应用灰度共生矩阵的纹理特征描述的研究

研究一种基于灰度共生矩阵常规量度的纹理特征描述方法。在遥感图像上截取纹理均匀的小图像,进行各种变换,并应用Matlab软件求得其灰度共生矩阵与各个量度值。将已有灰度共生矩阵量度进行线性组合,针对不同样本借助测量平差的方法得出一个新的目标参量的线性表达式模型。选择能够识别样本纹理特征的线性组合形式计算其值。提取所需的纹理特征并用Matlab软件对图像进行计算验证结果。将此方法运用于遥感图像后,可区分出不同的纹理特征。     

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D-S证据理论的纹理图像分类方法

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设.实验结果表明,基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.     

图像纹理特征的提取方法

纹理特征是图像分析的重要线索,纹理特征的提取方法层出不穷,本文重点介绍了几种借助纹理统计特性的提取方法,并对其算法进行了比较.这些方法包括:1、基于图像灰度直方图的特征提取;2、基于图像灰度差值直方图的特征提取;3、基于图像灰度共生矩阵的特征提取.     

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.     

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。     

利用人工神经网络的偏光下热解炭织构类型识别

针对现有炭/炭复合材料热解炭织构类型的识别方法受人为因素影响较大和操作过程比较复杂等问题,提出了基于热解炭偏光形貌和人工神经网络的热解炭织构类型识别方法.识别时,从炭/炭复合材料的偏光显微图像中分割出热解炭区域,分别用线邻域灰度共生矩阵法和面邻域灰度共生矩阵法提取热解炭的纹理特征,并运用人工神经网络对提取出来的纹理特征进行自动识别,识别率都很高,表明这2类统计纹理特征可以对热解炭织构进行较好的描述.     

近红外图像纹理分析叶片含水率的初步研究

利用水分子对９６０ｎｍ附近的近红外光有较强的吸收这一特性,通过图像处理技术中的纹理分析方法,对三种作物（苞菜、青菜及生菜）叶片的近红外图像进行纹理分析,找寻图像的纹理特征量与叶片的干基含水率之间的关系,为应用图像处理技术获取作物生理信息作初步的研究采用纹理分析的直方图统计特征法、灰度—梯度共生矩阵法分别对叶片的近红外图像求出各自的特征量特征量与叶片干基含水率之间的线性关系不仅和特征量有关,而且和拍摄图像时的实验因素（如摄像头的工作距离、光圈、光强等）有关灰度—梯度共生矩阵法还取决于梯度图像灰度级的数目     

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.