基于改进局部二值模式算法的中草药图像鉴别

以颜色特征和纹理特征相结合的方法实现中草药显微图像的识别。将RGB图像转换为HSV图像,以HSV直方图对目标图像颜色特征进行提取;在传统局部二值模式中引入支持旋转不变特征的算子,并以均匀模式来描述目标图像的纹理,从而有效降低特征的维数;针对传统局部二值模式未考虑邻域像素分布特点而影响了纹理特征提取效果的不足,为其加入邻域点灰度值间的关系,对所有的相邻像素进行二值化;以Chi平方统计法对直方图进行相似性度量;为克服传统K近邻法的多优解问题,引入最短距离模式对最优解进行提取;最后通过优化算法来验证其集体性能,过程中结合训练集与测试集,证实优化算法的识别效果更佳。     

半色调图像纹理特征提取方法

提出基于局部二值化模式和像素相关算子的半色调图像纹理特征提取方法，以实现误差分散类半色调图像的分类。该方法是将误差分散类图像先进行局部二值化模式变换，再以任一像素点为中心，取适当的距离提取八个方向的像素相关值作为图像的特征向量，最后将提取的特征通过BP神经网络进行分类。实验结果表明，提出的算法适用于二值图像的特征提取，能够降低局部二值模式的特征维数，提高时间效率和空间利用率；相对灰度共生矩阵算法提出的算法在计算复杂度、识别精度等性能方面都有所改善。     

基于特征融合与局部判别映射的苹果叶部病害识别方法

针对利用植物病害叶片图像特征识别病害类别的复杂性,提出一种基于特征融合与局部判别映射的植物叶部病害识别方法。首先,在中心对称局部二值模式(CS-LBP)的基础上,设计了一种自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP),由此分割病害叶片的病斑图像;然后提取并融合病斑图像的纹理、形状和颜色特征;再利用局部判别映射算法对融合特征进行维数约简;最后利用支持向量机进行病害类别分类。在3种常见苹果病害叶片图像数据库上进行病害识别验证试验,结果表明,该方法能够有效识别苹果叶部病害,平均识别率高达96%以上。     

图像识别算法在中草药鉴别中的应用

引入图像识别算法,以颜色特征和纹理特征相结合的方法实现中草药显微图像的识别。针对传统局部二值模式的不足以及K近邻法的多优解问题,加入邻域点灰度值间的关系,对所有的相邻像素进行二值化;以Chi平方统计法对直方图进行相似性度量;结合训练集与测试集,验证优化算法在中草药横截面显微图像识别方面的效果。     

基于空间邻域信息的加权FCM图像分割方法

提出了一种新的加权模糊c均值图像分割方法,该方法根据邻域象素间的灰度变化,选取与目标象素灰度特性相似的邻近象素组成高度相似象素区域,建立邻域像素隶属度对目标象素隶属度的空间影响函数,通过空间影响函数来重新估计目标象素的模糊隶属度,以反映不同象素点对目标象素点分类的影响。由于该算法利用象素空间邻域关系对模糊隶属度进行了调整,使得目标分类时考虑了图像象素的邻域信息。试验结果表明,提出的方法抗噪性能强、收敛速度快,能够有效的分割图像。     

基于牛肉大理石花纹标准(BMS)图像的纹理特征分析

 【目的】研究基于图像纹理特征来描述牛肉大理石花纹标准的方法。【方法】以日本、美国和澳大利亚的牛肉大理石花纹分级图像为基础,通过线性回归的方法来研究纹理特征与牛肉大理石花纹标准之间的内在关系。【结果】通过彩色梯度和局部二值模式(LBP)处理后提取灰度共生矩阵的4个特征：对比度、相关度、能量和一致性,这些特征可以准确地描述3个不同国家的牛肉大理石花纹标准。其中,能量特征对图像的差异性不敏感,可以作为3种牛肉大理石花纹标准的共性特征。【结论】基于牛肉LBP纹理特征的线性回归预测模型可以作为牛肉大理石花纹标准的一项合理评估依据。     

Gabor小波和局部二值模式结合的一种人脸识别算法

针对传统的Gabor小波存在提取特征维数高、识别时间长的缺点,对Gabor小波的使用方法进行了改进.首先利用Gabor小波的幅值直接与人脸图像作乘积得到Gabor图像,接着使用局部二值模式得到纹理图像,然后提取出纹理图像的直方图信息,作为人脸图像的特征,最后使用支持向量机作为分类器,在未经过预处理的ORL人脸数据库中取得95%的识别率.平均每张人脸图像识别时间为0.14s,表明该算法能符合实际应用的要求.     

