基于小波变换的纹理图像分割

基于小波的纹理图像分割方法是把小波变换应用于纹理的特征提取。通过对原始纹理图像进行高阶小波分解，构成每个象素对应一个特征矢量，对所提取的特征利用均值举类算法进行分类，最终获得图像的分割结果。为了提高纹理分割图像的边缘准确性和区域性以及降低分割错误率，提出了利用特征加权来进行后分割的方法。     

基于高阶和非局部全变分的核磁共振图像重构算法

为了更好地提高核磁共振(Magnetic Resonance Imaging,MRI)图像重构质量,提出了一种基于高阶和非局部全变分的混合重构算法。该算法首先采用全局梯度提取法分离待重构MRI图像的平滑区和边缘纹理区;在每次迭代过程中,先对平滑区采用高阶全变分 (Higher Degree Total Variation,HDTV)算法,后对边缘纹理区采用非局部全变分 (Non-Local Total Variation,NLTV)算法;最后,重构图像是将本文算法迭代结束的平滑区和边缘纹理区图像合并。实验发现：本文算法的重构效果大大优于单纯的TV(Total Variation,全变分)、HDTV、NLTV算法,其重构图像既能有效地滤除噪声和保留了纹理细节信息,又大大抑制了全变分的阶梯效应。     

一种基于高阶统计量的图像混和加权滤波方法

平滑噪声和保持边缘细节是对图像滤波两个方面的要求,如何兼顾和平衡二者是图像滤波要解决的核心问题。根据高斯噪声的特点,该文引入高阶统计量并结合空域滤波的模板法描述图像的纹理信息,提出了一种基于高阶统计量分析的图像混和加权滤波方法。文章利用高阶累积量所描述的图像细节复杂程度对模板进行分类,并分别采用相应的滤波方法,最后通过混和加权而得到其估值,从而既较好地保持了图像边缘细节,又有效地滤除了图像噪声。实验结果表明,相对于几种常见的保细节滤波方法,文章介绍的方法能够得到更好的效果。     

基于纹理边缘周期性与局部方向性的织物疵点检测

根据织物纹理图像自身的特点,提出一种基于纹理边缘周期性与局部方向性的织物疵点检测新方法。通过正常纹理边缘的周期性与方向性特征剔除同类有疵点纹理图像的背景纹理信息,突出疵点信息,进而快速有效地检测出无特定方向的织物疵点。经过对大量常见织物疵点图像的检测实验,表明该方法对于纹理边缘清晰、方向一致性较好的织物疵点图像具有较好的检测效果。     

基于核函数的高阶特征表示方法

为了解决高阶局部特征带来的计算复杂度提高问题,提出一种基于核函数的高阶局部特征表示方法。通过在两幅图像的局部特征之间进行比较,将特征空间映射到几何不变空间,统计高阶局部特征构建核函数,并结合支持向量机进行多类目标图像分类实验。实验结果分析表明,该方法在提高分类准确率的同时,所需的计算时间只与局部特征的个数呈线性增长。     

遥感图像中的飞机快速定位方法

针对目前遥感图像中飞机的快速定位问题,提出了一种利用分布估计法处理边缘轮廓特征的飞机快速定位方法.首先融合不同精度的多边形近似结果,将复杂的几何轮廓转换为网状结构;再通过期望最大化(EM)算法对局部灰度纹理特征值进行分布估计,定位分割出飞机区域.对几幅机场图像的试验结果表明基于复杂边缘轮廓的方法不受图像各种灰度信息的干扰,突出了飞机同其他图像内容的区别,同时EM算法能够根据强化结果的纹理特征快速准确的定位出大幅遥感图像上各种型号的飞机目标,具有较好的鲁棒性和实用性.     

图像局部纹理特性的静电力触觉渲染

目的 触摸触觉设备感知物体时,需要实现视觉-力触觉同步反馈,其中图像-力触觉反馈难点在于再现更真实的纹理触感的触觉渲染过程。本文提出了一种基于图像局部纹理特征的静电力触觉渲染模型,实现了更加清晰、触感真实的图像纹理的静电力触觉反馈。方法 首先,采用局部傅里叶变换方法强化局部纹理特征,提取傅里叶变换系数分离出表征形状和局部纹理、边缘的频域分量。其次,对局部纹理特征进行力触觉渲染,建立局部纹理特征与驱动信号的映射模型,采用比例模型将局部纹理特征值转化为同等级的静电力表达。最后,根据静电力与驱动信号的心理学模型,由局部纹理特征控制不同驱动信号的输出产生静电力触觉。结果 进行纹理触觉对比感知实验验证算法有效性,62.5%的实验参与者偏爱基于图像局部纹理的触觉渲染算法反馈的纹理触感,本文算法可以模拟多种图像的纹理、边缘的触感。结论 算法在频域分离图像局部纹理、边缘和形状特征,建立纹理-力触觉渲染模型,针对大多数图片可以有效地增强纹理触感,提升触觉再现交互技术的沉浸感。     

