共查询到19条相似文献,搜索用时 796 毫秒
1.
针对固定窗口灰度共生矩阵纹理特征对合成孔径雷达(SAR)图像丛林区域分割存在的局限性,讨论了丛林区域纹理特征值的聚类特性,分析计算窗口大小对分割的影响。基于马尔科夫随机场(MRF)分割方法对SAR图像噪声抑制能力,提出一种基于小窗口纹理特征分割作为初始标记计算初始吉布斯分布,大窗口纹理特征作为样本估计高斯分布的MRF分割方法。该方法经实验验证,能够改善分割噪声和边缘模糊的问题,很好地对SAR丛林区域进行分割。 相似文献
2.
研究了一种新颖的斑点噪声抑制自适应窗口算法,解决了局域统计自适应滤波器的窗口大小问题。在这种算法中,窗口大小根据区域特征自动调整,在保持细节的同时尽最大可能地抑制斑点噪声。在均匀区域,随着窗口大小的增大,斑点噪声抑制变得更强;在细节区域,不断减小窗口大小,从而保持了边缘和纹理。通过应用于实测SAR图像,该自适应算法与固定窗口滤波方案相比有良好的性能。 相似文献
3.
传统的纹理分析方法仅以每个脸部区域的相对贡献来标记全局相似度,针对这种以局部表示全局而导致不能很好地进行特征提取的问题,提出了基于局部模式的加权估计纹理分析(Weighting Estimation for Texture Analysis, WETA)方法。首先使用局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)或者局部相位量化(Local Phase Quantization, LPQ)对图像进行纹理编码,并将其划分成各个大小相等且不重叠的局部小块;然后从相似空间中提取出最具识别力的坐标轴,利用编码与数据库的不同组合估算出权值;最后,通过权值优化给出了最佳解决方案,并采用相似性度量距离转换完成人脸的识别。在FERET和ORL两大通用人脸数据库上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,与最先进的纹理方法相比,所提方法取得了更好的识别性能。 相似文献
4.
传统的纹理分析方法仅以每个脸部区域的相对贡献来标记全局相似度,针对这种以局部表示全局而导致不能很好地进行特征提取的问题,提出了基于局部模式的加权估计纹理分析(Weighting Estimation for Texture Analysis,WETA)方法。首先使用局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)或者局部相位量化(Local Phase Quantization,LPQ)对图像进行纹理编码,并将其划分成各个大小相等且不重叠的局部小块;然后从相似空间中提取出最具识别力的坐标轴,利用编码与数据库的不同组合估算出权值;最后,通过权值优化给出了最佳解决方案,并采用相似性度量距离转换完成人脸的识别。在FERET和ORL两大通用人脸数据库上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,与先进的纹理方法相比,所提方法取得了更好的识别性能。 相似文献
5.
本文提出一种新的纹理图象分割方法,其原理是将原始纹理图象化分成许多相互复盖的窗口,在每一个窗口上分別计算其纹理特征。并用该纹理特征代替窗口所对应象素的灰度值,从而把一灰度纹理图象映射成特征超平面。然后采用边缘检测方法在特征超平面上检测其特征突变点,所有这些突变点构成了不同纹理的交界线。所以检测到特征突变点就等价于完成纹理分割。在这种分割方法中,有效的纹理特征是分割准确度的关键。 相似文献
6.
7.
图象纹理分析方法及其最新进展 总被引:4,自引:0,他引:4
传统的纹理分析方法可归结为是基于统计分析和基于结构分析的。随着近年来关于纹理分析方法研究的进展,这种分类方法已显得不太合适。本文在对大量有关文献进行研究的基础上,提出了将纹理分析方法分为四类,即基于统计特征、基于结构、基于模型和基于空间/空间—频率域联合分析的方法。和以前的分类方法相比,这种分类方法更合理,更具有科学性。 相似文献
8.
在杂波纹理服从Beta分布的极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,POLSAR)图像目标检测中,提出了一种基于多视极化白化滤波(Multilook Polarimetric Whitening Filter,MPWF)的恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测解析新方法.首先,假设乘积模型中纹理变量服从Beta分布,推导得到MPWF检测量的概率密度函数(Probability Density Function,PDF).然后,对概率密度函数积分得到虚警概率关于检测门限的解析式,并设计相应的CFAR检测流程.最后,提出了基于MPWF的对数累积量估计方法,对Beta分布纹理变量参数u和v进行估计.通过实测数据验证了新方法的有效性.实验结果表明Beta分布对某些区域的极化SAR数据有更好的拟合效果,同时新方法与已有方法相比具有更好的CFAR保持能力. 相似文献
9.
