采用部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别

提出一种基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别方法.首先,对煤和煤矸石0~255级灰度图像的前部分灰度信息作灰度级压缩和灰度矩阵扩阶处理,对剩余灰度级部分保持原灰度级不变;然后,根据灰度共生矩阵纹理特征分析理论,分别计算压缩扩阶后的煤和煤矸石灰度图像的能量、熵、惯性矩及相关性.最后,对煤和煤矸石各100张样本采集图像进行处理,并依据特征参数分类识别.结果表明:基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的特征参数能够很好地对煤和煤矸石图像进行有效识别,总的正确率达到93.5%.     

基于二维灰度熵及混沌粒子群的图像阈值选取

为了同时考虑直方图的概率信息和类内灰度级的均匀性,提出了基于灰度级-梯度二维直方图的Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取方法.给出了Shannon灰度熵和Tsallis灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,导出了二维Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取公式及其快速递推算法,并利用混沌粒子群算法寻求两种阈值选取方法的最佳阈值.实验结果表明,与基于改进的二维最大熵及粒子群递推的阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像能更准确地反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.     

基于灰度共生矩阵和支持向量机的茶叶病害诊断研究

针对茶叶病害由于致病机理不同导致病斑纹理不同的特点,通过灰度共生矩阵来构造茶叶病害的纹理特征和将支持向量机应用到茶叶病害的识别方法;由于支持向量机是一个二分器,提出了投票最大策略建立SVM多分类识别算法。首先对茶叶病害的图像进行预处理以改善图像质量,然后利用灰度共生矩阵构造和提取了5种纹理特征,最后建立支持向量机多分类识别器并对茶叶病害进行识别。实验结果表明:利用灰度共生矩阵构造的纹理特征对茶叶病害的识别效果好;不同核函数的识别性能不同,径向基核函数比较适合茶叶病害的识别,识别率高达86.67%;不同样本数的识别性能不同,支持向量机在解决小样本的病害识别问题上有很好的识别能力,最低识别率达到70%,稳定性好。     

基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法

现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,导出了基于灰度-平均灰度级直方图的Arimoto灰度熵阈值法,并给出了中间变量的快速递推公式;最后,提出了二维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法,推导了相应的公式,大大减少了运算量.实验结果表明,文中所提算法运行速度快,分割性能优于现有的5种同类阈值分割算法,分割后图像中的目标完整,边缘纹理清晰,细节更为丰富.     

基于概率支持向量机的激光雷达风切变图像的识别

针对标准支持向量机在激光雷达风切变图像识别中无法提供后验概率这一问题,从有监督聚类的角度,提出一种基于FCM的概率支持向量机识别方法. 先利用灰度-梯度共生矩阵提取激光雷达风切变图像的纹理特征,再利用支持向量机确定分类面,最后利用条件约束和FCM确定各类样本距离分类面的概率分布. 实验结果表明,该算法对3种风切变的整体识别率可达到95.52%,与两种同类算法相比,识别率分别提高了1.27%和1.21%.      

基于模糊支持向量机的飞机蒙皮损伤识别方法

针对目前飞机蒙皮无损检测,目视检测存在人为因素影响严重,其他检测手段检测成本高,检测过程复杂。采用基于飞机蒙皮图像灰度共生矩阵的检测方法,通过机器视觉系统,采集飞机蒙皮图像,建立了正常、裂缝、腐蚀和撞击四种飞机蒙皮图像库;根据飞机蒙皮不同损伤表面纹理不同,提取图像的灰度共生矩阵,提出了基于样本紧密度模糊支持向量机的蒙皮图像损伤识别方法。该方法在欧氏空间考虑损伤样本类别的距离度量特性,通过定义模糊连接度,提高了样本的区分度。实验表明,采用样本紧密度模糊支持向量机识别率要优于支持向量机以及普通模糊支持向量机,蒙皮损伤识别率可以达到93.333%。     

基于灰度冗余的红外图像直方图处理技术

该文提出一种改进的消除灰度冗余的红外图像直方图均衡算法.通过统计红外图像灰度的分布规律,将像素灰度分布为零的灰度级进行完全压缩,设定适当的阈值,将小于阈值的无效灰度级映射到阈值灰度级,对有效图像灰度级进行无损均衡.该算法在压缩灰度冗余的同时,进行直方图均衡,克服了传统直方图方法在图像增强时造成的灰度断层和丢失,提高了图像质量.     

