基于谱直方图表示和支持向量机的纹理分类

在纹理分类中采用谱直方图表示(SHR),每个图像窗表示一个包含滤波后图像直方图的特征向量,而直方图是图像谱表示的连接桥梁.在滤波器选择算法之前,结合每个图像分块和滤波器的独立谱表示和直方图,可以获得更加低层的局部特征.最后,时所有独立滤波器采用滤波器选择算法来得到所需的少量滤波器.为了保证分类的可靠性,选择高斯径向基函数(RBF)进行谱直方图表示,采用支持向量机(SVMs)作为分类函数.对本文方法和其它两种方法:Gabor滤波和独立成分分析(ICA)进行了纹理分类和脸部识别的比较实验.实验结果表明,本文方法具有更高的分类准确性,也证明了SVMs优秀的泛化能力.     

基于频谱滤波的多纹理提取算法

研究了一种在有多种纹理叠加的复杂图像中进行单一纹理提取的算法.首先采用极坐标方法分析纹理频谱的环型和楔型特征并求出纹理分布的周期和方向特征;然后根据这些特征在频域中构建环型和楔型Gauss带通滤波器对纹理频谱进行滤波;再将滤波后的频谱图像转换到时域中就得到了只保留相应纹理成分的图像;最后经过纹理区域矫正处理后就可以提取出真实的纹理.实验结果表明,该方法可以准确提取出图像中叠加的多种纹理,并能完整保留每种纹理的基本特征,在纹理分布不均匀的区域也能提取出纹理的骨架.     

基于Gabor特征的曲面工件缺陷检测方法的研究

针对曲面工件加工过程中出现的表面缺陷问题,使用Gabor函数能够提取出图像在不同位置、频率和方向上特征的优点,构建5个方向8个尺度的Gabor滤波器组.对采集的图像进行Gabor滤波,提取滤波后图像的灰度均值和方差作为Gabor纹理特征向量,使用主成分分析法进行特征的降维处理,最后建立马氏距离最近邻分类器,实现了对工件表面缺陷的识别和分类.     

基于Gabor滤波系数高阶矩的图像检索

在分析Gabor滤波器进行图像纹理特征提取的基础上,提出了利用多尺度和多方向Gabor滤波系数的高阶矩提取图像特征进行CBIR的方法,利用滤波系数的方差给出了基于Gabor滤波组提取的图像纹理特征的平滑度和纹理一致性算法,并采用四个尺度和六个方向的滤波系数的能量、方差、峰态、平滑度和一致性组成了CBIR特征向量.采用Brodatz纹理库和Corel图像库中的典型图像进行了对比实验.实验证明,提出的方法比传统的Gabor滤波进行CBIR具有更高的查准率.     

纹理与波形特征组合对机载LiDAR数据分类的影响

将纹理特征与波形特征用于LiDAR数据分类,进行了纹理特征与波形特征的最佳组合方案研究。首先将LiDAR全波形数据的高程、波宽、振幅和回波次数等波形特征信息转化为波形特征图像;然后利用灰度直方图和灰度共生矩阵(GLCM)提取多种纹理特征,并与波形特征图像叠加构成多维特征图像;最后讨论纹理特征与波形特征组合对分类的影响,并确定最佳组合方案,探讨不同分类器对纹理与波形特征组合的适应性。实验结果表明,某些纹理特征能够提高分类精度,但不是分类特征越多越好,只有最佳组合才能充分利用纹理和波形特征,提高分类精度。     

基于振动图像纹理特征识别的轴承故障程度诊断方法研究

针对轴承故障诊断中故障分类研究多,故障程度研究少,振动图像信息丰富得不到充分利用问题,提出利用振动图像纹理特征识别技术进行轴承故障程度诊断方法。该方法先对轴承振动响应信号进行EMD-形态差值滤波处理,后将滤波后信号转换为双谱等高线图,利用灰度三角共生矩阵得到双谱图形纹理特征,应用主成份分析法从纹理特征参数中提取轴承故障程度特征参量,用支持向量机进行模式识别。实验结果表明该方法能有效区别轴承外圈、内圈及内外圈的故障严重程度,可为旋转机械故障程度诊断提供新方法。     

适用于虹膜识别的Gabor滤波器参数选择

Gabor变换实现的难点是Gabor滤波器组的参数选择.本文提出了一种适用于虹膜纹理特征提取的Gabor滤波器组参数选择方法.该方法根据图像分块确定Gabor滤波器的位置因子取值;借助海明距离均值曲线确定滤波器尺度因子;通过建立尺度因子与频率调制因子的关系,最终确定频率因子的取值.实验证明,依据该方法设计的滤波器,能有效提取虹膜纹理特征,得到较高识别准确率达到虹膜识别的目的.     

