结合图像纹理的自适应透射率修正去雾算法

图像去雾算法在户外智能监控及交通导航等领域普遍应用,通过去雾后提高图像的清晰度以提高目标的识别效果。暗通道及其改进算法在天空等景深灰色较亮区域的透射率估计存在偏差,易导致图像失真、细节模糊等问题,对智能交通领域图像识别有严重影响。本文提出了自适应透射率去雾方法对透射率进行补偿,采用对数变换获得对数补偿算子调节景深区域透射率,根据图像信息丰富程度计算出暗通道的置信度,结合图像纹理信息构造出纹理补偿算子,通过自适应透射率补偿参数调整灰色亮部区域的初始透射率,可有效改善图像去雾后失真等问题。本算法的平均梯度、信噪比、信息熵等客观指标较其他去雾算法均有所提高,图像中灰色亮部区域透射率补偿效果良好,复原图像细节清晰自然、亮度适中,有效提升了图像质量。

热轧线材表面缺陷的图像纹理分析及其缺陷机制探究

热轧线材是金属材料加工中广泛应用的一种形式,其表面质量直接影响最终产品的性能和质量。针对常见的热轧线材表面缺陷,明确不同类型缺陷的特征及其对产品性能的影响。在热轧线材表面缺陷分析中采用的图像处理技术和算法,揭示工艺参数对表面缺陷的影响以及纹理特征与缺陷形成的关联性,为热轧线材表面质量控制提供理论支持。

CT图像纹理参数熵、峰度、能量、标准差对肝癌的诊断价值

目的探讨CT图像纹理参数熵、峰度、能量、标准差对肝癌的诊断价值。方法选取医院2021年1月-2023年9月收治的疑似肝癌患者86例,全部患者均行CT检查,并行穿刺细胞学检查或手术病理检查,将穿刺细胞学检查或手术病理检查结果作为金标准,分析CT对肝癌的诊断效能;对比肝良恶性病变患者CT图像纹理参数熵、峰度、能量、标准差,绘制受试者工作曲线(ROC),分析CT图像纹理参数熵、峰度、能量、标准差对肝癌的诊断价值。结果86例疑似肝癌患者经穿刺细胞学检查或手术病理检查提示恶性50例,占58.14%;依据经穿刺细胞学检查或手术病理检查“金标准”,CT对肝癌的诊断灵敏度为(94.00%)、特异度为(94.44%)、准确度为(94.19%);肝恶性病变患者熵、峰度、标准差较良性患者高,能量较良性患者低(P<0.05);绘制ROC曲线发现,CT图像纹理参数熵、峰度、能量、标准差单独及联合检测诊断肝癌的AUC分别为0.866、0.732、0.883、0.812、0.935,均有诊断价值,且联合检测诊断价值最高。结论CT图像纹理诊断肝癌具有较高价值,联合测定熵、峰度、能量、标准差参数可定向评估肝癌风险,指导临床诊疗。

基于无人机遥感图像纹理与植被指数的土壤含盐量反演

基于无人机遥感技术获取农田土壤盐分信息为盐渍化治理提供了快速、准确、可靠的理论依据。本文在内蒙古河套灌区沙壕渠灌域试验地上采集了取样点0~20 cm的土壤含盐量,并使用M600型六旋翼无人机平台搭载Micro-MCA多光谱相机采集图像。利用Otsu算法对多光谱图像进行图像分类(土壤背景和植被冠层),基于分类结果分别提取剔除土壤背景前后的光谱指数和图像纹理特征,采用支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)构建土壤含盐量监测模型,其4种建模策略分别为:未剔除土壤背景的光谱指数(策略1)、剔除土壤背景后的光谱指数(策略2)、未剔除土壤背景的光谱指数+图像纹理特征(策略3)、剔除土壤背景的光谱指数+图像纹理特征(策略4),通过比较4种建模策略的模型精度以筛选出最优变量组合。结果表明:策略3、4所计算出的土壤含盐量反演精度高于策略1、2,策略1~4验证集决定系数R_(v)^(2)分别为0.614、0.640、0.657、0.681,因此利用图像纹理特征+植被指数对提高土壤含盐量的反演精度有重要意义。对比策略3、4,图像纹理特征+植被指数受到土壤背景的影响,策略4精度低于策略3精度,其R_(v)^(2)分别为0.614、0.657;各变量处理的最优模型均为ELM模型,建模集R_(v)^(2)分别为0.625、0.644、0.618、0.683,标准均方根误差分别为0.152、0.134、0.206、0.155。相比于SVM模型,ELM模型提高了土壤含盐量的反演精度。