基于多阶局部二值模式的图像纹理提取技术探讨

人脸特征提取,是人脸识别技术过程中必不可缺、非常关键的步骤之一,目前常见的方法有基于面部器官的特征提取、基于模板的特征提取、基于代数方法的特征提取、基于弹性匹配法的特征提取等多种方法,T.Ojala等人提出了局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)方法,利用它来进行图像的纹理特征提取。利用局部二值模式算子验证了二阶局部二值模式方法更有利于提高图像的识别效果,方法简单易行,计算量小,如能与其它的方法一起配合使用,则能大大提高图像的识别率。     

基于Canny算子的边缘检测研究

图像的边缘是指图像中邻域灰度有显著变化的像素的集合。它是图像的基本特征,因此边缘检测方法在图像处理中成为一个十分重要的课题。经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律,用简单的方法检测边缘。但是,因为边     

采用自适应加权扩展LBP的单样本人脸识别

提出了一种采用自适应加权扩展LBP(AWELBP,adaptively weighted extended local binarypattern)的单样本人脸描述方法,首先对单样本的人脸图像进行多尺度分块,对子块的图像进行扩展均匀LBP算子运算,同时同步生成图像局部熵图谱(LEM,local entropy map),计算每一子块对整体人脸图像纹理描述的贡献度图谱,根据贡献度图谱对每个子块的LBP直方图进行自适应加权,最后将各子块的LBP直方图进行连接形成人脸特征。本算法在ORL、Yale、Yale B人脸库上对部分遮挡、表情变化、光照变化等环境进行测试,并与传统算法以及与多种LBP改进算法进行比较,结果表明该算法对部分遮挡、表情变化和光照等环境下单样本人脸描述具有较好的效果。     

局部均匀模式描述和双加权融合的人脸识别

目的 针对LBP算法对边缘及噪声信息比较敏感,提出一种统一化的局部均值模式(ULMP)描述算子。考虑到全局和局部特征在识别上的互补性,提出一种ULMP描述和双加权融合的人脸识别方法。方法 首先利用ULMP算法获得整幅图像的编码图,接着将其分块,统计每一子块的直方图获得局部纹理特征,并结合BP神经网络得到局部分类结果。引入云模型求取不同子块的权值,对局部分类结果进行加权融合。整体纹理特征的获取是将不同子块的直方图特征串联。在得到全局和局部的分类结果后,将两者加权集成,获得最终的识别结果。结果 在ORL和Yale人脸库上进行实验,ULMP具有很好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了95.9%的平均识别率,分别比局部二值模式(LBP)、MCT、局部方向模式(LGP)、统一的LBP(ULBP)和局部中心二值模式(CSLBP)高11.3%、10.6%、9.5%、8.9%和3.9%;在Yale库上取得了97.4%的识别率,分别比LBP、MCT、LGP、ULBP和CSLBP高19.9%、17.7%、10.7%和0.7%。在ORL和Yale人脸库上,本文提出的双加权融合模式分别取得了98.5%和98.34%的平均识别率,高于任何单一模块。结论 本文提出的纹理提取算法ULMP,具有很好的平滑噪声及边缘信息的作用,适用于面部纹理特征的提取。利用云模型求取的权值的方法能够较好地发挥局部分类器间的集成作用,最终有效地提高了系统的整体性能。双加权融合模式是一种精确且有效的人脸识别方法,适用于静态人脸图像的匹配识别。     

基于LBP纹理和改进Camshift算子的车辆检测与跟踪

提出了利用背景图像LBP（局部二值模式）纹理和当前帧图像LBP纹理的相似度分析提取前景的方法,克服了车辆检测中常用的帧差法、背景差分法对光照比较敏感的缺点.同时基于H,S,V分量及改进的LBP纹理的联合直方图与金字塔L-K光流法中心跟踪相结合的Camshift跟踪算法,有效地解决了背景目标颜色相近可能会导致跟踪的目标区域加入背景后变大、处理较大帧间位移的视频跟踪上搜索窗口的位置准确度较低的问题.实验证明,该方法具有良好的检测和追踪效果.     

Comparative studies on some yield contributing traits of wheat sown in binary mixtures

Cultivar mixtures have been suggested as ways to increase crop productivity. This field study was conducted to investigate the competition among five cultivated varieties of wheat (Triticum aestivum L.) for the traits like plant height, flag leaf area, fertile tillers per plant, spike length, spikelets per spike, spike density, grain weight per spike, and seed index in relation to competition with yield per plant. It was observed that cultivar mixtures ought to be more productive than corresponding pure stands. Four binary combinations of Seher2006-Kohistan97, Farid2006-SH2002, SH2002-Shahkar95, and SH2002-Kohistan97 were superior in performance, showing land equivalent ratio (LER) values greater than one for plant height, fertile tillers per plant, spike density, grain weight per spike, and grain yield per plant. It was observed that the performance of binary mixtures was mainly due to the increased average performance in spike density, grain weight per spike, and grain yield per plant. The competitive ability of wheat varieties in mixtures was independent of each other for the respective traits, which lead to cumulative effects for the increased performance within the associates in mixtures.     

