基于纹理频谱子集的纹理识别

纹理频谱法是一种有效的纹理特征提取方法，但其所提取的特征高达6561（3^8）维，导致很大的存储和计算复杂性．局部二值模式通过简化纹理频谱法的定义，虽然减小了计算的复杂性，却削弱了纹理的刻划能力．为了在保持纹理频谱法纹理刻划能力的同时，又减少其存储和计算复杂性，提出了基于子集的纹理频谱方法．新方法建立在统一模式的概念上，仅提取纹理频谱的1个子集，特征维数仅为原方法的12％，大大减小了空间和时间代价．实验结果表明，新方法比纹理频谱法和局部二值模式具有更好的纹理识别性能．     

基于改进方向纹理谱特征的图像检索

在定义图像局部邻域纹理方向特性的基础上,提出了一种新的方向纹理谱描述符。该描述符针对局部邻域内中心像素与其相对的邻域像素,既充分考虑了它们间的灰度变化关系,又考虑了它们间灰度差异的变化关系,从而更有效地描述了局部纹理特征。为证明新描述符的分辨能力,采用4种不同图像库进行图像检索对比实验,结果表明,本文的新纹理谱描述符取得了最好的检索效果。     

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.     

基于小波变换的纹理识别

利用小波变换在时、频域同时具有良好的局部化性质,提出由小波变换得到的多分辨率表示来进行纹理识别.通过对肝脏B超图象进行分类,结果表明,本文提出的方法具有分类精度高的特点.     

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.     

基于DSP的瓷器纹理识别

根据瓷器纹理识别系统的实际要求,提出了一种基于DSP进行瓷器纹理识别的理论和方法。在利用TMS320VC5402对图像素材的导入分析的基础上,建立物体识别的基本算法。利用对物体的矩的不变性来构造代表物体的特征矢量,把物体的特征矢量作为分类器的输入,从而对物体进行识别或分类。用户采用这种识别的信息通过直序扩频调制解调系统进行交互,可以在线学习,并满足各种分布智能环境下连续作业的要求。     

基于神经网络的纹理识别技术

作者通过一个实例叙述了图像识别技术中用神经网络进行纹理识别的基本思路，处理过程，以及具体实现，并对处理的结果进行分析，说明了运用神经网络作为分类器的准确性。     

基于区域块LBP特征的人脸表情识别

人脸表情识别是模式识别与人工智能领域的研究热点之一,针对传统LBP方法的不足,提出了一种基于区域块LBP的人脸表情识别方法:先在人脸面部分割出与表情相关的眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴等关键区域;再从这些关键表情区域提取表情特征,避免了在整个面部提取特征耗时的缺陷,同时有效地降低了特征维数;最后利用最近邻分类器给出识别结果,通过实验验证了本文算法在识别性能和时间性能上的优势.     

磨粒图像的纹理分析及识别

以磨粒显微图像分析为应用背景，引入方向测度对磨粒图像表面纹理特征进行描述．该方法对磨粒图像各方向的灰度变化规律进行统计分析，提取了8个纹理特征．然后以提取的纹理特征为输入矢量，利用径向基函数神经网络对磨粒纹理进行分类识别．应用实例表明，方向测度综合反映了磨粒纹理的方向性和粗糙性，可用于磨粒纹理特征的描述；所建立的基于神经网络的磨粒纹理分类模型学习速度快，识别率较高．     

纹理特征抽取和纹理识别的神经网络系统

本文提出一个纹理特征抽取和纹理识别的神经网络系统,它含有一基于纹理回归模型的特征抽取网络和一个纹理识别的多层神经网络,尤其是前者是一个能求解回归系数的,神经网络,不仅解决了纹理特征抽取问题,而且解决了一大类采用最小二乘估计的应用问题,因而具有一定通用性.     

快速和尺度稳健的纹理图像识别

传统的纹理图像识别方法很难同时获得较好的识别精度、实时性和尺度稳健性,不利于实际的工程应用.因此,提出一种快速和尺度稳健的纹理图像识别方法.该方法首先利用高斯滤波构造一个纹理图像的多尺度空间,然后利用完备的局部二值计数(Completed Local Binary Count,CLBC)算法对多尺度空间中的每个图像提取局部二值特征,并跨尺度提取局部二值特征的最大值,再将多个分辨率的特征相结合作为纹理图像的最终特征描述,最后利用最近子空间分类器(Nearest Subspace Classifier,NSC)判定纹理图像的类别.在基准纹理图像数据库上的实验表明,该方法在识别精度、实时性和尺度稳健性方面获得了很好的综合性能,有利于实际的工程应用.     

基于纹理谱描述子的图像检索

本文利用一种相关性弱的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征．该纹理谱描述邻域内像素灰度变化模式,并以纹理谱直方图形式表示图像内容．建立了基于中文自然语言纹理描述词的图像检索系统,构建了纹理属性词典．实验结果证明,基于纹理谱描述子的特征是提取方法速度快,检索准确率高．     

基于小波纹理分析的隐写分析研究

提出一种基于模型的隐写分析技术．图像的小波子带分解系数纹理可以建模为两参数广义高斯分布．同时采用极大似然方法进行两个参数的估计．分析发现隐写将改变图像的纹理特性,从而可以从子带分布模型参数的变化中判断是否隐藏信息．采用神经网络、支持向量机,回归分析和费歇尔判别分析分别进行比较验证．试验结果表明方法的有效性,同时对各分类器的性能进行了评价．     

基于三维局部二值模式和核判别分析的三维人脸识别

二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式（3DLBP）和核判别分析（KDA）相结合的三维人脸识别方法．采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数、采用FRGCv2．0中2003春季采集的三维人脸库进行实验．实验结果表明,该方法在每人2个训练样本时,识别率为91．8％,而PCA和3DLBP的识别率分别为60．4％和78．3％;当每人的训练样本数增至6个时,识别率为98．4％,而PCA和3DLBP的识别率分别为87．8％和96．3％。     

基于纹理的图像检索算法

基于图像内容的检索CBIR(content-based image retrieval)是近年来的一个研究热点。它能够帮助人们在庞大的数字图像库中准确、快速地找出需要的资料。从图像的纹理特征入手,以彩色纹理图像作为研究对象,提出了一种新的基于纹理的图像检索算法。算法以小波分析作为预处理,合理分析、设计了特征向量的构成,并根据这些特征进行相似度计算,从而得出分类结果。在实验中对100幅图像进行检索,检索结果的正确率为75%。为了进一步验证算法的鲁棒性,对35种纹理及其旋转180°的图像共70幅图像进行检索,正确识别率为64%。实验说明本算法具有较高的识别率,并具有一定的鲁棒性。与其它算法相比,本算法在具有较高识别率的同时,能反映近似纹理的聚类性,且本算法不要求图像的尺寸完全相同。