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．     

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。     

基于共生矩阵和分形的彩色骨髓细胞图像纹理

在对骨髓细胞纹理分析的基础上,提出了一种基于共生矩阵与分形理论的对彩色骨髓细胞图像进行纹理特征提取的方法,该方法通过构造一种新的表征纹理特征的量——共生矩阵分形联合特征量,更好地将红系细胞与粒系细胞区分开,并且对同一系别细胞的不同成熟阶段做出了更好的区分．     

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.     

基于灰度共生矩阵和Mean Shift的目标跟踪算法

针对运用单一颜色特征描述运动目标时抗干扰性较差的问题,提出一种融合灰度共生矩阵和颜色特征的Mean-Shift目标跟踪算法.采用灰度共生矩阵推导的6个纹理特征参数和颜色特征分别表征跟踪目标,引入马氏距离计算纹理特征的相似度,并结合Bhattacharyya系数计算颜色特征的相似度,同时利用Mean Shift算法进行目标定位.实验表明,改进算法能在复杂背景下,有效、准确地实现目标跟踪.     

Assessing Texture of Slub-Yarn Fabric Using Image Analysis

The application of digital image processing to the classification of the slub-yarn texture is discussed. Texture of the slub-yarn fabric is analyzed by using the texture analysis techniques. The influence of the slub-yarn parameters on the fabric texture is discussed. Results indicate that texture of the slub-yarn fabric can be reliably measured using gray level co-occurrence matrix （GLCM） analysis. The four indices of GLCM, the angular second moment, the contrast, the inverse difference moment and the correlation, are sensitive to the change of the slub-yarn parameters, and can be regarded as the major indices for the texture.     

基于灰度纹理指纹的恶意代码分类

随着各种新技术的出现,传统的恶意代码的识别和分类技术存在着检测率瓶颈、实时监测效率不高的问题,为了提高准确率,提出了一种基于图像纹理指纹特征与深度学习神经网络结合的分类方法。该方法首先将数据集中恶意代码的二进制文件建模为灰度图,采用改进的灰度共生矩阵提取出恶意代码中的指纹特征图像,并选择不同步长扩展样本量,然后将该指纹特征图像作为输入数据集并采用卷积神经网络模型中进行分类训练。结果表明,该方法可以有效地分类恶意代码,准确率可达96.2%,并在泛化测试中取得了较好的效果。     

球团回转窑火焰纹理特征与温度模型

为了完成球团回转窑内温度监测,本文对温度影响最大的火焰状况进行研究。首先将彩色图像进行RGB分解成三幅灰度图像,利用灰度共生矩阵研究RGB各通道的纹理参数,如能量、熵、对比度、相关性,与通过黑体炉标定的温度建立对应关系,制成温度模型,用于实时监测球团回转窑内火焰状况,指导生产。在实际测试中,该模型最大误差为5%,能够满足生产要求。     

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.     

基于数字图像处理技术的赤星病烟叶图像判别

为了实现赤星病烟叶的智能化识别,帮助烟农及时采收烟叶,从而有效提高烟叶的产量与质量,采用图像处理技术研究3类新鲜赤星病烟叶图像.对3类赤星病烟叶图像作灰度共生矩阵分析,采用Roberts,Sobel,Canny,LoG算子的边缘检测方法,分割3类赤星病烟叶图像的赤星病纹理区域.对LoG算子检测方法进行简单改进,使得提取的区域效果清晰、噪声点少.     

无人驾驶车野外环境水体障碍物检测

野外环境下水体障碍物会对陷入其中的无人驾驶车造成损害。针对静态水面特征呈现出的较高亮度、较低饱和度以及平滑的纹理特征,提出将饱和度亮度比值颜色特征和从灰度共生矩阵中提取的纹理特征融合的野外水体障碍物检测方法。对图像进行HSV颜色空间转换提取颜色特征,计算灰度共生矩阵提取纹理特征,构成特征矩阵并训练SVM分类器用于实际检测。仿真和试验结果表明该水体障碍物检测方法有效,并能够有效地减弱光照变化对单纯基于颜色特征检测水体的负影响。