一种基于分形维数的图像相似性检索特征

本文描述了一种采用小波包分解子带图像分形维数作为图像纹理特征进行图像相似性检索的方法。首先对图像进行小波包分解。每一个子带图像的分形维数构成图像的特征向量用于图像的相似性检索。实验表明,该方法计算速度快。在特征向量维数极少的情况下,该特征对于描述方向性和结构性较好的纹理具有良好效果。     

利用小波分解和分形维数进行声纳图像识别

以分形维数和多重分形的概念为基础，通过计算原图像和灰度差分图像的分形维数和多重分形维数，形成了纹理特征集的第一部分；然后对声纳图像采用树式结构小波变换，将小波变换各个频带输出的熵作为纹理分类的特征，并根据特征本身的离散程度对其进行规范化处理，构成了纹理特征集的第二部分；最后将这两部分组合，对不同信噪比的声纳图像进行分类识别．识别结果表明，文中方法的识别率可达到90％以上．     

一种基于分形的木材细胞图像特征提取方法*

木材纹理图像的分形维数可以代表木材很多的纹理特征,它是木材树种的一项重要数字特征参数。为了提取木材纹理特征,提出采用改进差分盒子法计算木材纹理细胞图像的分形维数值。理论分析和实验结果表明：该方法能够提取木材纹理特征,并且能在一定程度上克服图像比例大小对于特征提取所造成的影响,是木材纹理特征参数提取的一种重要方法。     

基于分形理论的声纳图像识别

为了解决声纳图像分类较困难的问题,提出一种基于分形理论的声纳图像识别方法。针对传统的分形维数作为图像纹理特征表示时缺少图像分布特征的不足,引入了多重分形的概念和广义维数,并对原图像和灰度差分图像重新提取了图像的纹理特征。通过对声纳图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。     

基于分形理论的声纳图像识别

为了解决声纳图像分类较困难的问题,提出一种基于分形理论的声纳图像识别方法.针对传统的分形维数作为图像纹理特征表示时缺少图像分布特征的不足,引入了多重分形的概念和广义维数,并对原图像和灰度差分图像重新提取了图像的纹理特征.通过对声纳图像的分类实验,结果证实该方法行之有效.     

遥感图像分形特征提取与分割

分形理论由B.B.Mandelbrot于20世纪70年代中期创立,现已被广泛地应用于自然科学和社会科学的几乎所有领域.本文在前人研究的基础上,利用双毯法(Double Blanket Method)提取出图像的分形特征并用于图像分割,进一步证实了分形在此领域的可行性和有效性.首先,通过比较局部分形维数偏移全局分形维数的标准差来确定适合该方法的最优滑动窗口.其次,考虑到单尺度分维特征的局限性,提取出多尺度的特征值并建立分形维数谱.然后,以模拟图像为例,分析图像中各区域的分维谱,选择适当尺度的分形特征,利用最大似然法对图像进行分割.最后,将分形理论应用于遥感图像中,与传统的基于灰度值特征的图像分割方法相比,加入图像的空间分形纹理特征后分割精度明显提高.研究结果表明:分维值的大小和变化趋势可以表示不同地物的空间复杂度,结合地物的光谱以及灰度信息能有效地识别目标地物.     

基于分形特征的云雾遥感图像分离方法*

雾是一种气象灾害,将雾从卫星云图上分离出来仍非易事。分数维给予图像纹理统计意义的描述,有效地体现了纹理的复杂度和粗糙度,揭示了纹理内在的自相似性,为云雾图像纹理分析提供了新的思路。简要阐述了纹理图像的差值盒维数计算方法,计算并分析了云雾纹理图像的差值盒维数特征。针对差值盒维数在表现云雾纹理特征和云雾分离方面存在的问题,提出基于样本图像灰度均值的加权盒维数算法,以改变出现灰值差异较大的不同云类具有相同盒维数的情况,并与云雾的光谱特征结合,实现雾与云的识别与分离,在实际应用     

基于分形维数的纹理图像分割

纹理图发割过程一般分为特征抽取和特征划分,文中提出一种新的基于分形维数的纹理图像分割方法,在特征抽取上,以分形作为纹理特征,运用图像变换的思想,结合差分盒计数和基于分形布朗自相似模型的分形估计方法。     

基于小波变换的带钢表面缺陷分形特征研究

图像的分形维数能够表述图像空间纹理不同灰度级间的相关特性,是描述自然纹理图像的一个有用工具.本文在小波分解的基础上,运用双毯法计算了带钢表面缺陷的分形维数,并对计算结果进行了分析对比,研究了小波变换后各级、各分量的分形维数差异.实验结果表明所提取的分维特征对于缺陷分类有较好作用.     