一种新的浮选泡沫图像识别方法

针对灰度共生矩阵法提取的浮选泡沫图像纹理特征相互混叠,不利于聚类和识别的问题,提出一种基于正交保局投影和支持向量机的浮选泡沫图像识别新方法.该方法利用正交保局投影法对原始纹理特征参数进行变换处理,有效改变了不同类别特征参数的聚集程度,并利用支持向量机进行分类.实验结果表明,所提方法的正确识别率能够达到93.5%,与基于最近邻分类器的主元分析法相比,其性能更好.     

云图纹理分析结合SVM的地表太阳辐射预测

太阳能资源的间歇性与不稳定性为地表太阳辐射的准确预测带来很大的挑战.本研究通过对全天空图像进行纹理特征分析,并结合支持向量机模型,实现了对地表太阳辐射的预测.首先,基于全天空图像,利用数字图像处理技术提取与太阳辐射相关的图像纹理特征,包括反差、熵、灰度相关与能量;然后,结合图像特征与辐射衰减系数建立回归模型;最后,基于支持向量机模型实现地表太阳辐射的预测.实验结果表明:本文算法的预测精度明显优于基于统计的传统算法,同时优于基于云团遮挡预测的算法,为准确预测复杂天气条件下的地表太阳能辐射提供重要的参考依据.     

UUV海面红外侦察图像自适应归并直方图拉伸增强算法

针对水下无人航行器(underwater unmanned vehicle,UUV)海面红外侦查图像灰度级密集、图像模糊、受海浪干扰强烈的特点,提出了一种自适应归并直方图拉伸增强算法。首先,根据灰度直方图得到灰度级值直方图;然后根据最大类间方差法或大津法算法结合灰度级值直方图实现直方图归并阈值的自适应选取,进而得到图像的归并直方图;最后,实现归并直方图的拉伸增强。该算法有效增强了图像的轮廓边缘,突出了目标特征,使海面波浪具有更清晰的纹理,对灰度范围较窄的模糊图像具有较好的处理效果。     

基于特征联合和支持向量机的人脸识别

在兼顾实时性的情况下,为了进一步提高人脸识别的识别率,本文提出一种基于特征联合和支持向量机的人脸识别方法。首先,提取人脸样本的梯度方向直方图特征和局部二值模式特征,并将这两种特征进行联合形成样本的联合特征。其次,使用主成分分析法对样本联合特征进行降维得到样本的低维联合特征。最后,利用训练样本的低维联合特征训练支持向量机得到一个人脸识别器,并利用该人脸识别器对测试样本进行识别。基于ORL人脸库的实验结果表明,与现有方法相比,本文方法在取得较高识别率的同时也取得了较好的实时性。     

图像灰度熵特征与SVM分类结合的人脸检测

提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法.在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念,并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征.在人脸检测系统中,把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练,得到检测用分类模型,然后把分类模型应用于人脸检测.实验证明了这种方法的有效性.     

图像灰度熵特征与SVM分类结合的人脸检测

提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法．在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念，并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征．在人脸检测系统中，把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练，得到检测用分类模型，然后把分类模型应用于人脸检测．实验证明了这种方法的有效性。     

基于混合特征和支持向量机的抽油杆缺陷识别

为了提高抽油杆的缺陷识别率,将小波包能量特征和时域峰峰值特征组成的混合特征向量和基于小样本的支持向量机法应用于抽油杆的缺陷识别中.应用基于类距离的可分离性判据,证明了混合特征比单一小波包能量特征的可分离性强,在一定程度上可提高抽油杆缺陷识别的有效性;同时应用大量的数据和一对一分类的支持向量机进行抽油杆缺陷模式识别.其识别结果表明,混合特征具有比单一小波包能量特征更好的分离性,识别缺陷的泛化误差小,提高了抽油杆的缺陷识别率.     

