高分辨率遥感影像滑坡纹理特征提取方法

针对目前滑坡提取所需数据多样、算法复杂、特征冗余且对于单体滑坡的纹理特征研究还不够充分等问题,根据Gabor滤波进行滑坡纹理特征分析,并融合光谱特征利用支持向量机实现滑坡提取。首先对滑坡影像进行多尺度多方向Gabor变换,其次对同一方向不同尺度Gabor特征进行融合得到多方向特征,最后对多方向Gabor纹理特征进行最大值过滤,构成多尺度多方向Gabor纹理特征。结果表明,对比局部二值模式、局部空间自相关,得出纹理分析方法对滑坡提取效果最好,具有较高的提取精度。

多尺度Gabor小波变换在图像检索中的应用

在基于内容的图像检索中,纹理特征是一种重要而又难以描述的特征。为提高图像检索中纹理特征的提取效率,通过对Gabor滤波器滤波特点的研究,提出一种基于多尺度Gabor小波纹理的图像检索方法。设计了一组具有多种尺度和多个方向的滤波器组,选择并优化滤波器组的各参数,对图像进行滤波和特征提取。设计并实现了一个基于Gabor纹理特征的图像检索原型系统。最后利用所获得的纹理特征对图像库进行检索。实验结果表明,多尺度Gabor小波变换是一种有效的纹理特征提取方法。

一种在图像和视频帧中检测文本的新方法

提出了一种在带有复杂背景的图像和视频帧中检测文本的由粗到细的新方法.首先用连通分量(Component Connect,CC)方法对可能是文本的区域进行粗定位,然后再进行纹理分析,得到特征向量后,用统计图的方法对其进行筛选,并对筛选后的特征向量使用BP神经网络进行分类,从而得到真正的文本区域.经过测试,提出的算法在图像和视频帧中的检测率达到95.3%.

计算机应用

0211846基于虹膜识别的身份鉴别〔刊〕/王蕴红//自动化学报.-2002,28(1).-1～10(K) 描述了基于虹膜识别的身份鉴别系统。该系统包括虹膜图像摄取、图像预处理、特征提取和匹配四个部分。虹膜图像摄取采用了自主开发研制的装置,特征提取采用Gabor滤波和Daubechies-4小波变换等纹理分析方法,匹配采用方差倒数加权欧氏距离方法。