航空发动机性能图像纹理片段划分方法

为了解决深度学习在航空发动机性能异常检测中出现的数据不平衡的问题,在高频次纹理片段对应性能稳定状态、低频次纹理片段对应异常波动状态的合理假设下,提出了一种航空发动机性能图像纹理片段划分方法。通过研究性能数据空间与RGB彩色空间的映射,提出高维性能数据图像化。引入分形盒维理论,定义纹理特征维数表征性能图像纹理特征,提出基于高频次生长树的图像纹理片段划分方法,实现性能图像按纹理出现频次的精细划分,建立正常样本和异常样本数量接近的数据集。选取多个航段发动机性能数据,与时频图和采样法生成的数据集进行对比验证。验证结果表明:该方法可以生成数量相当且真实客观的正常样本和异常样本,在ResNet50模型上的准确率达91.72%,减小了数据不平衡对准确率的影响。

基于BoF和迹变换多特征融合的图像纹理分类研究

针对BoF模型缺少几何特征、结构特征的表达,对纹理图像特征描述不充分等问题,提出一种基于BoF和迹变换多特征融合的图像纹理分类方法。首先通过关键点检测的方法获取纹理图像的碎片化图像,然后提取碎片化图像的迹变换特征和SIFT特征,通过特征交叉编码的方式和动态鉴别能量的方法,获取迹变换特征和SIFT特征的融合特征并进行特征单词优选,再以BoF模型进行特征编码,最后输入到支持向量机(SVM)中进行训练、预测和分类。实验在OutexTC10/TC12000和KTHTIPS纹理数据集上分别取得了100%、99.87%和97.6%的识别精度,结果表明该设计方法对具有几何特征、结构特征的纹理图像可以获得较好的分类效果,有效地提高了纹理分类的识别性能。

增强型局部二值模式及其图像纹理特征提取

局部二值模式(Local binary pattern, LBP)是一种非常有效的图像纹理描述算子。为了提取更丰富的人脸特征,提出了局部二值模式和环式二值模式(Ring Local binary pattern, RLBP)特征融合的增强局部二值模式算法。先用LBP算法对图像进行特征提取并转化为特征向量,再将其与使用RLBP算法生成的特征向量相融合。最后使用直方图交叉距离计算特征向量的相似度得到在数据集中的识别率。实验数据集选用ORL、ExtendYaleB人脸数据库以及掌纹数据库,实验结果表明,相对于LBP算法和其它融合算法提取到的图像特征而言,融合算法提取的特征更具有鉴别力,获得了更高的识别率。另外还在不同的噪声环境下进行了相关实验分析,证明了所提融合算法对噪声更具有鲁棒性。

磁共振T_(2)WI图像纹理分析在直肠癌T2/3分期中的应用价值

目的探讨磁共振T_(2)加权像(T_(2)WI)图像纹理分析在直肠癌T2/3分期中的应用价值。方法回顾性分析2019年1月至2022年1月南通大学附属如皋医院收治的92例经病理学检查证实的T2/3期直肠癌患者的资料。所有患者术前均行直肠磁共振成像(MRI)高分辨率平扫,选取T_(2)WI轴位图像进行病变纹理分析。比较T_(2)期和T3期直肠癌患者MRI纹理参数;分析直肠癌患者MRI纹理参数与T2/3分期的关系;分析直肠癌患者MRI纹理参数对T2/3期的诊断价值。结果T3期患者均值、自相关、熵、方差和高于T_(2)期患者,对比度低于T_(2)期患者,差异有统计学意义(P<0.05)。均值、自相关、熵、方差和均是直肠癌患者T2/3分期的影响因素(P<0.05)。MRI纹理参数联合检测诊断直肠癌患者T2/3期的曲线下面积高于各项单独检测。结论均值、对比度、自相关、熵、方差和会影响直肠癌患者T分期,磁共振T_(2)WI图像纹理分析技术用于T2/3期直肠癌术前分期具有较高的诊断价值。

