曲波域木材纹理特征提取及分类算法研究

提出了一种基于离散曲波变换的木材纹理识别算法。对于待分类纹理图像进行基于USFFT的曲波域分解,在不同子层的曲波域系数中选择典型矩参数构成特征向量,并利用Brodatz纹理图像数据库以及自建的木材纹理图像库进行了仿真实验,实验结果证实了所提算法的有效性。     

一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法

利用计算机视觉技术检测木板材表面缺陷。提出了一种基于混合纹理特征的表面缺陷检测算法,能准确、鲁棒地检测出木板材表面图像中是否有缺陷。首先,分别使用灰度共生矩阵方法、Gabor滤波方法和几何不变矩方法提取了10个优化后的图像纹理及尺度、平移、旋转不变特征;然后,对特征向量进行有效组合;最后,基于融合后的混合纹理特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练和检测。实验表明,该方法能准确地对木板材表面缺陷进行检测,平均检测成功率达96.2%。     

基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.     

基于S变换谱图纹理特征的输油泵轴承故障诊断

为了实现输油泵轴承故障的智能诊断与识别,针对输油泵轴承振动信号S变换时频图包含丰富故障信息的特点,提出了一种利用纹理分析对S变换等高线时频图进行特征提取的输油泵滚动轴承智能故障诊断方法。该方法对轴承振动信号进行S变换,将S变换获得的等高线时频图作为纹理图像进行分析,提取其Tamura纹理特征中的粗糙度、对比度、方向度作为纹理特征组成特征向量,采用支持向量机作为分类器实现轴承故障的智能诊断。通过实测轴承故障信号表明:该方法能够获得较高的故障模式分类精度,实现滚动轴承的自动故障识别,因而具有较高的工程应用价值。     

不变矩图像分析研究进展

不变矩是1种高度浓缩的图像特征,具有平移、灰度、尺度、旋转等多畸变不变性.1961年,M.K.Hu首先提出了7个几何不变矩用于图像描述.后来人们进行多方面研究,发现正交矩具有绝对的独立性,没有信息冗余现象,抽样性能好,抗噪声能力强,更适合用于多畸变不变图像描述和识别.性能较好的正交矩有Legendre矩、Zernike矩、正交傅立叶-梅林矩、切比雪夫矩和变形雅可比（p=4,q=3）-傅立叶矩等.近几年,用正交矩进行图像分析、图像处理以及图像识别的研究报道很多,这表明不变矩理论及其在图像信息处理与识别中的应用技术具有很好的发展前景和应用商机.本文系统介绍了不变矩的概念、特性以及它在图像分析中的简单应用.     

数字农业图像在小波变换中信号滤波步骤

对于传统数字农业在信号处理过程中经常首先将含有杂波噪声污染的信号进行傅立叶变换,然后经过滤波组装置操作后,再对其进行逆傅立叶变换得到较为"纯净地"信号,但是在滤波操作过程中;由于低通滤波平滑的作用,消除高频噪声的瞬间会使得边缘信息与纹理特征发生突变或冗余,这将在一定程度上对图像滤波的处理造成负面影响,从而影响图像处理数据真实性与可靠性;本文将从图像的去噪、压缩、增强三方面出发深入详细介绍图像高频与低频滤通的全过程;这将对进一步了解农业图像传输具有重要作用。     

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。     

基于支持向量机的路面图像分类方法

针对路面结构特征,提出一种颜色与纹理特征相融合并结合模糊支持向量机的路面分类识别方法。提取路面图像的HSV颜色空间的颜色矩作为颜色特征,采用灰度共生矩阵法提取纹理特征,融合路面图像的颜色特征与纹理特征,采用模糊支持向量机进行支持向量特征训练,通过训练得到能尽可能多的满足每一种图像的样本数据特征的特征向量。通过实验,对比了采用传统的支持向量机与模糊支持向量机对路面分类识别的正确率。实验表明本研究所提出方法的有效性。     

基于数学形态学和最大似然法的遥感图像分类研究

随着高空间分辨率遥感影像应用范围的不断扩大,传统基于灰度值的遥感图像分类方法很难满足实际需要.该文通过数学形态学方法,对高空间分辨率遥感全色图像进行处理,通过交互式选择训练区,构造包含形态学梯度、高帽变换和灰度均值的三维特征向量,利用Bayes最大似然分类器对高空间分辨率遥感图像不同土地利用类型进行自动识别,改善了分类精度.这种分类方法,可以用于指导森林资源监测、土地利用现状调查和国土荒漠化监测与评价的工程实践.     

适于矩不变特性的球虫卵囊图像预处理方法

本文提出了一种适合矩不变特性的球虫卵囊图像的预处理算法,并基于改进的变形雅克比-傅立叶矩,分别对同一虫卵的不同图像和不同球虫卵囊图像进行理论计算和对比实验发现,同一种球虫卵囊的不变矩值分布具有很好的一致性,而不同种类球虫卵囊的不变矩值分布又具有很好的区别性,基于该预处理方法对巨型艾美尔球虫卵囊的尺度、平移、旋转等多畸变图像进行计算,各矩值标准偏差很小,说明该方法可以很好地提高不变矩在图像识别中的可用性和准确性。