用Gabor滤波实现虹膜图像纹理编码

针对虹膜纹理的幅度和相位信息特征,利用二维Gabor滤波器族可以很好地模拟皮层简单细胞的二维感受野轮廓,能够最大限度的提供图像局部方向和频率信息的特点,提出一种基于二维Gabor函数族对虹膜图像进行子块分解滤波的改进编码算法。实验结果表明,该方法能有效的提取虹膜纹理特征,从而达到虹膜识别的目的。     

Boxcar滤波器和极化Refined Lee滤波器对极化SAR分类精度影响的评估

本文阐述了Boxcar滤波器和极化Refined Lee滤波器的滤波原理,比较了两种滤波器的滤波效果.通过滤波后的极化图像分类精度的比较发现,滤波能显著提高监督分类的精度,滤波是提高分类精度必不可少的技术环节,Boxcar滤波在提高分类精度方面要优于Refined Lee滤波,此外滤波窗口的大小对分类精度也有重要的影响.     

架构于双树轮廓波及GGD模型的纹理图像检索

提出一种基于双树轮廓波变换的纹理图像检索方法.双树轮廓波由塔型双树方向滤波器组构建,它保持了轮廓波灵活的方向选择性,同时克服了传统轮廓波不具有移不变性的缺点.根据双树轮廓波系数的统计特性,本文利用广义高斯分布对各子带进行建模,采用矩估计法提取模型参数,并用KL距离度量图像之间的相似度,实现纹理图像检索.为评价检索性能,从Brodatz图库创建了包含800幅纹理图像的数据库.实验结果表明,本文算法的平均检索率比基于小波和轮廓波的方法分别提高了10.46%和6.94%,而且保持了较高的计算效率.     

基于独立分量分析的形状识别

物体的形状识别是模式识别的重要方向之一,广泛应用于图像分析、机器视觉和目标识别等领域。在介绍利用信号的高阶统计信息的独立分量分析方法基础上,提出了基于独立分量分析的形状识别方法。利用独立分量分析算法提取出图像的独立基,根据待识别图像在独立基上投影系数的差别进行分类识别。仿真实验结果表明,该方法对于形状识别有较高的识别率。     

基于子带ICA的时频图像处理方法研究及其在故障诊断中的应用

提出了一种改进独立分量分析(ICA)应用于时频图像的盲源分离问题。由于相似时频图像之间存在潜在的相关性,传统的ICA对于具有相关成分的时频图像盲源分离中效果比较差,利用互信息和峭度研究了图像子带之间的相关性和本身的非高斯性,选定特定的子带进行ICA分析。通过仿真时频图像的分离试验,说明此方法分离效果明显优于ICA分离效果,并将该方法应用于转子试验台的基座松动,不对中故障信号复合故障的时频图像中,成功获取了各自故障的时频图像,从而可以获得各自的故障特征信息。     

一种改进的自然纹理合成方法

自然纹理合成方法是一种适合自然景物的基于样图的快速纹理合成方法。但是候选点超越样图边界的问题没有很好得到解决,成为导致合成后图像产生的纹理块间明显变化的主要因素。论文提出了一种改进的自然纹理合成算法,将样图边缘易产生无效候选点的区域用样图内部与之大小和形状相同的像素块来代替,像素块和被替代像素块沿一条不规则的曲线相匹配。合成过程中在接近边缘时像素块的生长会转向纹理内部。该方法减少了因随机产生候选点而形成的块间不连续,有效地改善了视觉效果。     

Independent Component Analysis–Based Feature Extraction Technique for Defect Classification Applied for Pulsed Eddy Current NDE