基于图像纹理分析的井下电视岩层裂缝分区方法研究

井下电视成像技术能够提供井下直观的图像信息,广泛地应用于工程勘察领域。在井下电视图像资料解释中,通常基于图像显示的地层岩性、产状和构造发育情况,利用人工来推断地层分层分区的边界。为降低人工识别的主观影响、提高识别效率,本文提出基于2D Log-Gabor滤波器的井下电视岩层纹理特征分区方法,通过基于最佳聚类数选择的K-均值聚类算法(Optimal K-means Clustering Selection Algorithm,OKMS算法)实现不同纹理特征区域井下地层的分区。实际应用表明:基于2D Log-Gabor滤波器的井下电视岩层裂缝分区方法能够对岩层裂缝、破碎带和完整岩层进行客观准确的分区,自动分区效率和准确率较人工识别提高了36%,该方法为井下电视岩层裂缝自动分区提供了参考依据。

MRI医学图像纹理分析系统的研制与开发

很多研究都已经证实当人体的组织发生病理变化时,图像纹理特征也会相应改变,如何从MRI图像中提取表征这种常规MRI无法观察到的微观结构改变的特征是本文研究的重点。本文旨在开发一个对MRI医学图像进行纹理分析的系统,其功能包括实现图像的显示及图像信息的读取。选取ROI(Regions of Interest,感兴趣区),对感兴趣区提取5个纹理特征,形成样本,存入样本库,以及对样本进行分类和统计检验。本系统的开发为从纹理分析的角度研究MRI医学图像提供了方便,具有较高的实用价值。

自适应分数阶微分在图像纹理增强中的应用

针对目前只能通过人为实验指定最佳分数阶微分阶数的现状,为了节省大量人工寻求最佳分数阶微分阶数的时间,研究并提出了可以依据掩模窗口大小、G-L公式、图像梯度特征和人眼视觉特性等理论的能够自动生成分数阶微分阶数的新方法,基于该自适应阶数,设计并实现了对应的算子掩模。采用了信息熵、平均梯度等图像纹理特征评价参数做定量分析和实验验证,结果表明,该方法对任意灰度图像可以得到连续变化的增强效果,接近于最佳分数阶微分增强效果,符合人们的视觉感受,是有效的图像纹理增强方法。

图像纹理特征及其在CBIR中的应用

基于内容的多媒体信息检索是当前世界的研究热点 ,然而在图像内容表示及其相似性度量这两个关键问题上取得的进展还不能令人满意 .通过深入研究纹理的本质和人类视觉系统的特性 ,结合MPEG 7标准提出的图像内容描述子概念 ,提出一种新的谱方法来描述图像的纹理特征 ,并将其应用于图像内容的表示和检索 .在此基础上 ,讨论了图像的颜色描述子和相似性度量策略 。

一种基于纹理元灰度模式统计的图像纹理分析方法

本文提出了纹理元灰度模式的概念及采用纹理元灰度模式统计进行纹理分析的方法 ,根据纹理元灰度模式分布直方图 ,定义了若干反映其模式分布的特征 ,利用它们作为纹理特征对纹理图像进行分类与分割 ,并采用Laws纹理能量法做了对比实验 ,实验表明 ,采用本文方法比传统方法能取得更好的效果 ,有很强的实用性 .

