采用共生矩阵的纹理特征提取方法

共生矩阵是一种常用的纹理特征提取方法,针对其易受噪声和图像中实体方向变化的影响等问题,提出一种新型共生矩阵纹理特征提取方法.该方法将傅里叶变换应用于原始图像,利用频域信息确定显著方向集合,把共生矩阵方法应用于显著方向集合以提取纹理特征.在进行图像匹配时,先在显著方向集合间进行相似度计算,后在纹理特征向量间进行相似度计算,显著方向集合中元素的显著性作为权重被引入纹理特征向量间的计算.实验结果表明,与传统共生矩阵方法相比,该方法针对有向纹理和无向纹理均具有较好的性能.     

基于颜色纹理特征的均值漂移目标跟踪算法

针对经典均值漂移跟踪算法采用单一的颜色特征对目标进行跟踪检测存在的不足,提出一种将纹理特征与颜色特征相结合的改进均值漂移目标跟踪算法.该算法首次提出特征联合相似度的概念,通过均值漂移算法联合相似度的最大化计算,正确快速地获取新一帧图像跟踪目标的位置.实验结果表明,该算法具有更高的可靠性,同时满足一般目标跟踪任务的实时性要求.     

基于颜色模型和纹理特征的肤色识别系统的研究

本文是基于颜色模型和纹理特征的肤色识别系统的研究。利用皮肤的纹理特征和颜色模型相结合,优化了一般的基于颜色模型的肤色识别系统的检测效果。仿真实验证明,该系统具有较好的肤色检测效果。     

基于共生矩阵和分形的彩色骨髓细胞图像纹理

在对骨髓细胞纹理分析的基础上,提出了一种基于共生矩阵与分形理论的对彩色骨髓细胞图像进行纹理特征提取的方法,该方法通过构造一种新的表征纹理特征的量——共生矩阵分形联合特征量,更好地将红系细胞与粒系细胞区分开,并且对同一系别细胞的不同成熟阶段做出了更好的区分.     

基于机器视觉的钢珠直径测量系统设计

为提高中小企业钢珠直径检测效率、降低资本投入,提出一种基于机器视觉的钢珠直径测量方法.给出了系统的工作原理,对核心硬件进行了选型设计,搭建了实验平台.设计的系统用于测量直径为6 mm和8 mm的钢珠时,其标准差均小于等于0.007 mm,重复性精度接近0.023 mm;测量直径为6～8 mm不同尺寸的钢珠时,系统的线性...     

基于嵌入式红枣颜色分级系统研究

基于嵌入式STM32F407处理器结合机器视觉技术对红枣颜色进行检测和分级.为减少红枣分级设备成本,降低系统复杂性,该系统利用嵌入式STM32F407处理系统代替计算机进行图像数据处理,基于μC/OS-II软件平台,首先通过CMOS图像传感器获取鲜枣图像,经一系列图像预处理,利用颜色阈值算法实现鲜枣颜色分级.经实际使用验证,该系统具有分级速度快、检测识别精度高、制作成本低等优点,在红枣颜色分级方面有较高的实用价值.     

基于SOM算法的机器视觉颜色识别

针对机器人视觉系统光适应性差的弱点,利用SOM(Self-organizing Map)算法良好的聚类效果,把该算法应用于视觉系统的颜色分类中,使视觉系统具有学习能力去适应环境的变化.仿真结果表明,采用SOM算法的视觉系统颜色识别率有所提高.     

基于机器视觉的零件颜色识别系统

以Visual C＋＋6.0作为软件开发平台,以开源的OpenCV作为辅助的图像处理库,组建系统的硬件系统,实现了对工业自动生产线上的零件图像的采集和处理.该系统能对不同颜色的零件进行识别,为后续零件的筛选和分类奠定了基础.实验证明,采用机器视觉对零件颜色进行在线识别,不但检测精度高,而且能够满足生产线上实时性的要求.     

基于PAAG的纹理特征提取算法的并行实现

针对多态同构阵列机,提出一种新的方法对计算视觉算法中的纹理特征提取算法进行并行处理。该方法在基于计算视觉标准OpenVX的基础上,将纹理特征提取算法的各步骤用OpenVX核函数进行实现,并构造出该算法的图模型,再将图模型利用OpenVX库函数映射到多态同构阵列机上进行并行处理。实验结果表明,该方法所实现的加速比按线性增长,纹理特征提取算法的执行效率得到显著提高。     

一种基于共生矩阵的多分辨率纹理分割算法

当前常用的纹理特征描述方法多是以统计学为基础的,主要缺陷在于其纹理特征的提取尺度比较单一。为了弥补这个不足,本文提出了一种模型化了的统计的多分辨无监督纹理分割算法,并基于灰度层共生矩阵使之得以实现。实验结果表明在错误识别率上基于灰度层共生矩阵的一般的分割算法比本文所的述算法要高。     

纹理图像多尺度灰度共生矩阵步长参数的研究

将小波变换多尺度理论用于分析确定共生矩阵最佳步长参数值,利用小波变换对原始图像进行分解,根据具体纹理图像,选择合适小波子图像(近似图像或其细节子图像)进行纹理分析,通过计算分解图像的纹理特征参数(对比度)确定最佳步长参数.当步长参数为最优值时,计算所得纹理特征参数值将处于周期极值位置,其利于纹理分析.相对于原始图像,分...     

