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计算建筑物、农田、裸地、道路、林地五类常见地物的灰度共生矩阵并统计纹理特征值,以建立影像纹理样本库。使用与建立样本库相同的方法处理待测影像,通过计算样本库与待测影像纹理特征值的最小欧氏距离实现影像分类。实验结果显示,待测图像正确识别率为92%,说明利用灰度共生矩阵提取影像纹理特征是一种有效性的图像分类辅助方法。 相似文献
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纹理特征是图像分析的重要线索,灰度共生矩阵法提取的纹理特征具有很好的鉴别和分类能力。本文运用灰度共生矩阵分析新疆地方性肝包虫CT图像并进行特征提取,对图像进行尺寸归一、去噪和增强的预处理,计算0°,45°,90°和135°方向的能量、熵、对比度、相关性和逆差矩的均值,构成特征向量,并进行统计分析,用最大类间距法获取图像分类的主要特征,同时使用判别分析法对特征的分类能力进行评价。实验结果表明,灰度共生矩阵法提取的特征在统计分析中存在差异,最大类间距计算获得的特征能提高图像分类的准确率,一定程度上有助于对肝包虫病CT图像进行分类和检索。 相似文献
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一种基于活动围道的纹理图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将Gabor滤波器和各向异性扩散方程相结合,提出了一种基于活动围道的无监督纹理图像分割算法。采用基于总变分流的扩散函数,各向异性扩散方程可以有效地在保留纹理图像大尺度边界信息的同时对图像纹理区域进行平滑,获得比原始图像更易分割的简化图像。但是平滑过程中纹理信息的丧失,限制了该方法的通用性和有效性。为了在利用各向异性扩散方法的同时有效地提取和利用纹理信息,我们利用Gabor滤波器提取一组表征纹理方向性和尺度性的特征图像,同时将原始图像作为表征纹理灰度信息的一个特征通道考虑。再利用矢量形式的各向异性扩散方程对特征图像进行边界保持的各向异性平滑。我们将基于区域灰度统计参数估计的活动围道分割方法扩展到矢量空间,来对平滑后的纹理特征量进行分割。实验证明利用该纹理分割算法可以获得较好的效果。 相似文献
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目的:探讨BP神经网络算法在新疆高发病哈萨克族食管癌X射线图像纹理特征和形状特征分型中的应用。方法:选取哈萨克族正常食管图像、溃疡型食管癌图像和髓质型食管癌图像各100张,利用灰度共生矩阵算法和形状不变距算法分别提取图像的纹理和形状特征。然后,使用BP神经网络算法构造一个分类器,对正常食管和两种中晚期食管癌图像进行分类研究。结果:共提取了14维哈萨克族食管癌X射线图像纹理和形状特征向量,应用BP神经网络算法进行哈萨克族食管癌X射线图像分类实验,基于灰度共生矩阵算法的纹理特征分类准确率为85.333%,基于Hu不变距算法的形状特征分类准确率为65.333%,而纹理和形状综合特征的分类准确率达到了97.667%。结论:本研究提取基于灰度共生矩阵算法和Hu不变距算法的食管癌图像纹理和形状特征,通过构造BP神经网络分类器对食管癌医学图像进行分型研究。结果表明BP神经网络对综合特征的分类准确率较高,为临床医生诊断食管癌提供了参考,也为后期研发食管癌医学图像计算机辅助诊断系统奠定了基础。 相似文献
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目的:讨论Bagging、Adaboost、Random Forest(RF) 3个集成分类器对新疆哈萨克族食管图像分型中的分类能力。方法:使用Matlab图像处理软件,对食管X线图像进行预处理,对预处理后的图像使用灰度共生矩阵和Hu不变矩特征进行图像特征的提取;然后,使用主成分分析法对特征值进行筛选优化,得到分类能力较强的特征值;最后,使用Weka软件,将3个不同的集成分类器对正常食管和早期食管癌图像进行分类,并进行分类模型的评估。结果:使用Bagging、Adaboost、Random Forest(RF) 3个集成分类器结合降维后的灰度共生矩阵特征值对食管图像进行分类时,正常食管的分类准确率是82%、94%、88%,早期食管癌的分类准确率是94%、88%和94%;使用降维后的Hu不变矩特征值和3种集成分类器对正常食管和早期食管癌进行分类时,正常食管的分类准确率是60%和64%、61%,早期食管癌的分类准确率是57%、68%和65%;结论:3种集成分类器结合灰度共生矩阵对正常食管和早期食管癌X线图像进行分类,其分类准确率与Hu不变矩相比分类效果更显著。说明灰度共生矩阵结合3种集成分类器更适合用于区分正常食管和早期食管癌X线图像。 相似文献