With the development of nondestructive detection, the emerging testing techniques provide new challenges to signal analysis and interpretation approach applied to the inspection evaluation. Some researchers have developed the methods that focus on feature analysis of detected signals. This article presents a new feature analysis by the Independent Component Analysis (ICA) approach to evaluate the defects tested by the pulsed eddy current (PEC) technique. ICA is a high-order statistics technique used to separate multi-unknown sources, which has been successfully applied to facial image identification and separation of the components of 1D signal. In this article, the ICA approach is utilized to project the response signals of various defects into the independent components (ICs) feature subspace by signal representation model. Dependent on the selected ICs, each defect is represented by different projected coefficients, which are proposed to discriminate and classify the defects that belong to three categories. The improved ICA model is proposed to improve the classification of two similar categories of single defects: metal loss and subsurface defects. The evaluation using the series of experimental data has validated the classification of single defects and the defects with lift-off effect by our ICA approach. The comparison with Principal component analysis (PCA)–based approach further verified the better performance of the ICA-based model.     

Quality evaluation metric for greyscale error diffusion halftone images based on texture and visual characteristics

Halftone images produced by error diffusion algorithms suffer from texture structures that decrease their visual qualities, such as worm-like and stripe-like defects. An effective quality evaluation metric is needed to evaluate various error diffusion halftoning algorithms and their corresponding halftone images. A texture distortion evaluation metric (TDEM) is proposed to measure the texture distortions within the referenced halftoned greyscale images. First, the weights of different tonal regions were assigned based on the two types of visual objects available and the locations of the texture structures. Then, based on image structure correlations and human visual characteristics, a block operation was performed and TDEM values were obtained by summing the local block-weighted variances based on image information. The proposed metric was validated using objective comparison and psycho-visual experiments. Results indicate that the metric can measure texture distortions effectively, and that the results are consistent with subjective visual perception.     

基于高光谱成像技术的中医舌纹分析算法

针对中医舌诊现代化中使用彩色或灰度图像进行舌纹分析困难的问题,采用高光谱成像系统代替数码相机进行舌图像采集,并提出基于Gabor滤波器的舌纹分析算法.这一算法充分利用高光谱舌图像图、谱两方面的信息进行舌纹分析,并根据特征向量之间归一化的距离对部分典型舌纹进行初步分类.在对474例具有典型舌纹的高光谱舌图像的分类中,除了在来蛇纹与去蛇纹、四直纹与曲虫纹、太阳纹和龟纹、左右撇纹和锯齿纹之间有一定的误分外,整体具有较好的分类精度.这些分类结果表明,基于高光谱图像的舌纹分析方法明显优于基于灰度图像的舌纹分析方法.     

Texture augmented analysis of high resolution satellite imagery in detecting invasive plant species

Abstract

During recent decades, a considerable number of alien species have been brought into Taiwan and have caused significant impacts to local ecosystems and biodiversity. High resolution satellite imagery can provide detailed spatial characteristics over a large area and has a great potential for accurate vegetation mapping. However, most traditional multispectral image classification techniques focus on spectral discrimination of ground objects and may overlook useful spatial information provided by high resolution images. To achieve the best result, analysis of high resolution imagery should also incorporate spatial variations of the data. Therefore, this paper has looked into using a texture augmented procedure to analyze a high resolution satellite (QuickBird) image in order to detect an invasive plant species (Leucaena leucocephala) in southern Taiwan. Samples of primary vegetation covers were selected from the image to determine suitable texture analysis parameters for extracting texture features helpful for classification. Validation with ground truth data showed that the analysis produced high accuracies in detecting the target plant species and overall classification for primary vegetation types within the study site.     

基于感性工学的产品质感调和设计模型研究

目的运用感性工学和BP神经网络构建产品质感调和设计模型。方法通过多维尺度分析和聚类分析,分析出了最适合于描述质感调和的代表性感性意象词汇集;通过统计分析,确定了以透明度、光泽度和粗糙度及其细分类目为元素的质感调和空间;通过质感调和实验,获得了针对实验样本的质感空间特征值和感性评价值;最后通过MATLAB的BP神经网络工具箱,建立了基于感性意象的质感调和设计BP模型,并重新设计检验样本论证了模型的可靠性。结论该模型为后续的计算机辅助质感调和设计系统提供了理论和算法依据,可以提高产品设计的成功率。