基于灰度共生矩阵的纹理特征景物识别

随着信息技术的发展,纹理分析是近年来图像分析领域的研究热点.纹理分析主要应用于纹理分类、纹理分割、纹理合成等方面,应用十分广泛.本文主要介绍用灰度共生矩阵提取纹理特征值,并根据特征值判断景物类别的方法.该方法既能描述图像的灰度分布信息,又能表达局部细节.     

基于灰度共生矩阵的纹理特征景物识别

随着信息技术的发展,纹理分析是近年来图像分析领域的研究热点．纹理分析主要应用于纹理分类、纹理分割、纹理合成等方面,应用十分广泛．本文主要介绍用灰度共生矩阵提取纹理特征值,并根据特征值判断景物类别的方法．该方法既能描述图像的灰度分布信息,又能表达局部细节．     

基于类别共生矩阵的纹理疵点检测方法

根据有规则纹理的特点,提出了基于类别的共生矩阵来描述纹理特征,从而很好地将正常纹理与疵点区分开.分析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算量大,且分辨能力差的缺点.为了克服灰度共生矩阵在计算量和分辨能力上的缺点,定义了类别共生矩阵.在类别共生矩阵的算法中,首先学习纹理的一些基本特征以确定类别共生矩阵的一些关键参数,如纹理的概率密度分布、纹理的主方向和周期,以及分类准则等重要参数,然后计算类别共生矩阵并提取白疵点增强、黑疵点增强和一致度等三个特征,最后采用异常点检测的方法即可很好地区分正常纹理和疵点.实验证明,该方法比已有的灰度共生矩阵计算量小,并具有更突出的分辨纹理和疵点的能力.     

基于灰度共生矩阵和BP神经网络集成的纹理图像分类

通过对灰度共生矩阵的分析,提取图像的纹理特征参数,并用BP神经网络集成的方法对Brodatz纹理库图像进行分类,仿真结果显示,其分类效果优于单一的BP神经网络,可有效提高分类识别率。     

基于共生矩阵的自适应图像检索

介绍一种可在ＰＣ机上实现的快速静态图像编码及检索技术．图像内容用它的四个纹理特征值来综合标定．这些数值来源于图像的灰度共生矩阵．依靠一套自适应算法可对不同环境摄入的图像进行检索．文章还讨论了图像检索中的一些问题以及解决的方法．     

基于纹理特征的图像检索系统设计

关于纹理图像的处理研究是目前图像处理领域中一个比较重要的问题.介绍如何利用Visual C++6.0实现基于纹理特征的图像检索,并对检索结果进行了分析.     

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.     

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。     

应用灰度共生矩阵的纹理特征描述的研究

研究一种基于灰度共生矩阵常规量度的纹理特征描述方法。在遥感图像上截取纹理均匀的小图像,进行各种变换,并应用Matlab软件求得其灰度共生矩阵与各个量度值。将已有灰度共生矩阵量度进行线性组合,针对不同样本借助测量平差的方法得出一个新的目标参量的线性表达式模型。选择能够识别样本纹理特征的线性组合形式计算其值。提取所需的纹理特征并用Matlab软件对图像进行计算验证结果。将此方法运用于遥感图像后,可区分出不同的纹理特征。     

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.     

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。     

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.     

基于灰度共生矩阵的打印文件检验研究

针对打印文件检验在公共安全应用中的需求,提出一种基于灰度共生矩阵的打印文件鉴别方法。鉴别过程包括打印文件图像采集,图像预处理,特征提取和分类判别。用自制装置采集打印文件图像,经预处理后得到单个打印字符,利用灰度共生矩阵方法对不同打印文件中的相同字符进行纹理特征提取,并采用欧氏距离分类器鉴别出源打印机。选取45台激光打印机参与测试,将打印字符的图像灰度级压缩至64级再进行特征提取,鉴别正确率达93.58%,且大幅减少了算法耗时,证明了该方法的有效性。     

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。     

基于图像纹理分析的目标物体识别方法

介绍了用图象纹理分析的方法,对目标物体进行识别.采用直方图法求出阈值,利用该阈值分割目标物体,对目标物体进行采样,分析纹理,在另外一幅图中进行边界匹配和纹理比较,来确定两个目标物体的一致性.     

基于分形及纹理分析的城市遥感影像阴影去除

为有效去除城市遥感影像中阴影效应所产生的影响,实现阴影区域的自动检测及区域内景物重建,利用纹理分析的方法,通过计算共生矩阵及其相关指数来确定阴影区域,以实现阴影区域的自动检测;同时利用分形插值中的随机中点替代法对阴影区域内景物进行了复原,真实再现了阴影区域内的景物特征．对实际航空遥感影像的处理结果表明,该方法能有效实现遥感影像阴影区域的自动检测及区域内的景物重建．     

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.     

小麦籽粒病害细胞图像纹理特征提取方法的研究

为了进行进出境小麦籽粒病害的智能化识别,运用计算机图像处理技术对进出境小麦籽粒常见的三种病害（小麦印度腥黑穗病、小麦矮腥黑穗病和小麦普通腥黑穗病）作了研究。本文通过使用灰度共生矩阵的方法提取出小麦籽粒病害细胞的纹理特征,并对各个特征进行详尽的分析,最终选择最有效地区分三种病害的特征值。该研究为后期的模式识别提供了重要的特征参数。     

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．