一种渐晕纹理图像自动分类方法

传统纹理分类方法对光照比较敏感,不均匀的光照分布（如渐晕）会在很大程度上影响纹理分类的准确率．为解决此类问题,针对渐晕纹理图像,提出了一种纹理图像自动分类方法;在利用小波包提取纹理指数算法的基础上,根据渐晕系数自动调整各小波包分解系数,从而消除了渐晕现象对纹理特征指数的影响,最终提高了纹理分类的准确率．仿真实验结果表明,利用此方法对渐晕纹理图像进行分类,准确率有了较大程度的提高,取得了比较理想的分类效果．     

基于改进自适应阈值局部三值模式的遥感图像分类

遥感图像背景复杂,存在光照变化和噪声干扰,导致图像分类准确率不高。针对该问题,在计算邻域像素离散度的基础上,通过对其施加不同权重以细化阈值范围,提出一种改进的自适应阈值局部三值模式(ATLTP)纹理特征提取算法,以提高遥感图像分类精度。首先,对原始遥感图像进行灰度拉伸预处理以增强图像对比度;然后,采用改进自适应阈值局部三值模式提取遥感图像的纹理特征;最后,利用支持向量机对遥感图像进行分类。在标准遥感图像数据集中稀疏建筑物和密集建筑物分类的实验结果表明:采用改进后的局部三值模式纹理特征对遥感图像进行分类的性能要优于传统的局部三值模式,验证了改进算法的有效性。     

自适应权重联合多尺度LBPV~2纹理分类方法

传统的局部二值模式仅局限于局部纹理信息的提取,忽略了全局纹理信息的表达,造成最终的纹理分类效果并不理想。为了解决以上问题,借鉴局部二值模式方差(LBPV)的优势,在此基础上提出了一种新的基于自适应权重联合多尺度LBPV~2的纹理图像分类方法。该方法将方差平方作为直方图累积权重取代原来的方差权重,并采用自适应权重联合多尺度方案来实现多尺度纹理信息提取,进一步提升了纹理图像描述子的分类性能。在国际公认的Outex纹理数据集上的仿真实验表明,提出的这种新的基于自适应权重联合多尺度LBPV~2的纹理图像分类方法能够实现纹理分类性能的显著改善。     

基于听觉图像的音乐流派自动分类

音乐流派的自动分类是音乐信息检索系统的重要组成部分.将听觉图像引入音乐流派的分类研究中,用听觉图像模型模拟人耳耳蜗结构,基于音乐流派分类研究常用的GTZAN数据库,将一维音频信号转换为二维听觉图像,对音乐听觉图像进行尺度不变特征转换（SIFT）及空间金字塔匹配（SPM）,从局部到整体地提取图像的纹理特征,最后采用LibSVM中线性核函数的支持向量机对音乐流派进行分类.实验结果表明,与同样基于人耳耳蜗结构提出的美尔频率倒谱系数（MFCC）流派分类方法相比,基于听觉图像的流派分类正确率提高15%.     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机（SVM）是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵（GLCM）是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法。实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高。     

基于向量模糊模式识别的纹理图像分割方法

提出了一种基于同步自回归（ＳＡＲ）模型和模糊信息原理进行纹理分割的方法,利用二阶ＳＡＲ模型对图像纹理进行描述,用最小平方方法对模型参数进行估计,将估计的参数作为纹理的特征向量,根据模糊信息原理,分析了纹理图像提模糊特性,给出了一种基于向量模糊集合簇模糊模式识别的纹理分割方法,实验结果表明,用所提出的方法进行图像是分割取得了了分割效果。     

彩色纹理图像分割的非局部Mumford-Shah多通道全变差模型

彩色纹理图像分割的困难在于纹理图像成分的描述及彩色图像层与层之间的耦合。为解决该问题,基于多通道全变差规则项可优化彩色图像层与层之间的耦合,非局部算子可以描述纹理图像特征的特点,提出了彩色纹理图像分割的非局部Mumford-Shah多通道全变差变分模型。所提模型综合多通道全变差模型、非局部Mumford-Shah模型优点,并用二值标记函数划分区域。为了提高数值计算效率,对所提出模型设计了ADMM(alternating direction method of multipliers)优化算法。最后,通过数值实验对比以及定性与定量分析表明方法对于彩色纹理图像的分割取得较好结果。     