基于分形的彩色岩石裂隙分割

纹理分割是图像处理与计算机视觉领域研究的重点和难点.现有的纹理分割方法大多集中于研究灰度纹理图像,该文提出了一种基于分形纹理特征和颜色信息结合的彩色纹理分割算法.该算法将复杂的彩色图像分形维数计算转化为单色图像分形维数的计算,将纹理特征和颜色信息相结合,采用区域生长法来实现分割.通过对彩色岩石裂隙图像的分割实验,结果证实该该方法行之有效.     

结合PolSAR影像纹理特征分析提取倒塌建筑物

利用震后1景极化SAR影像提取倒塌建筑物是一种快速有效的灾害调查手段。倒塌建筑和倾斜建筑物在PolSAR影像中的散射特征相似,易造成建筑物倒塌率的过度评估。由于倒塌建筑和倾斜建筑的纹理特征有较大差异,将利用这种纹理差异来解决倒塌建筑和倾斜建筑的混分问题。通过实验发现均值、同质性、熵及相关性4种基于灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)的纹理特征能够有效区分倾斜建筑和倒塌建筑,故利用这4种纹理特征提取倒塌建筑中混杂的倾斜建筑,从而降低倒塌建筑的虚警率。以玉树地震为例,提取城区的建筑物震害信息,实验证明该方法能够大幅提高建筑物震害评估精度。     

Color texture analysis based on fractal descriptors

Color texture classification is an important step in image segmentation and recognition. The color information is especially important in textures of natural scenes, such as leaves surfaces, terrains models, etc. In this paper, we propose a novel approach based on the fractal dimension for color texture analysis. The proposed approach investigates the complexity in R, G and B color channels to characterize a texture sample. We also propose to study all channels in combination, taking into consideration the correlations between them. Both these approaches use the volumetric version of the Bouligand–Minkowski Fractal Dimension method. The results show a advantage of the proposed method over other color texture analysis methods.     

基于模糊熵和分形维度的边缘检测算法

当图像中噪声与边缘强度相差不大时,用LFFD算法检测边缘时会扩大噪声。针对该问题,给出一种抗噪声的边缘检测算法(EFFD)。该改进算法通过使用模糊熵来抑制噪声扩大,用分形维度来描述图像的局部特征。通过对不带噪声和带有椒盐噪声的图像的边缘检测,说明EFFD在带噪声的图像中可以抑制噪声扩大,获得较好的边缘特征。     

山东省寿光市滨海地区盐田信息提取方法研究

山东省寿光市滨海地区盐田水体因含盐度高,其光谱特征与海域水体及其他地物差异大,光谱特征显著;盐田系人为建造,排列整齐\,几何特征明显,遥感影像上表现为纹理特征显著(棋盘状纹理、条纹状纹理),纹理指标可计算性强。首先采用缨帽变换方法增强光谱信息,采用定向滤波及灰度共生矩阵方法增强纹理信息;其次基于增强的光谱与纹理信息,采用以面向应用为目的的感兴趣地物提取方法对研究区TM图像进行分类,将分类结果与仅依据纯光谱及仅依据纯纹理分类结果相对比,分类总体精度分别为90.8985%、84.9102%和60.4017%。结果表明:以面向应用为目的的感兴趣地物提取方法分类精度最高。     

结合纹理特征的SVM样本分层土地覆盖分类

支持向量机(SVM)分类在精度、泛化性、高维数据处理等方面都具有较强的优势,在遥感影像分类中也得到了广泛应用。由于遥感影像“同物异谱”和“异物同谱”现象的影响,结合纹理特征提高SVM分类精度已成为遥感应用研究的热点。但不同尺度的纹理特征突出的信息不一,在同一尺度上难以区分的地物在多尺度空间则更容易区分,因此,采用多尺度纹理特征进行SVM分类,并从分类样本和纹理特征的选取两个方面探讨SVM土地覆盖分类的方法。首先,以ALOS影像为例,通过灰度共生矩阵提取不同尺度、不同方向的几种纹理特征;然后在光谱分类结果基础上,借助地类特征曲线,选取有效的多尺度纹理特征,最后进行样本分层分类。样本分层分类是选取首层样本进行分类,再从“漏分和错分”地块中选取新样本加入到首层样本中,得到第二层样本并对整个影像进行分类;用同样的方法选出第三层样本或更高层样本进行分类,直到结果满意为止。结果表明:该方法比仅用光谱特征的SVM分类总精度提高了8.11%,Kappa系数增加了0.11。其中,纹理特征的引入使分类总精度提高了4.13%,且对纹理特征较明显的地类更有效;采用样本分层后的分类总精度进一步提高了3.98%,且各单一地类的精度也都有不同程度的提高。借助地类特征曲线选择合适的纹理特征具有一定的可行性,并且采用样本分层的方法能够提高SVM分类的精度。     