基于RS和GIS技术的京郊西北地区土地利用变化的景观过程响应

应用遥感与地理信息系统技术,对3期TM影像(19891、996、2005)进行解译判读,获取北京西北地区的土地利用数据.同时应用土地利用时空演变模型、土地利用动态度模型和景观生态学方法,从景观格局的角度定量分析1989—2005年间区域景观过程对土地利用变化的响应.结果表明:近16年来耕地、沙荒地和未利用地的面积明显减少,而城市及建筑用地和林地的面积在连续增加;各景观组分间的转移过程频繁,其中耕地斑块向城市及建筑用地斑块的转移数量最大,沙荒地向林地的转变最为明显;1989—1996年间的综合土地利用动态变化率较1996—2005年间的大,变化集中表现在西北城郊过渡区域;各景观类型的平均斑块形状趋于简单,景观多样性、均匀度指数和破碎度指数呈现增加趋势,而优势度指数在逐渐减小;城市及建筑用地的不断扩张,林地景观平均斑块面积持续减小,并呈现破碎化,是土地利用变化的景观生态过程响应.要实现区域土地资源的可持续发展和景观生态功能的良性发挥,须注重土地利用格局优化,维护景观生态过程与格局的连续性.     

林火烟雾图像自动识别中的模式分类器选择

探索了支持向量机（SVM）方法解决由脉冲耦合神经网络（PCNN）提取的林火烟雾图像特征后的计算机视觉模式识别问题。针对由于林火烟雾图像的纹理特征不突出,即便用特殊方法提取出来的特征向量也维数较高,对后续分类器性能提出较高要求并且分类效果存在很大的未知性等问题,通过实验,对3种人工神经网络分类器和支持向量机分类器的烟雾图像特征甄别效果进行了详细对比。结果表明:基于支持向量机的分类器在复杂的森林背景情况下对烟雾有很好的分辨能力,其识别准确率达到94.26%,并且在识别准确率和分类速度两方面都超过了作为对照的3种神经网络分类器。      

江西省县域粮食生产地域格局变化研究

本文运用ESDA空间相关分析理论,结合GIS技术,探讨了1980-2009年江西省县域粮食生产的地域格局变化规律及特征。结果表明:研究期内江西省粮食生产向产粮大县、湖区和平原区集中分布;近30a粮食生产重心一直在丰城市境内,略微向东北偏移2.09km;县域单元粮食生产具有明显的正相关性,空间聚集分布显著;1980、1990、2000和2009年位于HH和LL象限的县域分别占总单元数的49.45%、59.34%、58.24%和71.43%,局部集聚格局显著,集聚能力不断增强;粮食生产局部空间集聚显著高产区(HH)以鄱阳湖平原南部地区为中心,包括南昌县、进贤县、高安市、樟树市、丰城市、新干县、余干县、抚州市区、东乡县,显著低产区(LL)县域很少,仅包括1980年的湖口县和2000年的湖口县、星子县、永修县。影响粮食产量空间格局主要因素为粮食播种面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥使用量等。     

基于MCR和重力模型下的厦门市生态空间网络构建

伴随高密集土地开发,城市内部生态栖息地被严重侵蚀,致使区域生态走廊分散度、隔离度剧增,削弱生态斑块间的有效连接,影响了区域可持续发展。研究基于形态学空间格局分析（MSPA）、最小阻力模型（MCR）和重力模型,对厦门市重要生态源地进行提取,并模拟构建其生态走廊。结果表明:1）根据MSPA分析结果,厦门市核心区在所有景观类型中占比最高,为89.29%,且景观类型多为林地,占核心区总面积49.69%;2）结合重要生态源地景观连通指数,共选取17块生态源地,其中,1号生态源地的dPC值最高（81.369）,面积最大（59 726.385 hm²）;3）基于MCR和重力模型构建142条生态廊道,廊道分别占林地景观、水体景观和草地景观面积的21.57%、41.56%和17.42%。根据研究结果,在湖里区北部及集美区、海沧区南部等生态栖息地空白区适当建造小型或中型“踏脚石（stepping stone）”是十分必要的,以维持生态服务功能和区域内生态系统平衡。该研究结果可为厦门市构建更为完整结构的区域生态模式,并为类似高密度沿海建设区域生态空间网络营建提供参考和借鉴。