基于GLCM特征提取和投票分类模型的马铃薯早、晚疫病检测

马铃薯作为世界第四大粮食作物对农业生产与经济效益具有重要影响。早、晚疫病是引起马铃薯减产的主要原因之一,如能及早发现作物病害,准确确定病害类型,对于保护作物安全和控制病害传播具有重要意义。为实现自动化诊断马铃薯病害,本研究提出了一种基于预处理、分割、特征提取和分类器分类的马铃薯病害检测自动化方法。在多时间段、不同天气环境下选择叶片形状与植株生长情况差异较大的田间拍摄马铃薯照片制作数据集,通过构建投票分类器模型对病害图像进行特征提取和高精度分类检测。首先利用Fast K-Means聚类算法对灰度图像下的马铃薯叶片进行分割,获得叶片受关注的区域;其次使用GLCM算法对受关注的区域提取11类纹理特征信息,计算4个GLCM获得单个图像88个纹理特征,并形成特征向量;最后使用投票分类模型对病害特征向量进行分类。分类模型是随机森林、支持向量机、KNN方法的组合,分类过程使用网格搜索优化分类器超参数。在10折交叉验证下,马铃薯病害分类准确率、精确率、召回率平均提高12.18、14.00、9.53百分点,综合性能提高11.90百分点。分析GLCM特征,135°方向角特征敏感性最弱,权重方面对比度特征最...     

基于文化挖掘的城市旅游形象的定位——以兰州市为例

在对甘肃省的整体旅游形象和兰州市旅游形象的感知以及兰州市旅游意象构成要素调查的基础上,对地方文脉进行了深入地剖析,运用数理统计分析和CIS方法,将兰州旅游形象的文化识别概括为:黄河文化、渡口文化、桥和山水文化、城市和建筑文化、民族文化、丝路文化;将兰州市旅游意象的精邃归纳为:河-渡-桥-路-山-水-城.结合市场调查,突出兰州的历史文化地位和地理文脉,将兰州旅游形象的一级理念定位为:"千古丝路集散地,山水秀美黄河城";结合兰州旅游的地方性,可以设计出兰州的二级旅游理念:"黄河之都" ;"天下黄河第一城".在此基础上,建立兰州旅游形象系统及宣传口号.     

基于纹理特征和SVM的QuickBird影像苹果园提取

为提高高空间分辨率遥感影像(高分影像)中苹果园提取精度,基于Quick Bird遥感数据,研究综合光谱特征和纹理特征的苹果园自动提取方法。该方法首先采用最佳指数因子(OIF)获取多光谱波段最佳组合,然后采用不同大小滑动窗口(从3像素×3像素到13像素×13像素)提取全色波段的灰度共生矩阵(GLCM)、分形和空间自相关3种纹理特征并分别与光谱特征组合,最后通过支持向量机(SVM)分类进行苹果园分类识别。研究表明:在分类特征上,与单一光谱或纹理特征相比,光谱特征结合纹理特征能有效提高苹果园提取精度(Fa)和总体分类精度(OA),其中光谱+GLCM纹理(9像素×9像素)分类精度最高,Fa和OA分别为96.99%和96.16%,比光谱+分形纹理分别提高0.63个百分点和1.56个百分点,比光谱+空间自相关纹理显著提高11.92个百分点和9.20个百分点。在分类方法上,通过对比分析SVM、最大似然和神经网络3种方法的分类结果,探明SVM分类识别苹果园精度最高。最后对苹果园提取结果进行面积统计,结果表明GLCM纹理结合SVM分类的苹果园面积估算与目视解译结果的一致性超过98%。     

