轻量型切口疝补片计算机辅助检测与评估算法

由于人工检阅自动化三维乳腺超声(ABUS)图像极其耗时,而且极易出现对微弱异常区域的漏诊.为了提高ABUS图像检阅效率并减少漏诊,提出一套基于ABUS图像的轻量型切口疝补片计算机辅助检测与评估算法.算法首先使用纹理特征萃取算法自动量化提取三维感兴趣容积中的待分类区域的相关纹理特征参数,以便用于对补片和筋膜的区分;然后,针对二维纹理参数对切口疝补片术后卷曲、收缩等空间变换较为敏感的问题,引入三维纹理参数和三维位置参数来提高轻量型补片分类识别算法的鲁棒性;最后,使用类间距算法和顺序前进搜索法来进行特征选择,并使用支持向量机进行分类识别.算法可有效降低人工阅片的工作强度,辅助医生识别ABUS扫描区域内有无轻量型补片,并对补片相关诊断项目做出辅助评估.     

基于色彩纹理特征的图像分类及应用

目的研究彩色数字图像的计算机分类识别方法并应用于古瓷片的自动分类。方法提出了一种色彩纹理特征的提取模型,采用该模型,利用IGabor滤波器提取数字图像的色彩纹理特征,并构造支持向量分类机(SVM)分类器组。结果实现了高准确率多类别图像的自动分类识别,并成功应用于古瓷片的自动分类。结论色彩纹理特征提取方法将颜色与纹理进行融合,增强了数字图像之间的特征区分能力。     

基于多信息融合的失效DPM码识别

针对复杂生产流通过程中,传统算法无法对因防护不当和磨损污染等原因造成的金属刀具表面二维条码缺损和磨损等失效问题进行定位和识别的缺陷,设计了一个基于多信息融合的失效条码识别系统,完成刀具产品的识别和条码信息的提取.该系统利用图像传感器和重量传感器对刀具形状、残余条码纹理和重量等特征进行量化,提取高维特征向量.通过支持向量机与证据理论相结合,实现对失效条码的分类识别.实验结果表明,该系统能够对条码存在污损的刀具进行准确、快速地分类和识别,满足实际生产中的要求.     

基于红外图像的绝缘子串自动提取和状态识别

为解决目前绝缘子低零值检测方法漏判率高、操作繁琐的问题,提出了一种新的绝缘子串红外图像中绝缘子盘面和铁帽区域自动提取方法和状态识别模型.首先将现场拍摄的绝缘子红外图像进行灰度化处理、去噪、二值化;然后从二值图像中提取反映绝缘子的特征点集合;通过特征点对二值图进行角度校正;最后通过区域提取中的特定算法提取出绝缘子的盘面和铁帽区域.通过提取该区域内的绝对温度、纹理和相对温差率作为绝缘子状态识别的特征集.将用电压分布法测得的绝缘子状态信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,用于绝缘子状态识别.该方法经过了220kV试验验证,证实了模型的有效性和实用性.     

基于Gabor特征和局部二值模式融合的纹理图像识别

传统的Gabor滤波方法和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取的纹理特征鉴别能力不足,导致纹理识别精度不够理想.为了解决上述问题,提出一种将全局Gabor特征和局部LBP特征进行融合的纹理图像识别方法.该方法利用Gabor滤波方法提取纹理图像的全局特征,利用LBP算法提取纹理图像的局部特征,然后在最近子空间分类器的框架下实现全局和局部特征的融合以及纹理图像识别.在CURe T和KTH-TIPS基准纹理库上的实验结果表明,笔者提出的方法显著超越了传统Gabor滤波方法和LBP算法的纹理识别精度.     

基于Tamura纹理特征提取和SVM的多模态脑肿瘤MR图像分割

在Tamura纹理特征和支持向量机(SVM)算法基础上提出一种多模态脑肿瘤图像分割算法.将4种模态下的多序列核磁共振图像(MRI)的局部灰度特征与Tamura纹理度量相结合,尽可能提取足够多的图像信息;在SVM模型中输入已知样本并进行训练;用训练好的SVM模型处理其他脑肿瘤图像.实验通过对20例患者的图像进行展开,从实验数据来看,提出的方法可以精准有效地分割出脑肿瘤区域,得到脑肿瘤的边界,并且对脑肿瘤图像的差异性表现出较强的自适应能力.     

