首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 120 毫秒
1.
为了提高彩色图像二维纹理识别能力,提出基于计算机视觉的彩色图像二维纹理识别方法。采用超分辨融合方法对彩色图像进行纹理特征检测,并在邻域内进行融合滤波处理;结合小波变换方法进行颜色分量合并和模板匹配,提取图像的关联规则像素点;根据图像颜色特征分量进行多层次融合和视觉特征重构,实现二维纹理识别。仿真结果表明,该方法在识别彩色图像二维纹理特征时准确度较高、纹理特征匹配性较好,应用优势明显。  相似文献   

2.
鉴于传统小波变换融合算法容易出现分块效应、地物纹理模糊、丢失源图像部分细节等缺陷,提出一种基于多通道滤波的曲波变换图像融合算法.首先利用多通道滤波原理保留源图像丰富的纹理特征,再对图像进行小波分解得到高、低频分量,接着对各分量作局部脊波变换进行融合,最后经过曲波逆变换得到完整的重构图像.以SPOT XS3源图像与SPOT全色源图像为例进行融合实验,结果表明,该算法得到的融合结果从视觉和定量分析上都优于传统的小波融合算法.  相似文献   

3.
Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,相对于小波变换具有较好的方向性、较高的逼近精度和较好的稀疏表达性能.因此将Contourlet变换用于图像融合,能更好的提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.利用Contourlett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种自适应Contourlet变换的多传感图像融合新算法.算法是将全色图像和多光谱图像进行Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像.将其他的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法.  相似文献   

4.
嵌入式零树小波是根据标准小波变换的空间多分辨率特征将重要节点与零树根进行编码来完成图像压缩的编码算法,但标准小波变换对图像的边缘、轮廓以及纹理等特征信息的表达不具有稀疏性,不能够较好地表达图像的细节信息。针对标准小波变换的缺陷,新算法根据S+P变换能够实现整数到整数的变换,将EZW和S+P变换结合起来,提出了一种基于S+P变换改进的EZW编码算法,即使用S+P变换替换标准小波变换,完成图像的低损耗压缩。实验结果表明:相对于经典的EZW编码算法,基于S+P变换改进的EZW编码算法在压缩比、编码效率以及峰值信噪比等性能方面都具有较大的改善。  相似文献   

5.
针对在采购与销售布料中存在人工配色不准确、查找分类难等问题,基于图像检索相关技术,通过融合布料色卡图像的颜色特征和纹理特征进行图像检索应用研究。设计了布料色卡图像颜色特征提取算法和基于LBP的纹理特征提取算法,并提出融合颜色特征和纹理特征的布料色卡检索算法。对提出的融合颜色和纹理特征的布料色卡图像检索算法在3个标准图像纹理库和实际布料色卡图像数据集进行了详细的对比测试。通过对测试结果的分析,得出在融合颜色和LBP纹理特征的布料色卡图像检索方法中采用先颜色后纹理的策略进行布料色卡图像检索是最有效的检索方案。  相似文献   

6.
为解决传统图像拼接检测算法对图像内容、光照变化等鲁棒性不强问题,提出一种基于多种纹理特征融合的图像拼接检测方法。对二维灰度图像执行非下采样轮廓波变换(NSCT),以获得包含图像纹理特征的一系列子带图像。对在水平和垂直方向进行差分处理的低频子带图像以及4个高频图像,获取韦伯局部描述符(WLD)纹理和局部三值模式(LTP)纹理。将WLD纹理与灰度共生矩阵结合,得到像素点强度、梯度与灰度之间的关系;再将LTP纹理与灰度共生矩阵结合,得到无噪声和光照影响的像素点灰度间关系;最后分别提取WLD值共生矩阵和LTP值共生矩阵的对比度、相关性、相异度、熵、能量等5个特征,并融合成特征向量,使用RBF神经网络分类。该方法在哥伦比亚彩色图像库上检测准确率达到了95.7%。  相似文献   

7.
提出了一种基于小波变换后的二值模式图像检索.把图像库里的图像通过小渡变换压缩预处理,方便图像快速入库提取图像特征.选取二值模式技术处理,以便有效提取图像的特征进行检索.实验数据库采用Brodatz纹理图像库,对比了边缘拟合算法,共生矩阵和灰度纹理矩检索图像的检索效率,得出小波变换后的二值模式检索效率较高.  相似文献   