10.
提出了一种基于同步自回归(SAR) 模型和模糊信息原理进行纹理分割的方法。利用二阶SAR 模型对图像纹理进行描述,用最小平方误差方法对模型参数进行估计,在对模型参数分析的基础上,将估计的参数进行改进后作为纹理的特征向量用于纹理图像的分类与分割。由于实际图像带有许多的模糊信息,组成纹理的基元和基元之间的关系也具有很大的模糊性,文中根据模糊信息原理,分析了纹理图像的模糊特性,给出了一种基于模糊贴近度的纹理分割方法。实验结果表明,与常规的距离方法相比,用文中的方法进行图像纹理分割能取得更好的效果。 相似文献
11.
利用灰度和纹理特征的SAR图像分类研究 总被引:1,自引:1,他引:1
多类别多特征量情况下的合成孔径雷达(SAR)图像的目标分类是一个难以解决的问题.从灰度和纹理模型出发,提出了综合利用灰度和纹理特征的目标分类方法.均值和方差是灰度模型中重要的特征统计量,而能量、熵、对比度、局部相似性和相关性是纹理模型中重要的特征统计量.灰度和纹理特征能确切地描述SAR图像中的目标.通过构造特征向量,定义向量之间的距离,并按照最小距离方法进行目标分类.以一定大小的窗口读入样本,提高了算法的运行速度和抗噪能力.理论上,窗口越大,特征向量值越接近真实值.窗口越小,边缘的分类精度越高.实验表明该方法较好地处理了多类别多特征量情况下的SAR图像分类问题,分类结果是有效的,这为SAR图像目标分类提供了一条简单可行的途径. 相似文献
12.
为更有效地提取合成孔径雷达(SAR)图像中的有效信息,提出了一种基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法。该方法在分析图像灰度共生矩常用特征描述量基础上,研究了窗口尺寸和位移向量对纹理特征的影响,通过比较不同目标各种纹理特征的分布及平均值的相差程度,计算了灰度共生矩阵的最佳窗口尺寸和位移向量,确定参与分类的可用纹理特征组合,... 相似文献
13.
以往的被动测距方法主要集中在可见光领域,利用图像稳定的特征点进行观察,目前利用计算目标尺度变化率进行撞击时间估计,已经发展成为一种较成熟的方法。然而在红外领域,由于红外图像自身的特性其特征点难以提取,原有的特征点跟踪方法无法适用。文中论述了一种红外图像撞击时间估计方法,根据红外图像难以提取特征点而相对易于目标分割的特点,提出了先对国图像进行分割提取目标面积,然后根据图像序列目标面积变化率来进行撞击时间估计,并根据撞击时间系统特征对估计结果进行修正以进一步提高精度。实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
14.
15.
方向场是条纹图像的重要特征量。本文提出了条纹图像矢量方向场模型,相比于通常的标量方向场,更符合方向的角度特性,并能通过矢量的模携带方向估计的锐度系数,使得对方向场的运算具有加权特性。同时,在矢量方向场的检测中,提出基元检测的概念。实验表明,通过建立矢量方向场,能够更准确地描述条纹图像的方向特征,并且有利于图像的后续处理。 相似文献
16.
在只考虑目标、背景和红外窗口的情况下,计算了两个很简单的拦截过程中,信噪比和像元电荷数的变化。文中还介绍了国外对非冷却凹进形窗口的研究状况,包括凹进形窗口的气动加热率、气动光学特性。 相似文献
17.
18.
Abdulkadir Akin Ipek BazAuthor VitaeAlexandre SchmidAuthor Vitae Yusuf LeblebiciAuthor Vitae 《Integration, the VLSI Journal》2014
The computational complexity of disparity estimation algorithms and the need of large size and bandwidth for the external and internal memory make the real-time processing of disparity estimation challenging, especially for High Resolution (HR) images. This paper proposes a hardware-oriented adaptive window size disparity estimation (AWDE) algorithm and its real-time reconfigurable hardware implementation that targets HR video with high quality disparity results. Moreover, an enhanced version of the AWDE implementation that uses iterative refinement (AWDE-IR) is presented. The AWDE and AWDE-IR algorithms dynamically adapt the window size considering the local texture of the image to increase the disparity estimation quality. The proposed reconfigurable hardware architectures of the AWDE and AWDE-IR algorithms enable handling 60 frames per second on a Virtex-5 FPGA at a 1024×768 XGA video resolution for a 128 pixel disparity range. 相似文献