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《科技通报》2016,(7)
针对HIFU超声图像中目标的自动识别和分割进行了研究。提出了一种结合了动态阈值分割和K-最近邻(KNN)纹理分类方法的全自动图像分割方法。首先对图像进行预处理,减小噪声干扰。然后进行动态阈值分割,得到包括目标轮廓在内的很多轮廓。同时利用KNN纹理分类方法对预处理后的图像进行分类,其中用到的纹理特征通过灰度共生矩阵计算得到。接着将动态阈值分割结果与KNN分类结果做一个与运算,与运算以后的结果通过形态学操作和区域滤波就得到准确的目标区域轮廓。从对HIFU超声图像的分割结果和对该方法的评价结果来看,该全自动图像分割方法是可行并且有效的,有可能进一步将其投入实际应用中去。 相似文献
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对储粮害虫进行分类识别是非常必要的,本文阐述了利用计算机数字图像处理技术提取静态储粮害虫图像的一阶灰度统计量特征、灰值游程矩阵的纹理特征以及几何形状特征,采用BP神经网络技术对特征进行分类和识别的主要技术和方法.该方法为储粮害虫的分类识别开辟了新的途径. 相似文献
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基于Landsat8-OLI影像,实现了灰度-梯度共生矩阵的影像纹理特征提取方法。通过分析移动窗口大小、步长等参数对纹理特征的影响,将能量、相关性、混合熵及标准差纹理特征等4种纹理特征进行比较,结果表明,纹理特征相关性在鉴别地物能量最优、稳健性更好。 相似文献
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在对大型图像数据库的特征挖掘优化过程中,利用传统算法进行特征挖掘,假设图像数据库中的图像属性差异较大,将极大的降低挖掘精度,难以获取精确的挖掘结果。为了弥补上述弊端,提出了一种大型图像数据库特征挖掘优化方法。利用局部二维模式纹理分析方法,提取数据库图像中的纹理特征,同时融合渐变计算方法,根据数据库中图像纹理特征,完成图像数据库特征挖掘。实验结果表明,利用改进算法进行大型图像数据库的特征挖掘,能够提高挖掘速度与精确度,可以获取准确的挖掘结果,满足大型图像数据库运行过程中的实际需求。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2015,(33)
机械制造技术在生产中得到普遍应用,对精密工件的表面粗糙度测量技术也提出了更高的要求。采用不同加工工艺得到的平面工件表面有着不同的的纹理,通过纹理方法分析这些纹理的特征,可以提取蕴含其中的加工制造信息。激光散斑图是一种包含纹理信息的图像。本文通过对机加工物体表面激光散斑图像的获取,利用matlab软件和小波纹理法对其进行处理和分析。通过去直流空间处理,考虑到小波变化后子带系数的相互依存关系,建立了系数共生矩阵,计算出了一系列纹理特征参数,最后研究纹理特征参数与表面粗糙度Ra间的关系。实验结果表明,纹理特征值可以反映表面的粗糙度的测量信息,为研究表面的粗糙度的在线检测,提供了一种新的技术途径,具有重要的学术和实际的应用价值。 相似文献
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在一些连续帧的运动图像中,连续图像帧之间运动姿态点差异很小,形成像素粘连。这些细微的粘连差异特征不能形成很好的特征分离,将影响后期的处理精度。提出一种小差异运动图像中关键兴趣姿态点的差异特征分离方法,通过计算连续运动图像帧的轮廓像素空间位置参数,设置轮廓像素方向分量,计算任意像素两端的灰度值,通过运动图像窗口的移动,进行像素灰度累加,完成连续帧图像轮廓区域空间位置参数,结合连续图像间的差异拟合参数,破处粘连,实现小差异运动图像中关键兴趣姿态点的差异特征分离。仿真实验结果表明,该方法可以对高精度连续图像帧之间的运动特征差异进行分离,提高特征提取精度。 相似文献
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应用MATLAB软件,根据图像处理理论,对板材图像进行彩色图像灰度化、中值滤波、图像二值化等一系列图像处理,最终提取板材纹理。试验结果表明,利用MATLAB软件的图像处理功能,有助于提高板材纹理的检测分辨能力。 相似文献