基于多特征融合和支持向量机的煤矸石自动分选研究

本文提出了一种基于多特征融合和支持向量机的的煤矸石分选方法。首先对煤矸石图像进行预处理，以减小或消除噪声的影响，然后分别从纹理谱、小波变换和分形等多角度提取图像的纹理特征值，选取多个纹理特征作为分类器的输入特征，并对选择出的分类特征进行内部归一化，最后采用支持向量机实现煤矸石的分选。实验结果表明，本文所提出的分选方法达到了较高的识别正确率，且能够满足实时要求。     

基于模糊支持向量机的一维距离像识别

在毫米波雷达一维距离像识别中,为达到消除噪声与孤立点影响的目的,在研究了基于距离和样本紧密度的隶属度函数的基础上,提出了一种能反映雷达回波信号在特征空间分布的隶属度函数.用一个紧凑的超椭球体将样本包围起来,并使用超椭球体的方向半径度量样本之间的紧密度.将改进的基于样本紧密度的隶属度函数应用于模糊支持向量机中,可较好地区分开支持向量与含噪声或野值的样本.实验结果显示:随着雷达回波信号信噪比的降低,支持向量机的目标识别率迅速下降,而模糊支持向量机的目标识别率只下降了1%,有效地减小了噪声对一维距离像识别结果的影响.     

基于二维倒数灰度熵的河流遥感图像分割

为进一步提高河流检测与识别系统中河流遥感图像分割的准确性和处理速度,提出了分解的二维倒数灰度熵河流遥感图像阈值分割方法.首先引入了倒数灰度熵,避免了香农熵中的无定义点问题,给出了一维倒数灰度熵阈值选取方法,考虑了图像灰度级概率及类内像素灰度均匀性;然后经推广导出了二维倒数灰度熵最佳阈值选取公式,增强了抗噪性;最后提出了二维倒数灰度熵的分解算法,将求解二维最佳阈值转化成分别求解灰度级图像和邻域平均灰度级图像的一维最佳阈值,运算量从O(L4)大幅降低至O(L).经大量实验验证,与改进的Otsu法、基于粒子群优化(PSO)的二维最大香农熵法、基于混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的二维斜分倒数熵法相比,该方法在对河流遥感图像的分割效果和处理速度方面有明显优势.     

自适应阈值局部特征融合的人脸识别

针对局部二值模式(local binary pattern,LBP)提取图像纹理特征时阈值不能自适应以及缺少方向信息的问题,文章提出了一种自适应阈值局部特征融合的人脸识别算法。首先对原始人脸图像进行分块处理,提取每个子块自适应阈值均匀模式的局部二值模式(uniform local binary pattern,ULBP)特征和局部梯度编码(local gradient coding,LGC)特征;然后,将2种局部特征串联在一起融合为1种特征,得到每个子块的直方图特征,把每个子块图像的信息熵作为直方图加权系数,将所有子块图像的直方图乘以各自的加权系数,连接得到整幅人脸图像的直方图特征;最后用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行识别分类。在ORL、Yale、FERET(be、bj、bf子库)人脸数据库上进行试验,该人脸识别算法分别得到了99.0%、98.7%、87.5%、93.0%、88.5%的识别率,正确识别率较高,算法对其他纹理分类、目标识别也具有一定的参考价值。     

基于PF能量特征和SVM的变速箱轴承故障诊断方法

内圈点蚀、外圈压痕是变速箱滚动轴承常见典型故障,为实现其快速、准确诊断,提出基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)的PF(Product Function)分量能量特征和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)相结合的变速箱滚动轴承诊断方法.将采集的振动信号进行LMD局部均值分解,获得若干个PF分量,并以计算的PF分量的能量熵作为特征量输入支持向量机,进行滚动轴承的故障类型的识别.通过对滚动轴承正常状态、内圈点蚀故障和外圈压痕故障的诊断效果对比分析表明,相对于基于神经网络的轴承故障诊断方法,基于PF分量能量特征和支持向量机的诊断方法有着更高的故障识别率.     

基于高光谱图像技术的番茄叶片氮素营养诊断

通过提取番茄叶片高光谱图像的灰度、纹理特征将高光谱数据立方体转化成二维特征曲线,再利用特征选择方法 CFS对所有波长进行筛选,确定灰度特征的特征波长:549,669,742,830 nm和纹理特征的特征波长:482,684 nm.每个样本共有12个特征变量,对这12个变量进行主成分分析,提取9个主成分因子作为模型的输入向量,采用支持向量机建立番茄氮素营养水平诊断模型,得到4个梯度氮素水平(N1,N2,N3,N4)番茄叶片的正确识别率为96%,88%,92%,92%.研究结果表明高光谱图像技术对番茄氮素营养水平具有较好的诊断作用.