8.
图像融合技术在图像去噪中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
邻域平均法(NAM)应用于图像去噪时能够得到较好的平滑效果,但图像的细节信息丢失较多;基于小波变换的阈值图像去噪方法能够较好地保持图像的细节信息,但是平滑效果不理想.对这两种去噪方法所得到的图像进行小波变换,然后在小波域再按照一定的融合规则进行融合处理,得到去噪效果较好的图像.实验结果表明,融合后的图像能够较好地去除图像的噪声,具有较好的视觉效果和较高的峰值信噪比.  相似文献   

9.
针对人脸图像性别识别中单一特征识别率不高的问题,提出了融合纹理特征和形状特征的人脸图像性别识别方法.通过局部二值模式(LBP)及其改进算法提取人脸图像的纹理特征,梯度直方图(HOG)提取人脸图像的形状特征,融合两个特征利用Adaboost分类器进行人脸图像的性别分类.在ORL人脸数据库和自制人脸数据库CZB上的实验结果表明,相对于直接利用像素特征和单一特征的识别方法,融合多特征的人脸性别识别方法的识别率明显提高.  相似文献   

10.
为对图像变化内容进行分割,提出基于纹理和融合强度的图形变换检测新方法。阐述了纹理差分测量是基于梯度向量之间的关系,并对噪声及光照变化的鲁棒性进行了分析;提出融合纹理和纹理差分的方法,该方法通过纹理特征在邻域内的显著性来加权结合两种测量法。实验结果显示,相比单独使用强度或纹理差分的方法,该方法能获得更好的分割效果。  相似文献   

11.
INTRODUCTION Visual inspection plays a vital role in assuring the quality of industrial products. Texture surface detection aims at detecting defects such as cracks, stains, broken points, etc. on texture surfaces. Due to the repetitive changes of texture gray values and structures, traditional detection methods based on intensity or edge detection are invalid, which makes texture surface detection one of the most intriguing problems during the past decades. Generally, most of previous a…  相似文献   

12.
融合小波多尺度分析方法及分形纹理提取方法在遥感影像信息提取方面的优势,提出高分辨率遥感影像小波域分形纹理特征计算方法,以获取地物多尺度分形纹理属性,为遥感影像地类识别提供更好的标识。首先对遥感影像进行小波多尺度分解,进而基于DBC、多重分形纹理计算方法在各个分解层上提取地物纹理特征,通过比较分析,从中选取更为有效的小波域分形纹理特征。基于该方法,利用福州市高空间分辨率QuickBird遥感影像进行试验,并对QuickBird影像进行三级小波分解及纹理提取,结果表明:小波第一、第二分解层粗影像(CA1、 CA2)及三方向平均细节影像(L1、 L2)的DBC空隙特征及多重分形分维数结果作为最终甄选的小波域分形纹理特征更为合适。  相似文献   

13.
工具痕迹是一种出现在刑事案件中的重要物证,同时也是串并同类案件的重要依据。充分利用案件现场的工具痕迹有着十分重要的意义。根据小波变换原理,从纹理分析的角度出发,对工具痕迹图像进行二维小波变换,提取灰度共生矩阵的相关特征参数构造BP神经网络对痕迹图像进行分类识别,实验表明,该方法能细致的描述工具痕迹图像的纹理特征,可以辅助刑事技术人员进行工具痕迹图像特征的比对分析。  相似文献   

14.
基于纹理特征的一种图像检索方法的实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种基于纹理特征的“区域-图像”的检索方法,该方法包括两种基本的技术:一是利用共生矩阵提取六种不同的纹理特征;二是利用归一化相关的方法进行纹理特征向量的相似性度量。通过实验,证明了该方法可以产生比较满意的检索结果。  相似文献   

15.
探讨利用分割和纹理分类技术提取农田信息.利用多分辨率分割快鸟影像4个波段,再对分割所生成的影像目标进行纹理分类.利用自相关函数确定纹理窗口的大小为5×5像元,分类所采用的纹理包括同质度、对比度、不相似度.结果表明该方法分类出的6种农田地物正确分类率在0.918到0.852之间.  相似文献   

