图像纹理特征新定义

为了更好地描述图像的纹理特征,定义了灰度—基元共生矩阵。该矩阵将描述纹理特征的统计方法和结构方法结合起来,描述图像的灰度分布情况,具有一定的旋转不变性。为了减少共生矩阵的计算量,采用了正规化处理方法。

旋转机械故障诊断的灰度-基元共生矩阵方法研究

研究了基于灰度-基元共生矩阵的故障诊断方法,该方法利用图形的灰度空间分布情况和描述纹理的纹理基元法结合起来提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形特征,可以有效地提取图形中纹理特征信息,直接利用BP人工神经网络实现旋转机械故障诊断。在600 MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验,诊断结果表明可以获得较高的诊断精度.

高分辨率遥感影像林地边界提取方法

由于高分辨率遥感影像上的信息高度细节化,加之噪声的影响,会导致基于像元级纹理特征的林地边界提取方法的效果不理想。为此,提出一种基于种子纹理基元合并的半自动林地边界提取方法。首先利用基于图模型的影像分割算法获取初始基元;然后定义了一种针对非规则基元统计基元级灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征的方法;最后在人工给定种子基元的基础上合并具有相似纹理的基元,并对基元合并的结果进行边界提取,得到高分影像上的林地边界。利用多源高分影像对所提方法进行验证及对比分析。实验结果表明,该方法对高分影像上大片典型林地的边界可取得较高的提取精度和计算效率。

双树复小波域基元共生矩阵的纹理特征提取方法

提出了一种双树复小波域基元共生矩阵的纹理特征提取方法。利用双树复小波域作为分析域,以纹理基元作为依据,来描述纹理的局部特征,提取图像纹理特征值。实验结果表明,该方法能有效提取出多尺度、多方向的纹理特征,并兼顾纹理局部随机性和整体规律性,所提取的纹理特征具有良好的聚类分离度和类内样本差异性。

基于纹理特征和核Fisher的红细胞识别算法

为解决正常红细胞的计算机自动识别记数问题,提出了一种红细胞识别分类计数算法。首先基于计算机图像处理技术,利用二值图的拓扑特性实现单个细胞的定位。然后根据定位信息提取单个细胞灰度图像数据,计算该细胞图像经小波变换后低频系数的灰度-基元共生矩阵,并提取能量、熵等8个特征作为特征矢量,利用核F isher判别实现对红细胞的识别和计数。实验结果表明该算法具有较高的分类识别正确率,可用于与红细胞形态变化相关疾病的辅助诊断。

基于小波纹理和基元合并的高分影像居民地提取

由于高分辨率全色影像(简称"高分影像")中的信息高度细节化,再加上噪声的影响,会导致传统基于纹理特征的居民地提取方法效果不理想。为此,提出一种基于小波纹理和基元合并的居民地提取方法。首先,利用结合小波变换(wavelet transform,WT)的分形网络进化算法(fractal net evolution approach,FNEA)获取初始基元,并对基元的多尺度小波纹理进行分析;然后,在人工给定种子基元的基础上合并具有相似纹理的基元;最后,对基元合并的结果进行数学形态学修整,得到居民地区域。利用天绘一号(TH-1)全色影像对所提方法进行验证及对比分析的结果表明,该方法对高分影像中的街区式居民地可取得较高的提取精度和计算效率。

基于动态纹理基元的外观设计专利检索

提出了一种根据图像内容动态提取纹理基元并对纹理基元提取特征的图像检索算法.首先,对图像进行LBP变换,根据LBP值呈现的周期确定纹理基元的初始大小;其次,通过逐像素点对比调整纹理基元窗口,最终确定纹理基元;最后,对纹理基元提取特征计算图像内容相似度.实验结果显示,在检索具有重复纹理基元的图像时,使用提出的方法得出的检索效果优于已有的基于整幅图像的检索方法.

基于灰度-基元共生矩阵的多光谱遥感影像分类

提出了基于灰度-基元共生矩阵的遥感影像纹理分析的方法,分析了提取的纹理特征,实现了利用模糊C-均值算法对多光谱影像和纹理特征影像进行分类,比较和讨论了各种不同的分类结果。