UV空间中的人脸颜色纹理和几何细节协同补全

当图像中的人脸存在较大角度的偏转时,由于自身遮挡,单幅图像3D人脸重建方法较难获取整张人脸的纹理和几何细节.考虑人脸纹理特征分布和几何细节的特征分布的双向关联特性,提出一种统一框架下的协同补全模型TDGAN.首先,将颜色纹理和几何细节映射到同一UV空间;然后,通过统一的生成对抗网络协同补全纹理与几何,并对这2部分信息分别设计全局与局部判别器,以实现纹理和几何的全局与局部一致性;最后,为了充分利用颜色纹理和几何细节共有特征,增加了一个纹理-几何一致性约束网络,从而得到高完整度和高一致性的颜色纹理与几何细节UV图.在当前最大3D人脸数据集FaceScape的实验表明,TDGAN比独立的UV空间补全方法能得到更高质量的补全结果.     

基于灰度共生矩阵纹理特征的SAR图像分割

同时考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量,在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,建立多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法用于一些高分辨SAR图像,其分割精度及分割边缘的平滑度均优于基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割。     

基于差别特征的纹理图像识别研究

文中提出了一种基于PCNN的捕获率图的纹理图像差别特征提取的新万法。通过对PCNN的基本特性分析，指出PCNN的捕获率图不仅包含了全局图像灰度分布的统计特征，还包含了局部图像灰度的空间分布的相关统计特征，即相邻象素之间的几何信息。这恰是纹理图像的个性特征所在。实验结果证明，该方法具有良好的鲁棒性。获得这些纹理图像的特征旨在度量纹理图像的相似性或从图像中抽取纹理区域。     

利用小波进行基于形状和纹理的图像分类

提出一种基于小波的形状和纹理联合特征的图像分类方法。先对图像进行二维小波变换以得到边缘图像，再提取边缘图像的7个边界不变矩组成图像的形状特征向量；在实验中，发现大多数情况下，图像背景的干扰信息大于其对分类的贡献，因此对图像去除其背景，然后在灰度共现矩阵的基础上，计算5个二次统计量作为其纹理特征；最后联合形状和边缘特征向量，并对其进行高斯归一化，用SVM进行分类。结果表明，该方法具有明显的优越性和较强的实用性。     

基于主动形状模型差分纹理和局部方向模式特征融合的人脸表情识别

针对人脸表情识别背景复杂性以及表情识别的鲁棒性问题,基于Dempster-Shafer(DS)证据理论,提出了一种融合主动形状模型(ASM)差分纹理特征和局部方向模式(LDP)特征的人脸表情识别方法。ASM差分纹理既能有效地屏蔽个体人脸之间的差异,又能保留人脸表情信息。LDP特征通过计算8个方向的边缘响应来对图像进行编码,因此具有很强的抗噪能力,能够捕捉人脸因表情而产生的细微变化。在DS证据理论融合时,针对不同的特征对表情的识别率,分别用不同的权重系数来计算概率分配值。通过对JAFFE和Cohn-Kanade混合数据库进行实验,表情识别的平均识别率为97.08%,比单特征LDP高出一个百分点,有效地提高了表情识别率和鲁棒性。     

复杂场景下在建建筑区域识别方法

针对在建建筑区域具有与周围非在建建筑颜色特征不同、与周围自然环境纹理特征不同的特点,提出了一种基于在建建筑颜色和纹理特征的高空影像中在建建筑区域识别方法.首先对只包含在建建筑图像数据集中的图像进行颜色和纹理特征提取,由这些特征矢量构建图像特征索引库;然后将待检测图像分块,对其颜色聚类屏蔽绿色植被区域并计算特征矢量,将其与特征索引库做相似性度量,判定该图像块在整个待检测图中的位置,对检测到的在建建筑用红色矩形框和唯一的标识符框选出来.实验结果显示,利用本文提出的在建建筑区域识别方法,能够有效地识别城市高空影像中的在建建筑区域,基于本文算法的系统可以运用于城市规划.     