甲状腺结节超声图像多特征融合及识别

为更加精确地判别甲状腺结节的良恶性, 提出基于改进的 CLBP(Completed Local Binary Pattern)模型和 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)模型相结合的纹理特征提取算法。 首先在传统的 CLBP 模型中引入局部 方差信息, 使 CLBP 算子对局部纹理特征的描述更加精细; 然后与 GLCM 模型描述的全局纹理特征相融合; 最 后结合纵横比、 圆形度、 紧致度等形状特征并将其输入 SVM(Support Vector Machine)分类器。 为进一步提高识 别率, 同时给出基于粒子群算法与网格搜索算法相结合的 SVM 参数优化算法, 以提高识别率。 对比实验结果 表明, 该算法提取的特征用于分类识别时具有更高的识别率, 且提出的参数寻优算法相对于传统寻优算法效率 更高。     

基于纹理特征融合的煤矸石分选技术研究

提出了一种新的基于纹理特征融合的煤矸石分选方法.设计了一种纹理特征提取算法.选取多个纹理特征作为分类器的输入特征,并对选择出的分类特征进行融合,最后采用神经网络分类器实现煤矸石的分选.实验结果表明,本文所提出的分选方法达到了较高的识别正确率,且能够满足实时要求.     

基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别

为了解决掌纹掌脉识别技术中稳定性差和识别率低的问题,提出一种基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别算法。对掌纹掌脉图像利用非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)进行分解,将得到的低频和高频子图像分别利用区域能量和图像自相似原理进行融合;利用局部邻域四值模式(local neighbor quaternary pattern,LNQP)获取掌纹掌脉融合图像的纹理特征向量,并用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法对其进行降维;根据特征向量间的汉明距离实现匹配识别,并在PolyU图库和SUT图库上完成仿真验证。实验结果表明,算法的最低等误率分别为0.17%和0.75%,与其他传统及最新算法相比,算法能够有效地提取掌纹掌脉图像的纹理特征,具有良好的识别性能,并且掌纹掌脉特征的融合增强了系统的安全性。     

基于融合特征提取与 LLE 方法的表情识别

为保证所提取特征表征作用的全面性, 提出一种基于几何特征和局部纹理特征相结合的特征提取方法。 将基于主动表观模型(AAM: Active Appearance Model)特征点标记提取的几何特征和基于局部二值模式(LBP: Local Binary Pattern)提取的眼部和嘴部纹理特征进行融合, 融合后的特征经局部线性嵌入(LLE: Locally Linear Embedding)方法进行特征降维, 并使用多分类的支持向量机(SVM: Support Vector Machine)进行分类识别。 该方法分别选取 JAFFE 数据集 7 类表情和小样本数据集 Yale 的 4 类表情进行实验, 识别准确率分别达到了 98. 57%和 91. 67%, 从而证明了该方法的有效性。     

基于颜色特征和纹理特征的岩屑岩性识别

针对现有条件下的岩屑录井中岩屑识别率低、识别速度慢等问题,从特征提取和分类器方面对岩屑岩性识别进行了分析研究.采用二级分类器的思想,首先通过颜色特征和和差直方图特征采用朴素贝叶斯分类器将岩屑粗分为泥岩和砂岩,然后进一步采用贝叶斯分类器,通过颜色特征和和差直方图特征分别将泥岩和砂岩进行进一步的细分.实验结果表明,粗分的识别率、泥岩细分的识别率和砂岩细分的识别率分别能达到94.79%、97.59%和90.28%.这种识别方法更加符合现实的应用需求,有着更高的识别率,为岩屑岩性分析工作提供了可靠的依据.     

基于视频的航站楼旅客人体特征辨识

为更好地实现航站楼智能监控,在分别分析航站楼不同功能区监控视频图像特征及特征提取效果之后,选择人头纹理特征和路径特征作为在各分区普遍适用且识别与跟踪效果良好的一组识别特征。在混合高斯背景模型前景检测算法基础上,引入基于YCbCr颜色空间阴影去除法实现阴影去除,提高前景检测精度;并基于此,分别利用基于GLCM的算法与光流法实现人头纹理特征与路径特征的提取,提高航站楼人员识别率。     

综放工作面扇形区域调采工艺研究

为提高综放工作面回采率,兖矿集团杨村煤矿305工作面初采时,需对三角区域实行旋转开采。通过对长刀斜切和短刀斜切2种工艺的旋转角度、切割循环、切割刀数、进刀特点等参数的对比分析,实施了1刀长刀和3刀短刀穿插割煤方式,并对调采工艺提出了要求,达到了良好的效果。     

一种快速精确的汽车牌照字符切分算法

针对汽车牌照具有字符间距、字符数、字体等统一的纹理特征，提出了一种快速精确的牌照字符切分方法，设计了一系列的特征函数和判决函数突出其纹理特点从而进行车牌字符的切分。对在不同气候条件和不同地点采集到的1000幅图片进行了实验，实验结果表明，该算法具有快速和鲁棒性的特征，字符切分准确度达到98.1%。