基于Gabor的伸长局部二值模式及其人脸识别应用

提出一种基于Gabor的伸长局部二值模式(elongated local binary pattern,ELBP)的人脸识别方法。该方法首先对人脸图片进行Gabor滤波,得到一组Gabor幅值图像(Gabor magnitude maps,MMPs);然后利用ELBP提取每一幅幅值图像的纹理特征,并用ELBP纹理特征的直方图特征和平均最大距离梯度幅值特征联合表示该图像纹理特征;最后,通过比较测试图片和训练集的直方图交叉距离进行识别。在YALE,YALE-B,UCD-VALID,CMU-PIE等人脸库进行测试,所提方法取得了理想的效果,证明所提方法能够有效地进行人脸识别。     

基于小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割

提出一种双树复小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割方法.该方法首先使用双树复合小波(DTCWT)分解纹理图像,然后使用局部二值模式(LBP)提取纹理特征.利用最大熵准则对纹理特征图像进行选择.活动轮廓模型(ACM)用于最后得分割.实验结果表明提出的方法对于合成纹理和自然场景数据集达到了较高的分割精度.     

分层纹理特征和梯度特征融合的图像分类

为了提高分类检索和识别的准确率,提出了分层纹理特征和梯度特征融合的方法,即分层中心对称局部二值模式（CS-LBP）和梯度方向直方图（HOG）的特征融合方法。首先,对原始图像进行多次 CS-LBP 特征的提取,得到3层不同的特征图像;然后对特征图像进行大小相等、不重叠分块,分别提取每块 CS-LBP 特征和HOG特征,形成每一层的特征;再将特征图像的特征进行融合。分别在标准图像库和人脸库上进行仿真,研究结果表明：提出的分层融合方法的分类查准率和识别率比传统方法分别提高了15％和10％。     

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.     

一种基于Gabor滤波器组和LBP的多特征联合SAR纹理图像分类方法

实现能够使先进飞行器根据获取的图像自动识别不同的地貌景物,是一种具有实际应用前景的技术需求.提出了联合Gabor滤波器组和局部二值模式来对SAR纹理图像进行分类的新方法SARICIT (SAR Image Classification using Inquiry Table).首先对第一套带类标的训练图像集提取两种特征,分别使用的基于非监督和监督模式相融合的混合神经网络分类器进行训练,然后使用第二套带类标的训练图像集制作二维分类信息查询表,记录两种分类器对每一幅图像的判断结果.在实际进行分类阶段,对新图像提取Gabor和LBP两种纹理特征,输入训练好的分类器.根据两种分类器给出的类型响应,结合查询表,使用一种投票的机制来确定待分类的图像的纹理属性.通过对真实SAR图像的实验结果表明,与流行的单独使用一种纹理特征进行分类相比,新方法能够对SAR图像纹理做到更准确的分类,对雷达图像更具有适用性.     

融合主动外观模型与局部二元模式的人脸识别

提出一种新的人脸识别算法.首先,利用主动外观模型(active appearance model,AAM)提取人脸五官特征点,进而获得人脸区域的全局纹理特征;然后对人脸区域中的若干个局部子块进行加权局部二元模式(local binary pattern,LBP)的特征组合;接着分别对这两类特征进行最近邻法则匹配;最后,采用基于模糊综合的原理对这两大类特征进行数据融合,给出最终识别结果.实验表明该算法的有效性,能够很好地结合人脸图像全局和局部的互补信息,识别效果优于各单一模块的分类性能.     