基于改进RCE和RBF神经网络的静态手势识别

针对手势识别的手区域分割、手势特征提取和手势分类的三个过程,提出了一种新的静态手势识别方法。改进了传统的RCE神经网络用于手区域的分割,具有更高的运行速度和更强的抗噪能力。依Freeman链码方向提取手的边缘到掌心的距离作为手势的特征向量。将上一步得到的手势特征向量作为RBF神经网络的输入,进行网络的训练和分类。实验验证了该方法的有效性和可行性,并用其实现了人和仿人机器人的剪刀石头布的猜拳游戏。     

采用金字塔纹理和边缘特征的图像烟雾检测

目的 与传统点式感烟器相比,图像烟雾检测具有响应速度快、非接触等显著优势,但烟雾形状、色彩、纹理千差万别,造成现有算法推广性能不好,亟需提高特征推广性能.为此提出了一种采用图像金字塔纹理和边缘多尺度特征的烟雾检测算法.方法 首先,该算法将图像进行金字塔分解,然后在每层图像上提取局部二元模式(LBP)和边缘方向直方图(EOH),采用不同池化方法得到金字塔局部二元模式(PLBP)和金字塔边缘方向直方图(PEOH)序列特征,分别用于表征烟雾纹理和边缘信息,首尾相连这些直方图后,采用支持向量机(SVM)进行训练、识别烟雾.结果 这金字塔纹理和边缘特征具有很好的分类性能,能够在比较大的图像库上达到94%以上的检测率和3.0%以下的误报率.结论 本文算法提取的纹理、边缘特征,对光照、尺度具有一定不变性,实验结果也表明本文特征对烟雾检测具有较好的推广性能.     

基于Hu矩和纹理特征结合的人体异常行为识别

为了提高人体异常行为识别的准确率,采用了一种将多特征结合的异常行为识别算法,主要包括对步行、快跑、慢跑、拳击、双手挥舞、鼓掌六种异常行为进行识别。首先从视频流中提取出人体轮廓,然后从所得的轮廓中提取Hu矩特征与纹理特征。最后通过模板匹配的方法,采用马氏距离度量所需识别的当前行为特征向量与标准模板行为的特征向量之间的相似性,并通过设置相应的阈值判定该行为所属类别。实验证明,该方法比提取单一特征的方法识别率高,且具有一定的实用价值。     

基于Gabor局部相对特征的掌纹识别

Gabor变换是掌纹识别中提取纹理特征的一个重要工具,但其性能易受图像的变化以及不均衡噪声等因素影响,因此提出了一种基于Gabor局部相对特征的掌纹识别算法。该算法对原始图像进行微尺度不变Gabor滤波;结合分形学的思想,将滤波后的图像分成大小相等的子域,每个子域又分成多个相同的子块,计算每个子块与它所在子域的相对方差,将所有子块的相对方差排列组成表征图像的特征向量进行识别。该算法将微尺度不变与局部相对特性统一,所提取的特征对各种变化有很强的鲁棒性,提高了识别精度和效率。实验使用北京交通大学BJTU_PalmprintDB证明该算法的有效性。     

局部HOG和分层LBP特征融合的车牌字符识别

针对车牌字符识别中模板匹配法识别率低,尤其是无法准确识别相似字符的不足,提出了一种局部HOG和分层LBP特征融合的车牌字符识别方法. 首先利用模板匹配法对车牌所有字符进行初步识别,然后利用HOG算子提取车牌和模板相似字符中最具区分度的一小块边缘特征,接着利用LBP算子提取原始车牌和模板相似字符中相同区域块的分层纹理特征,将两种特征串行融合构建串行特征向量,最后根据特征向量之间的卡方距离来度量车牌字符和模板字符的相似性,进而完成二次识别. 通过实验比较了11种算法的识别性能,结果表明本文方法有效地解决了相似字符误识别的问题,在保证识别速率的同时识别率显著提高,达到99.52%.     

基于多级纹理特征的深度信念网络人脸识别算法

为解决人脸特征提取过程中局部特征缺失的问题,借助局部二值模式(LBP)与方向梯度直方图(HOG)提出一种基于多级纹理特征融合的深度信念网络人脸识别算法。以提取局部纹理特征以及边缘纹理特征为出发点,对人脸图像进行三级纹理特征提取。使用MB-LBP提取初级纹理特征;在此基础上进行改进的CS-LBP图像特征提取作为二级纹理特征;使用HOG算子在二级纹理特征上完成三级纹理特征提取。将二级和三级纹理特征直方图顺序串联融合后输入到深度信念网络(DBN)逐层贪婪训练,优化网络参数,并用优化的网络在ORL、YELA人脸标准库中进行测试,识别率均在92%以上。该算法与传统算法(SVM、PCA)相比较拥有更好的人脸识别效果,同时也表明了局部纹理特征的改善为识别过程的特征提取提供强有力的保障,为人脸识别的进一步研究开拓新思路。     

基于韦伯梯度方向直方图的人脸识别算法

针对传统人脸识别算法在姿态、表情和光照等变化下而引起识别效果不佳的问题,提出一种韦伯梯度方向直方图人脸识别算法（HWOG）。利用差动激励提取图像的结构和纹理信息,利用HOG算子提取原始图像的边缘特征,分块统计直方图特征信息,将所有分块的直方图串接得到人脸图像HWOG特征,用最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1进行实验,实验结果表明所提算法能有效提高识别率,且对光照、表情和姿态变化有较好的鲁棒性。