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。     

基于改进方向纹理谱特征的图像检索

在定义图像局部邻域纹理方向特性的基础上,提出了一种新的方向纹理谱描述符。该描述符针对局部邻域内中心像素与其相对的邻域像素,既充分考虑了它们间的灰度变化关系,又考虑了它们间灰度差异的变化关系,从而更有效地描述了局部纹理特征。为证明新描述符的分辨能力,采用4种不同图像库进行图像检索对比实验,结果表明,本文的新纹理谱描述符取得了最好的检索效果。     

基于脉冲耦合神经网络的汉字纹理特征提取

论文运用改进的脉冲耦合神经网络（PCNN）简化模型结合梯度向量的方法对汉字图像进行纹理特征提取。首先对汉字图像求出梯度向量得到梯度图像,然后利用PCNN的脉冲并行高速传播特性对梯度图像进行迭代点火,每次点火后的二值图像进行概率统计,全部迭代次数的统计向量作为提取的纹理特征。仿真结果表明统计向量作为纹理特征的有效性,同时验证了该方法具有运算速度快、旋转不变性和尺度不变性的优点,为汉字复原提供了研究的基础条件。     

温室蔬菜病害智能识别图像预处理及其特征提取方法的研究

采用计算机图像处理技术对温室蔬菜病害进行了智能化识别,并以黄瓜霜霉病为例研究了温室蔬菜病害智能识别图像预处理和特征提取的方法。试验选择白色作为病害叶片的背景,利用中值滤波法有效地去除了噪声的干扰,利用双峰法从背景中分离出病害图像,再对图像进行边缘检测,准确地提取了病斑的几何特征。该方法能够实现对病害图像的预处理,并且能够准确地提取病害特征。     

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。     

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。     

基于可见光光谱的幼龄沉香图像分割与特征提取研究

为促进数字图像处理技术在珍贵树种营养分析中的高效应用,以幼龄沉香为研究对象,运用大津法与K-Means算法分别对试验获取的幼龄沉香可见光图像进行分割,对2种分割算法进行比较研究。基于图像分割结果,提取R、G、B等8种颜色特征并进行主成分分析,同时计算沉香图像的最小外接矩形的矩形度RE。结果表明,1）大津法与K-Means算法均可实现对多张幼龄沉香可见光图像的分割,大津法较K-Means算法分割速度快,但分割精度小于K-Means算法,在具体分割时应根据实际需要对2种算法进行选择。2）提取的8种颜色特征的3个主成分累计贡献率可达到99%,可作为颜色特征;最小外接矩形的矩形度RE能够表达沉香轮廓内面积CA与最小外接矩形面积LA的比值,可作为形状特征,将这种特征因子用于构建沉香微量元素含量预测模型,有利于缩短建模时间并提高模型的精度。综上所述,研究结果可促进数字图像处理技术在珍贵树种营养诊断中的进一步发展,为精准林业提供参考。     

高动态图像色调映射技术新进展*

传统显示设备受自身动态范围限制,无法很好显示高动态图像的效果,因此需要用色调映射方法进行合理的动态域压缩,获得更好的图像显示质量。本文综述了现有高动态图像的色调映射技术,首先简要介绍了高动态图像色调映射方法的概念。再介绍了色调映射算子的分类。并以色调映射处理方式为主分别介绍了空域不变算法、空域变化算法及混合算法这三大类算子近年来发展起来的各种新方法,并指出各种方法的技术优势及对此进行了归纳总结。最后阐述了该技术的应用领域及其继续发展的方向。     

基于电成像测井的图像形状特征提取与应用

碳酸盐岩储集空间非均质性极强,种类多样,仅依靠常规测井很难判别其岩性和沉积相。电成像测井资料能够清晰地反映碳酸盐岩储层的结构组分和沉积构造,为岩性的判别和沉积相的划分提供可靠的依据。针对碳酸盐岩沉积相模式划分的问题,提出利用分水岭分割算法对图像进行初始分割,再依据OSTU算法(大津算法)进行二次分割,提取电成像测井图像形状特征,如面孔率、周长、面积等,最后利用最小欧式距离法对其沉积相模式进行判别。研究结果表明,该方法能准确地识别碳酸盐岩沉积相模式。     