16.
基于正交矩的纹理分割   总被引:3,自引:0,他引:3  
在识别一幅图像中的界面或物体时,一般先要进行纹理分割.本提出了基于勒让得矩的纹理分割方法.首先在图像的小窗口中计算矩值,然后用一个非线性转换器把它转化成纹理特征.再用这些特征组成特征向量作为输入数据.接着采用RBF人工神经网络对提取的特征进行分割.用k均值算法训练RBF人工神经网络的隐层.输出层的训练是采用基于LMS的监督式数学模型.该算法成功地分割了许多灰度级图像.和基于几何矩的纹理分割相比,用正交矩可以降低分割错误率.  相似文献   

17.
一种小波域K-Means遥感图像分类标注算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
由于合成孔径雷达图像(遥感)的相干斑噪声数据丰富,导致传统的遥感图像分割方法分割效果不佳,采用学习理论和神经网络改善图像处理性能。根据图像统计特征,采取神经网络语义提出一种高效的图像纹理特征分割方法。首先,利用K-means聚类提取遥感图像的纹理特征,然后根据遥感图像在小波域中的分布特征对其进行滤波,最后利用语义对滤波后的遥感图像纹理特征和灰度组成的矢量进行分割归类,在遥感图像分割中快速标注分类以便于视觉分析。利用区域一致性分割分类,由聚类样本特征匹配进行图像分类标注,对变化检测进行统计分析,过分割或欠分割误差聚类样本不做标注,选取最佳样本聚类k值标注分类结果。  相似文献   

18.
In this paper, we propose a highly automatic approach for 3D photorealistic face reconstruction from a single frontal image. The key point of our work is the implementation of adaptive manifold learning approach. Beforehand, an active appearance model (AAM) is trained for automatic feature extraction and adaptive locally linear embedding (ALLE) algorithm is utilized to reduce the dimensionality of the 3D database. Then, given an input frontal face image, the corresponding weights between 3D samples and the image are synthesized adaptively according to the AAM selected facial features. Finally, geometry reconstruction is achieved by linear weighted combination of adaptively selected samples. Radial basis function (RBF) is adopted to map facial texture from the frontal image to the reconstructed face geometry. The texture of invisible regions between the face and the ears is interpolated by sampling from the frontal image. This approach has several advantages: (1) Only a single frontal face image is needed for highly automatic face reconstruction; (2) Compared with former works, our reconstruction approach provides higher accuracy; (3) Constraint based RBF texture mapping provides natural appearance for reconstructed face.  相似文献   

19.
为了改善传统基于聚类的图像分割算法对噪声敏感以及仅使用单一特征无法精确描述目标特性等问题,提出了一种基于区域的多特征图像分割算法。首先,使用 Meanshift 算法对原图像进行预分割,获得一组区域块;其次,提取每个区域块的颜色特征和纹理特征,使用 FCM 算法分别对每个特征进行聚类,针对每个特征获得一个类标签邻接矩阵;再次,将多个邻接矩阵叠加,形成多特征邻接矩阵;最后,使用 NCUT 算法对叠加邻矩阵进行聚类,获得最终分割图像。实验结果表明,基于区域多特征的分割算法优于对比算法,融合多特征对图像分割可以更准确地识别不同的目标结构,具有更好的分割效果。  相似文献   

20.
冒伟 《教育技术导刊》2020,19(3):248-251
为解决传统谱聚类算法在图像分割时计算量大、使用单一特征分割的局限性问题,设计一种融合谱聚类和多特征的图像分割算法。首先进行超像素分割以减少计算量,分别提取每个超像素的颜色特征和纹理特征,构建超像素相似度矩阵|然后采用特征加权方法线性融合颜色和纹理特征的超像素相似度矩阵|最后采用谱聚类算法进行聚类分割。在UCMerced_LandUse和Berkeley数据集上进行实验测试,并与现有方法进行比较。实验结果表明,大多数实验图像IOU指标均在90%以上,相比于传统方法有了显著提高。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号