基于灰度共生矩阵的纹理特征

纹理特征是一个很重要的,也是很常见的特征。基于灰度共生矩阵的纹理分析方法在许多方面的应用已经取得了很大的成功。但是,许多情况下,人们并没有将它用于纹理图像分割,而更多的用于图像分类。由于它在纹理图像分类任务中取得了不错的效果,因此在本文的方法中,我们将采用灰度共生矩阵作为我们的纹理特征。     

基于共生矩阵的图像纹理特征提取及应用

纹理分析是计算机视觉的一个重要研究方向.讨论了基于灰度共生矩阵(Co-occurrence M atrices)纹理特征提取方法,并简要介绍了基于图像纹理特征的图像工程应用.     

基于灰度共生矩阵的肝脏CT图纹理特征分析

提出了一种改进的灰度共生矩阵肝脏CT图纹理特征分析方法,即首先确定图像ROI区域,接着构造一个新的能综合反映共生矩阵各角度信息的灰度共生矩阵,然后提取基于该矩阵的纹理特征参数。通过实验验证,上述方法是分析肝脏CT图的一种快速有效的纹理特征分析方法,对其他特定类别图像的纹理特征分析有参考意义。     

灰度共生矩阵算法研究

从灰度共生矩阵的算法定义、数据获取和纹理特征参数提取方面对该算法进行研究,并将算法应用到医学图像检索中,获得了良好的检索效果.     

灰度共生矩阵算法研究

从灰度共生矩阵的算法定义、数据获取和纹理特征参数提取方面对该算法进行研究,并将算法应用到医学图像检索中,获得了良好的检索效果。     

灰度共生矩阵和神经网络在医学图像处理中的应用

以龋齿诊断为例,探讨了灰度共生矩阵和神经网络在医学图像处理中的应用。通过对患者龋齿图像的特征分析,采用从灰度共生矩阵中提取的4个参数作为神经网络的输入特征向量,经过对该神经网络的多次训练,实现龋齿的识别。利用Matlab与VC++语言来设计龋齿诊断程序,并借助MIDEVA将其转化为脱离Matlab的工作环境的可执行程序,大大节省了系统资源。     

基于彩色共生矩阵的纹理特征分类研究

本文提供了一种通用的彩色纹理分类方法.首先将灰度共生矩阵扩展应用于彩色图像,然后从中提取Haralick彩色纹理特征.由于每个图像像素都可在不同颜色空间中表示,所以利用了一种迭代选择算法,以降低彩色纹理特征空间的维度.通过BarkTex纹理数据库的应用测试,证明了该方法对纹理分类的有效性.     

纹理特征提取

本文阐述了纹理的基本概念,结合纹理图像自身的特点,对图像纹理特征的描述算法进行了分析与研究,确定使用灰度共生矩阵法来提取图像的纹理特征.虽然在纹理分析过程中还存在一些问题有待完善,但是实验证明这种纹理提取具有一定的有效性.     

图像检索中灰度共生矩阵的构造与实现

纹理分析是计算机视觉的一个重要研究方向,在讨论共生矩阵的基础上,对图像共生矩阵的灰度级数采用线性变换进行了量化,用VB编写了共生矩阵的构造算法程序。并通过实例验证了该算法的可行性,对基于共生矩阵的图像处理有一定的实用价值。     

Searching high gray scale FPD scanning matrix based on PSO

With the increase of gray scale and flat panel display (FPD) size, subspace bitwise scanning strategy can be replaced traditional scanning method to cut down frame frequency. However, the direct searching strategy (DSS) becomes unfeasible to obtain corresponding high gray scale scanning matrix. Thus, particle swarm optimization (PSO) is introduced to accelerate searching for high gray scale weights scanning matrix (WSM) with its parallelism and global optimization feature. Finally a WSM of 256 gray scales i...     

Searching high gray scale FPD scanning matrix based on PSO

With the increase of gray scale and flat panel display (FPD) size, subspace bitwise scanning strategy can be replaced traditional scanning method to cut down frame frequency. However, the direct searching strategy (DSS) becomes unfeasible to obtain corresponding high gray scale scanning matrix. Thus, particle swarm optimization (PSO) is introduced to accelerate searching for high gray scale weights scanning matrix (WSM) with its parallelism and global optimization feature. Finally a WSM of 256 gray scales is found out successfully with Matlab, which both gray linearity and scanning efficiency are satisfied.     

基于小波变换的工具痕迹图像识别研究

工具痕迹是一种出现在刑事案件中的重要物证,同时也是串并同类案件的重要依据。充分利用案件现场的工具痕迹有着十分重要的意义。根据小波变换原理,从纹理分析的角度出发,对工具痕迹图像进行二维小波变换,提取灰度共生矩阵的相关特征参数构造BP神经网络对痕迹图像进行分类识别,实验表明,该方法能细致的描述工具痕迹图像的纹理特征,可以辅助刑事技术人员进行工具痕迹图像特征的比对分析。     

Design on AM-OLED display control ASIC with high gray scale levels

The paper puts forward a method on controlling the AM-OLED panel to display image with high gray scale levels. It also gives an ASIC design sample to implement this method. A twenty sub-fields scan scheme has been taken into use in the chip to display 256 gray scale levels on a QVGA resolution AM-OLED display screen. The functions of image scaling and rotating have also been implemented for multiply application. The simulation and chip test result show that the chip design has met the design requirements.     

基于群体先验影像的低剂量CT影像复原

为充分利用临床已有群体患者常规剂量影像学特征,提出一种新的基于群体先验影像冗余信息的低剂量CT（LDCT）影像复原模式。该模式利用灰度共生矩阵提取群体影像中纹理特征以组建样本数据库,结合先验样本在线搜索及目标影像感兴趣区先验冗余信息挖掘,并通过目标区自适应规整处理,实现LDCT影像有效复原,充分利用了临床已有群体患者常规剂量影像（群体影像）中高质量影像学特征。对临床肺癌的仿真低剂量数据进行实验,结果表明该模式在噪声抑制和纹理特征保存方面均优于传统算法。     

基于CMAC神经网络和Kalman滤波器的三维视觉跟踪

采用Kalman滤波器来预测图像特征点的位置，然后在其周围建立图像处理窗口，以达到减小特征点搜索区域及提高图像处理速度的目的．根据基于图像的视觉伺IBVS（image based visual servoing)的原理，在视觉伺服控制环中加入CMAC(cerebellar model articulation controller)神经网络来实现从图像空间的误差信号向输入空间的控制信号的非线性映射，从而避免了图像雅可比矩阵的不断调整及其复杂的求逆过程．模拟结果表明：采用Kalman滤波器能有效预测特征点的位置，同时采用CMAC神经网络能实现在线有导师学习，末端执行器能较好地对目标物体进行跟踪．     

超大规模视景系统中的建模与纹理技术研究

三维场景的建模和纹理映射是汽车驾驶模拟器系统开发中的关键技术。论文对基于NURBS曲面法线的路面纹理（含路标线等）自动校准和生成技术、基于高程的的多重纹理映射生成技术及模型和纹理的无缝切片等技术进行了系统的研究，并给出了示例。     

基于投影和纹理信息融合的医学图像检索

为克服基于单一特征进行医学图像检索存在的局限性,文章提出了一种新的基于投影和纹理信息融合的检索算法,分析医学图像的特点,引入颜色投影并选择综合性能较高的特征进行融合,调整各特征的权重,最后运用加权欧氏距离进行相似性度量．实验结果表明,该算法检索速度快,具有较高的查准率．