基于像素类型的阶跃型边缘提取算法

介绍一种用于提取目标图像和背景图像都比较简单的图像中的阶跃型边缘算法。把二值化图像中的像素点分为4类:背景点、目标体点、边缘点、噪声点;算法实现过程如下:首先对图像进行二值化处理,然后对二值图像中的目标体的边缘像素点进行跟踪,找出目标体的边缘曲线。试验表明:该算法实现简单、处理快速、抗噪性好。     

黄顶菊种子的图像分割及特征提取

针对黄顶菊种子人工识别时存在的主观性强、效率低、可重复性差等缺点,提出利用计算机视觉和图像处理技术提取黄顶菊种子特征参数的方法,研究了黄顶菊种子图像的分割方法、目标提取及种子图像中形态和颜色特征的提取方法,分析了各形态特征参数的相关性,筛选出了能精确反映黄顶菊种子几何特征的参数,验证了各特征参数提取方法的有效性,为后期的种子自动识别提供了依据。     

基于病斑特征融合的烟草病害图像检索方法

针对目前烟草病害诊断专家系统依靠肉眼获取病害特征,致使病害诊断存在不确定性、误判等现象,提出了一种基于病斑特征融合的烟草病害图像检索方法以诊断病害。通过图像处理技术分割病害图像病斑,提取病斑的颜色、纹理、形状特征,依据双编码遗传算法和支持向量机识别病害模型对病斑特征降维,以获取表征病害的有效特征及权重。将有效特征归一化处理后与病害图像数据库系统中的病斑特征进行图像相似度距离计算,按距离大小返回一批相似图像,依据相似图像获取病害描述及防治措施。以烟草7种常见病害进行试验表明,融合病斑的颜色、纹理、形状特征检索病害图像,查准率和查全率明显比用单个特征检索的高。用这种方式诊断烟草病害,不但有较高的病害识别率,还能使诊断结果可视化,将其用于烟草病害诊断专家系统,将提高系统的鲁棒性,为实现病害的远程在线诊断提供条件。     

基于图像特征提取方法在林业应用上的研究

随着互联网和多媒体技术的快速发展,人们所处理的信息已不仅仅是数字、符号,而是越来越多的图像信息,如何对图像进行快速、有效的检索就变得极为迫切。针对图像底层特征提取方法如何选择的问题,分别分析了基于颜色、纹理、形状特征提取方法,并对各种提取方法的优缺点进行了归纳、总结,为林业信息化建设的相关层面提供了一种新的技术。     

稻米垩白度测定特征值提取的算法研究

为了改进传统的稻米垩白度计算方法操作困难、准确率低等不足,提出了一种稻米垩白度测定特征值提取的新算法。该算法利用图像处理软件和积分学的相关理论计算稻米米粒的面积和垩白区域的面积,进而计算稻米垩白度,大大提高了算法的精准度,为稻米品质评价指标体系的建立打下了基础。     

全局和局部特征提取相融合的中文文本特征提取方法研究

文本分类中特征质量的好坏,会直接影响到分类的准确率,从特征提取这一环节出发,实现了一种改进的基于基尼指数的特征提取方法Gini,提出一种全局和局部特征提取相融合的特征提取方法。当MI、IG、CE、WET、Gini与χ2这6种特征提取方法用于SVM分类实验时,发现Gini全局特征提取能力强,χ2方法适合局部特征提取;当Gini与χ2两种方法相融合进行特征提取时表现出较强的特征提取能力,明显优于全局和局部的提取效果.     

昆虫图像几何形状特征的提取技术研究

为进行昆虫图象的识别和分类，对昆虫图象几何形状特征的提取及测量进行了研究。提取了区域面积、边界周长、孔洞数、偏心率、形状参数、圆形性、似圆度、球状性和叶状性9个直观易测的特征。采用判别分析方法对这些特征进行筛选得到6个具有判别意义的特征，分别为区域面积、偏心率、形状参数、周长、似圆度、叶状性；剔除了与似圆度具有相关性的圆形性和球状性等特征。利用这6个特征对3种昆虫进行了识别，准确率均达到100％，表明本研究所提取的6个昆虫图象特征用于昆虫图象识别是有效的。