基于灰度共生矩阵的最小值去除法大气校正效果分析

利用最小值去除法进行大气校正,并用多个反映图像纹理特征的特征量对校正效果进行分析。     

基于纹理的风蚀水蚀过渡区TM影像土地利用信息提取

【目的】探索在风蚀水蚀过渡区,利用TM遥感影像提取土地利用信息的方法。【方法】以榆林市西北部风蚀水蚀过渡区为对象,应用主成分变换与基于灰度共生矩阵纹理特征相结合的方法对TM影像进行分析,选取均值作为分类指标,采用分层分类法进行信息提取。【结果】不同土地利用类型之间纹理特征参数差异明显,荒漠化土地的均值、方差值较高,灰度分布不均匀,相邻像元反差明显,内部变化剧烈;水体和灌溉耕地的均值、方差值很低,灰度值均匀,内部变化小;林地和旱耕地信息介于上述两类土地之间。【结论】与传统分类方法相比较,纹理分析方法可以获得更高的分类精度。     

灰度共生矩阵纹理特征与马尾松林测树因子关系初探

应用灰度共生矩阵的研究方法初步探讨了航片纹理图像与马尾松林测树因子之间的关系.根据最优建模结果,用角二阶矩这一纹理指标拟合得到的年龄模型最好,其相关系数的平方达到了0.556 6;用方差拟合得到的平均树高模型,其相关系数的平方为0.501 4;方差与郁闭度的相关程度不高,其相关系数平方仅为0.391 4.另外通过实验还发现,灰度等级越高,窗口越大,其纹理图像与测树因子之间的关系越显著.     

基于SpecC纺织品灰度系数测试仪的研究

为了不断提高纺织服装产品的内在质量和仪器设备水平,注重产品的卫生环保性能和科技含量,SoC纺织织物灰度系数测试仪利用先进的红外传感器精确测量纺织织物的灰度系数,科学地给出其红外性能描述,而且采用了SoC技术来测量纺织织物的灰度系数。本文重点讨论了SoC系统描述的要求,针对这些要求指出了目前系统级描述规范的不足之处,然后分别从层次化、同步、异常处理、时序等几个方面详细介绍了一种能满足SoC系统所有描述要求的系统级描述语言规范——SpccC规约,继而建立其系统模型。     

基于纹理特征的回转窑熟料烧结状态分类

采用灰度共生矩阵方法，利用Fisher系数提取出最佳分类位置算子和纹理特征参数，通过对实际回转窑窑头熟料图像分析,发现位置算子为（5，-5）即距离为5、方向为45°下的灰度共生矩阵对应的和平均、逆差距、差异熵、对比度、差方差和熵这6个参数具有较好的区分度，其表面纹理特征能客观地反映其烧结程度，并通过基于C4.5算法实现了过烧、欠烧和正常烧结3种不同状态下的熟料纹理分类，其精度达到了95.65%.同时结合实际工况对熟料纹理进行了分析，给出了各自的变化特点.     

基于Gabor滤波与灰度梯度共生矩阵的鸽眼虹膜识别

禽畜标识技术作为当前研究热点难点受到广泛关注,以虹膜识别为代表的生物特征标识技术成为一种趋势。针对传统方法提取全局特征时对局部纹理特征不敏感的问题,文中提出了一种基于多通道Gabor滤波和灰度梯度共生矩阵(GGCM)的鸽眼虹膜识别方法。使用不同方向和尺度的Gabor滤波器组对预处理后的虹膜图像进行滤波,由全局滤波图像构建灰度梯度共生矩阵,提取其特征值生成虹膜特征向量,识别过程采用K-NN分类算法。试验结果表明:该方法具有识别精度高,等错率低等优点,在候鸟监测、家禽管理和肉食品追溯方面具有一定的实际应用价值。     

机动车牌照定位、分割系统研究与设计

车牌自动识别系统是智能交通系统中的关键技术,而车牌的定位和分割是实现这一技术的首要环节。介绍了一种基于灰度跳变特征的汽车牌照图像定位、分割系统,利用预处理后的汽车图像的灰度特征完成车牌的定位,并结合车牌区域的投影特点完成字符分割,同时采用线性拟合的方法避免了车牌悬挂角度对字符分割过程的影响。该系统在MATLAB环境下实现,可以实现快速、准确的车牌字符定位。