用支持向量机实现尺度和旋转不变性纹理分类

提出了一种简单的尺度和旋转不变性纹理分类方法．首先使用对数-极坐标变换对要分类的各纹理图像进行变换,生成对数-极坐标图像;然后以对数-极坐标图像的正则化以后的行投影数据向量构成纹理图像的特征向量;最后运用支持向量机实现尺度和旋转不变性纹理图像的分类．实验结果表明,该方法在尺度和旋转不变性纹理图像的分类中,准确率可达90％以上．     

一种新型的基于自适应局部二值模式的纹理分类算法

局部二值模式(LBP)在纹理特征提取时,易受光照、旋转、噪声等复杂条件的影响.本文定义一种新型自适应局部二值模式,通过考虑模式的均匀度和相似度,来实现纹理模式分类和特征值计算.结合差分运算,分别在差分二值矩阵和差分绝对值矩阵上计算自适应纹理特征,并将两部分特征值连接成一个空域增强的特征向量,采用最近邻分类器完成图像分类识别.实验结果表明,该算法在复杂条件下具有更好的识别效果.     

一种基于LNMF像素模式纹理特征的表情识别

采用一种基于像素模式纹理特征(PPBTF)的人脸特征表示方法对人脸图像进行了特征提取.首先,将原始的灰度图像转化成能够表征纹理信息的模式图,并且通过在特征窗内统计每一模式的像素个数得到其中心像素的特征矢量,然后将由局部非负矩阵分解(LNMF)得到的基本方程作为模板进行模式匹配.同时,将Adaboost和SVM结合起来,用做表情识别的分类器.最后,通过基于Cohn-Kanade数据库的实验证明了以LNMF基函数作为模板的PPBTF对表情识别具有较高的判别能力,并由基于PIE图像库等其他图像库的实验进一步验证了PPBTF对光照不敏感的特性,充分说明所提出的人脸表征方法的有效性和鲁棒性.     

基于多纹理CS-LBP特征的多视角人脸检测算法

提出一种多纹理中心对称局部二值模式（CS LBP)特征, 实现复杂环境下的多视角人脸检测. 该特征保留Haar特征的序数关系, 借鉴局部二值模式（LBP）的组合方式, 从水平、 垂直、 +45°和-45°这4个纹理方向进行特征提取, 以保证人脸检测在方向、 光照、 旋转等方面的鲁棒性. 算法采用级联架构, 首先针对人脸图像中的不同视角进行分区, 分别进行多纹理特征的提取, 然后设计独立的分类器, 逐级剔除非人脸窗口, 最后采用多层感知器(MLP)综合各视角的检测效果, 输出检测结果. 在数据集FDDB和CMU PIE上进行验证性实验的结果表明, 该方法对复杂环境下的多视角人脸检测有效, 与传统的卷积神经网络人脸检测方法相比, 该方法具有更高的精度.     

Land cover classification of remotely sensed image with hierarchical iterative method

Based on the analysis of the single-stage classification results obtained by the multitemporal SPOT 5 and Landsat 7 ETM+ multispectral images separately and the derived variogram texture, the best data combinations for each land cover class are selected, and the hierarchical iterative classification is then applied for land cover mapping. The proposed classification method combines the multitemporal images of different resolutions with the image texture, which can greatly improve the classification accuracy. The method and strategies proposed in the study can be easily transferred to other similar applications.     

Land cover classification of remotely sensed image with hierarchical iterative method

Land cover classification is one of the most wide ly used applications of remote sensing. The use ofmultitemporal remote sensing data in land cover clas sification is one of the effective methods of obtainingaccurate land cover/land use data. For a particularimage, different land cover types often show a similarspectral response and are difficult to separate. Theadvantage of using multitemporal data is that differentvegetation types show different spectral characteristicsin…     

基于匹配追踪时频LBP谱图的内燃机气门故障诊断方法

为直接对内燃机振动时频图像进行诊断识别,引入图像纹理特征提取技术,提出一种基于振动信号匹配追踪时频局部二值模式谱图的内燃机气门故障诊断新方法。首先,为清晰刻画内燃机时频图像中的各分量信息,利用匹配追踪算法(MP)获取无交叉项干扰项且时频聚集性良好的信号时频表示;然后引入局部二值模式(LBP)生成MP时频表示的LBP谱图,并将LBP谱图的灰度直方序列作为特征参数,利用支持向量机(SVM)对故障状态进行模式识别。在内燃机4种不同气门状态的诊断识别实验中,该方法最高识别率可达99.17%,表明基于MP时频LBP谱图识别的故障诊断方法具有较强的故障特征描述能力,能够准确诊断内燃机气门故障。