基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

一种基于纹理和颜色的图像检索方法

为了减少构造灰度共生矩阵的计算量,应用Roberts算子对图像进行边缘检测,构造边缘图像的灰度共生矩阵.该方法克服了构造灰度共生矩阵的计算量过大的缺点,引入了色度矩描述的颜色特征,使检索结果更加符合人的视觉特点,并可以通过调整纹理和颜色特征的加权值来满足不同的检索需要.     

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。     

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.     

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.     

基于小波纹理特征的医学图像检索

为了缩小图像高层语义与底层特征之间的鸿沟,提出了一种基于共生矩阵的图像纹理特征提取的新方法.该方法结合了图像的频域统计特征和空间分布特性,首先通过小波变换提取图像的局部频域信息,然后结合图像的整体结构特征,构建用于提取图像纹理特征的小波灰度共生矩阵.通过对比实验表明,与分别使用其他灰度共生矩阵和小波特征相比,基于小波灰度共生矩阵的纹理特征提取方法在医学图像检索中取得了更好的效果.     

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。     

基于LTCP特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法在对图像纹理特征进行鉴别时精度较差的问题, 提出一种基于长期控制计划(LTCP)特征的计算机生成图像鉴别算法. 首先将彩色图像变换到颜色模型中, 对图像进行下采样, 获得较高尺度的纹理信息; 然后采用基于LTCP特征和共生矩阵的计算机生成图像盲鉴别算法, 对不同尺度的纹理图像LTCP特征及相邻像素一致性共生矩阵特征进行采集; 最后通过判别分类器对LTCP特征及相邻像素一致性共生矩阵特征实施分类预测, 根据分类预测结果实现计算机生成图像的鉴别. 实验结果证明, 该算法在计算机上生成的图像特征维度较低, 鉴别率和精度较高, 能实现计算机生成图像的准确鉴别.     

利用颜色和纹理特征的图像检索技术研究

提出了融合颜色和纹理特征的图像检索算法.在颜色特征的提取中,提出了一种矩形重叠式分块策略对图像进行分块.在对纹理特征提取中,提出了利用共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果以及Gabor小波变换对图像中的局部区域的频率和方向信息的优异性能.利用归一化理论,融合3种不同特征.并通过实验证明该方法能够提高图像的检索性能.     

基于综合特征的Bp_adaboost工业仪表图像分类方法

针对工业场景图像背景复杂,受多种因素影响、利用单个特征完成工业仪表图像分类不能达到满意效果的问题,提出了一种综合利用图像的颜色和纹理特征,通过Bp_adaboost的方法对工业仪表图像进行分类的方法。首先基于HSV空间进行低阶颜色矩特征提取;然后基于灰度共生矩阵进行纹理特征提取;最后用17维综合特征向量对工业仪表图像进行Bp_adaboost分类学习和测试。实验结果表明,该方法对液位控制系统工业仪表与液位容器设备图像能取得较好的分类结果。     

结合彩色边缘与LBP纹理的图像检索算法

基于图像颜色、纹理和形状单一特征的特征提取和匹配的方法很多,各有优缺点,因此,本文提出了将图像中心区域的uniform模式的LBP纹理与环形分块彩色边缘相结合的图像检索算法。常用的形状检索算法只能对连续封闭曲线才有好的检索效果,而对自然彩色图像检索效果较差,而本文将图像分成几个环形分块,对每一环形分块内的图像提取彩色边缘并形成颜色直方图用于图像形状描述。纹理采用uniform模式的LBP描述,最后采用加权法融合形状特征和纹理特征。根据实验比较,该算法能较大提高大多数类别图像检索的查准率。     

基于二元树复数小波变换的特征融合算法

提出了一种利用二元树复数小波变换(DT-CWT)提取遥感图像纹理特征的方法，不仅使得纹理分析具备小波分析的多尺度特性，而且具备了6个方向的选择性、良好的重构性和近似的平移不变性．利用DT—CWT变换提取目标图像的纹理特征，构造目标概率密度函数，并采用基于D-S证据理论的特征层融合算法对目标进行识别处理，实验结果表明，采用基于DT-CWT纹理特征的特征层融合算法对多源低分辨率可见光遥感图像中小目标的识别是有效的．     

应用于行人检测的HLBP与CHLBP纹理特征

根据CSLBP (center-symmetric local binary pattern)和Uniform LBP (local binary pattern)特征描述行人局部纹理互补性的特点, 提出将二者级联的组合特征用于行人检测: 基于灰度图像的纹理特征(hybrid local binary pattern, HLBP)和基于颜色空间的纹理特征(color based hybrid local binary pattern, CHLBP)。实验结果表明, 当FPPW=10^–4时, HLBP特征的检测率为93.96%, 与Uniform LBP和CSLBP特征相比分别提高3.46%和9.68%, 基于颜色空间L′C′C′与HIKSVM分类器结合时的检测率高达98.58%。与传统的纹理特征检测方法相比, 该特征提高了行人检测精度, 降低了误检率, 检测性能得到较大幅度的提升。     

基于广播影视资料的图像检索技术研究

本文以国家发改委CNGI项目“基于IPv6的广播影视资料P2P内容存取中闾件系统”为背景,研究了基于内容的图像检索技术。通过对常用颜色和纹理特征提取算法的研究,选择了块RGB均值法、改进参考颜色表法和灰度一平滑共生矩阵法对图像进行特征提取,并使用标准的Corel库建立图像特征数据库,分析和比较这几秤算法单独检索和综合检索的效果。实验结果证明,采用多特征的综合检索比采用单特征的检索具有更高的查全率和查准率,因此采用综合特征检索技术,能够更好地实现对广播影视资料的内容检索。     

计算机视觉火灾探测中的特征提取

火灾视觉特征的提取是视觉火灾探测中的关键问题．我们主要研究色彩、纹理以及轮廓脉动等特征的提取，并提出一种度量轮廓脉动信息的距离模型，该模型在规格化的傅立叶描述子空间能够准确地度量这种时空闪烁特征．实验结果表明，该方法具有比较好的鲁棒性，有助于提高视觉火灾探测的准确率、降低误报漏报率．