基于地统计学的图像纹理在岩性分类中的应用

纹理是遥感图像的重要特征,它揭示了图像中辐射亮度值空间变化的重要信息。本文运用地统计学中的对数变差函数计算图像纹理,并与图像的光谱信息结合,进行图像岩性分类,分析了不同大小窗口纹理信息对分类精度的影响。结果表明,运用地统计学原理进行图像分类,可大大提高图像的分类精度;采用较大窗口提取的纹理信息参与分类能使总体分类精度提高,但某些岩性类的分类精度有所下降,建议在实际应用中,根据具体情况选择窗口的大小。

一种基于颜色连通的图像纹理检索新方法

提出并实现一种结合图像颜色连通区域信息及其纹理特征的图像检索新方法 .首先提取图像的分块主颜色 ,根据提出的相关颜色定义 ,搜索确定图像中的颜色连通区域集 .然后 ,提取图像中各颜色连通区域对应的四种颜色共生矩阵特征 ,利用针对该特征设计的图像相似性度量函数实现基于内容的图像检索 .实验结果表明 ,该方法能有效结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息 ,具有良好的检索效果和性能 .

基于灰度共生矩阵的多波段遥感图像纹理特征的提取

主要探讨用灰度共生矩阵测度纹理特性,对多波段适感图像进行特征提取时,各个波段的权重选取问题。根据纹理技术特点,将原始的多波段适感图像分成若干个互不重叠的多波段适感子图像。其中,用均值法和主分量分析法,将子图像各个波段的特征向量合成一个向量,并且把这个合成的向量作为这个子图像的特征向量。应用高斯有限混合模型与期望极大化算法,对适感图像纹理特征空间的数据进行聚类分析和参数估计,用贝叶斯定则对多波段遥感图像进行分类。最后我们将各种不同的分类结果进行了对比,得到了最佳的分类结果并给予讨论。

图像纹理特征提取方法综述

纹理是一种重要的视觉线索,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分类与分割是图像处理领域一个经久不衰的热点研究领域,纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题,一直是人们关注的焦点,各种纹理特征提取方法层出不穷。在广泛文献调研的基础上,回顾了纹理特征提取方法的发展历程,分析了其研究现状,对纹理特征提取方法进行了较为全面的综述,对其进行分类和比较,最后给出了纹理研究领域的主要发展趋势。

图像纹理分析的灰度-基元共生矩阵法

将描述纹理特征的统计方法和结构方法结合起来,提出灰度-基元共生矩阵,既能描述图像的灰度分布信息,又能表达局部细节。采用正规化处理,减少共生矩阵的计算量;将传统共生矩阵的一些特征如熵等引入基元—共生矩阵特征的计算,定义相应的特征向量。采用这种方法解决了单独使用某一方法的缺点,如计算量大、表达复杂、特征表达不够准确等。

基于时频谱图和粗糙集的柴油机故障图像纹理特征自动提取

将图像纹理特征提取技术引入到柴油机连杆轴承磨损故障诊断中,首先采用连续小波变换对柴油机连杆轴承振动信号进行时频分析,为了减少循环波动的影响,将三个工作循环信号的时频分布平均为一个工作循环信号的时频图;然后将不同磨损工况的时频分布图转化为灰度图像,提取基于灰度共生矩阵四个角度的图像纹理特征参数;最后利用变精度粗糙集理论提取与故障程度强相关的特征参数。诊断实例表明:灰度共生矩阵能够反映柴油机连杆轴承不同磨损工况,变精度粗糙集可以从中提取出与故障程度强相关的五个关键参数用于分辨连杆轴承的四种磨损工况,小波时频图像特征提取和变精度粗糙集相结合能实现连杆轴承故障特征的自动提取。

利用ERS-2 SAR图像纹理分析方法揭示长白山天池火山近代喷发物空间分布特征

简单介绍了SAR图像的纹理特征以及正交小波变换纹理提取方法。论述了SAR图像的纹理特征参与分类的重要性。以长白山天池火山为例 ,通过对ERS 2SAR图像进行纹理分析 ,提取了SAR图像两个层次的尺度变化、时频局部化和方向性纹理特征。并将SAR纹理特征与TM图像及DEM进行复合 ,利用多源信息各自的优势 ,进行了BP神经元网络分类 ,从较大范围对长白山天池火山 73 5± 1 5aB .P .大喷发的喷发物空间分布进行评价。获取了长白山天池火山近代喷发物的空间分布及规模。这对长白山天池火山未来喷发危险性初步评价、火山地质制图及火山灾害预测有重要意义。