基于显著图融合的无人机载热红外图像目标检测方法

利用无人机载的热红外图像开展行人及车辆检测, 在交通监控、智能安防、防灾应急等领域中, 具有巨大的应用潜力. 热红外图像能够在夜间或者光照条件不理想的情况对场景目标清晰成像, 但也往往存在对比度低、纹理特征弱的缺点. 为此, 本文提出使用热红外图像的显著图来进行图像增强, 作为目标检测器的注意力机制, 并研究仅使用热红外图像和其显著图提高目标检测性能的方法. 此外, 针对无人机内存不足、算力有限的特点, 设计使用轻量化网络YOLOv3-MobileNetv2作为目标检测模型. 在实验中, 本文训练了YOLOv3网络作为检测的评价基准网络. 使用BASNet生成显著图, 通过通道替换和像素级加权融合两种方案将热红外图像与其对应的显著图进行融合增强, 比较了不同方案下YOLOv3-MobileNetv2模型的检测性能. 统计结果显示, 行人及车辆的平均精确度(Average precision, AP)相对于基准分别提升了6.7%和5.7%, 同时检测速度提升了60%, 模型大小降低了58%. 该算法模型为开拓无人机载热红外图像的应用领域提供了可靠的技术支撑.     

基于异构特征聚合的局部视图扭曲型纸币识别

如何识别同一物体的不同结构的表现形式,对于机器而言,是一个比较困难的识别工作.本文以易变形的纸币为例,提出了一种基于异构特征聚合的局部视图扭曲型纸币识别方法.首先利用灰度梯度共生矩阵、Haishoku算法和圆形LBP分别获得纹理风格、色谱风格和纹理,这些特征从不同的角度描述了局部纸币图像,然后通过VGG-16、ResN...     

基于局部连接度和差异度算子的水平集纹理图像分割

目的 复杂纹理的图像分割一直是图像分割的难题,现有的一些纹理图像分割方法主要通过提取图像确定方向的灰度变化特征或者提取图像的局部灰度相似性特征得到特征图像,从而进行纹理图像的分割,然而,自然纹理中普遍存在局部形态相似和方向不确定的现象,导致现有方法不能准确地分割纹理图像。方法 本文提出局部连接算子和局部差异算子来描述局部纹理的形态相似性和局部纹理的差异度。一方面,通过设定一定阈值,将局部区域的灰度差异分为两类,分析两类差异的分布特征,从而提取图像的形态特性及局部连接度算子;另一方面,设置一种无方向性的灰度差异分析算子,提取图像局部的灰度差异值从而得到局部差异度算子。两个算子结合以更好地提取纹理图像的局部特征,然后通过融合局部相似度特征、局部差异度特征和灰度信息,构造水平集能量泛函,进而通过最小化能量泛函实现纹理图像分割。结果 相比基于Gabor变换、结构张量、局部相似度因子的纹理分割方法,提出的局部算子能够更好地区分自然图像的不同纹理区域,且对实验图像的平均分割准确率高达97%,远高于其他方法。因此,提出的模型对于自然纹理图像具有更好的分割效果。结论 本文提出了两种新颖的纹理特征局部描述子：局部连接度算子和局部差异度算子,能够有效地提取纹理特征,且有一定的互补性。实验表明,提出的方法对于复杂自然纹理图像具有良好的分割效果。     

基于多尺度的肿瘤轮廓结构不规则性特征分析

皮肤肿瘤轮廓的结构不规则性特征提取在计算机辅助诊断黑色素瘤中具有重要意义。在前期轮廓不规则性的局部分形维基础上,提出基于多尺度曲率的轮廓不规则特征提取方法,采用相邻尺度间特征差异度量来增强大尺度下的甄别良恶性皮肤肿瘤的能力。通过局部分形维和曲率分析比较表明,相邻尺度间特征差异度量方法具有类间Hausdorff距离随尺度增大的特性,但局部分形维较曲率分析具有较大的Hausdorff距离值。实验结果表明,上述方法不仅具有较强的结构不规则性的分类能力,并且有助于削弱纹理不规则性对分类结果的影响。     

基于内容的标准烟叶图像数据库检索

基于内容的检索是当前多媒体数据库发展的一个重要研究领域。在图像数据库中,基于内容的图像检索技术一般采用颜色直方图为特征。该文提出了把图像的形状特征、颜色特征和纹理特征结合起来的方法进行基于内容的图像检索。通过对人的视觉检索过程的研究,提出把数据库中的图像依次分别按形状特征、颜色特征和纹理特征分级聚类的方法,既符合人的视觉特点又大大提高了检索效率。