基于彩色子块共生矩阵的图像检索

提出了一种新型的共生矩阵描述子,它首先计算彩色图像的真彩色边缘,然后把彩色边缘图像量化为64种颜色,通过共生矩阵来描述两个彩色子块之间的空间相关性,并用于基于内容的图像检索。实验结果表明,彩色子块共生矩阵描述子能够有效地结合颜色和纹理特征,具有良好的检索性能。     

基于分割与镶嵌的纹理图形生成

计算机生成纹理图的研究是计算机图形学的一个重要课题。研究计算机生成纹理的实用价值就在于能够发现和找到生成某类自然纹理的特殊算法。并以此生成出符合实际需要的纹理图。本文介绍一种计算机生成纹理图的方法,即分割与镶嵌的方法。这种方法生成的图形能用于陶瓷、砖石及织物表面的图案及质感的模拟,同时也可用于计算机艺术创作。     

基于纹理特征的纸张计数算法研究

针对工业生产中纸张计数装置所存在的成本高、占用场地和易产生误差等缺点，本文提出了运用数字图象处理技术来实现的纸张计数算法。该方法从纸张叠层图象的纹理特征出发，通过LOG滤波等操作得到二值图象，随之分别采用基于图象倾斜校正的像素投影算法和基于统计学观点的差分统计算法来获得纸张数目。实验结果表明，前者的计算量相对较少，但受图象质量影响较大；而后者虽然费时，但能够较好的对图象进行处理，得到精确的计数结果。     

基于灰度共生矩阵的Julia集的纹理研究

分形图像具有精细结构和强烈的视觉冲击效果,使其在图像、图形设计中占有重要地位.对精细结构的衡量可以采用分形维数,而对具有特殊视觉效果的分形图像纹理的表征和分析较少.采用灰度共生矩阵的能量和熵分析由不同逃逸时间极限、逃逸半径极限、吸引子虚部和收敛区域半径生成的Julia集图像的纹理变化规律,为分形图像的快捷设计提供了依据.     

基于NSCT和矩阵F-范数的图像检索方法

介绍一种基于非下采样轮廓波Nonsubsampled Contourlet（NSCT）和矩阵F-范数的图像检索（CBIR）技术。首先对图像进行NSCT变换,然后将变换结果用矩阵F-范数构建特征向量,设计了两个特征向量相似度度量,最后给出加权相似度实现了图像检索。实验结果表明,该技术具有很好的检索率。     

利用YUV颜色空间和纹理特性消除车辆阴影

车辆视频检测中的阴影消除通常可利用图像的颜色特性或纹理特性来进行。如果只用其中一种方法,效果不是很理想。提出了同时利用YUV颜色空间的Y、U、V三个分量和图像纹理特性进行阴影消除的方法。首先利用Y UV颜色空间中的YUV分量用亮度比及颜色不变性的方法消除运动区域中的阴影;然后再利用图像的纹理特性对图像进行阴影消除;最后对两种方法的检测结果进行融合,达到了更好的消除效果。     

HSV空间特征和纹理特征的阴影检测算法研究

为了提高检测和跟踪算法的准确性,提出了一种基于阴影在HSV空间下的特点和纹理特征的阴影检测与去除算法。该算法针对阴影区域覆盖的地面和未被阴影区域覆盖的地面纹理特征基本不变的特点,先检查序列图像中的运动区域,然后在运动区域内,根据阴影在HSV空间下的特点和纹理特征对阴影进行检测与去除,为运动目标的后续处理排除阴影干扰。实验结果表明,该算法能够很好地抑制噪声,有效检测、去除图片中运动目标的阴影。     

一种基于彩色纹理特征的车牌定位方法

准确快速的车牌定位是汽车牌照自动识别系统的一个重要环节．利用Roberts算子对车牌图像进行边缘检测,根据车牌的彩色纹理特征和灰度跳变特征,提出了一种基于彩色纹理特征的车牌定位新方法,利用采集的80幅车牌图像,在MATLAB环境下进行车牌定位实验,定位准确率达92．5％,实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性．