基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取研究

计算机视觉系统存在图像数据维度高、图像数据类型冗杂的情况,因此提取图像的纹理特征对图像的后期处理非常重要。采用灰度共生矩阵的图像纹理特征提取方法,可以有效地获取图像在像素灰度间的方向、距离、变化幅度等综合信息,其纹理特征值差异和变化规律可准确描述图像纹理的特征。仿真实验证明了该方法可行,通过对比不同图像的纹理特征值,得出其差异和变化规律基本与实际的纹理特征情况相符合,验证了此方法的有效性。     

图像二值化技术的研究

图像二值化技术的应用中比较突出的问题是如何确定合理的门限来达到较理想的二值化效果。介绍了当前几种较为流行的二值化处理技术和确定门限、阈值的算法,并对这些技术和算法的效果进行了测试与比较。     

数字图书馆中图像二值化技术应用

图像的二值化在数字图书馆信息处理中起着重要作用。不同的二值化方法适应不同的应用要求,讨论了三类图像二值化方法的应用,分别对扫描文字图像,灰度图像以及彩色图像的二值化进行了实验,验证了不同二值化方法的适应性。     

基于飞思卡尔K60的二值化图像无线传输

现代电子信息技术的发展使无线通信技术日趋成熟。较传统有线传输而言,无线传输可实现远程通信及数据的实时更新。本文提出一种集图像采集、处理和无线传输于一体的设计方案。首先利用MK60DN512VLL10和OV7725摄像头完成图像采集与二值化处理;接着采用无线蓝牙模块,将图像数据经USB转串口调节芯片传送至上位机;最后编制人机界面,在上位机上实时显示图像。实验表明,该方案具有图像传输实时性高、动态性能好等特点,有利于实现现场图像获取及短距离无线通信。     

基于Arnold变换的二值图像算法

在数字水印方案中,单纯地用各种信息隐藏算法对秘密信息进行加密是不安全的,因为攻击者只要破解了加密算法,就可能直接提取出秘密信息。针对这一点,提出在秘密信息隐藏之前,先对其进行置乱处理,使其失去本身原有的面目,再隐藏到载体中,以确保信息的安全性。以Fibonacci变换和Arnold变换的实验结果阐述了数字图像置乱方法在数字水印中的作用,并提了出一种利用Arnold反变换恢复图像的方法。     

基于灰度共生矩阵的遥感影像纹理分析方法

纹理特征在遥感影像的分割与分类中都具有广泛的应用。然而,纹理特征的描述方法与提取手段是较难实现的。利用灰度共生矩阵来描述纹理特征的方法是在空间统计理论的基础上发展起来的。虽然对这类方法的研究取得了一定的进展,但它提供的纹理特征变量过于繁多,从而可能复杂化后续遥感影像的解译过程。在灰度共生矩阵纹理特征提取的基础上,利用主成分分析来降低纹理特征的维数,从而有效提高遥感影像解译的效率。     

基于灰度图像分割的改进遗传算法

本文在基于灰度图像分割的基础上对传统遗传算法进行改进,提出基于染色体、基因位的改进遗传算法.该方法利用图像的直方图,对进行初始种群预处理,减少遗传算法的迭代次数.实验表明,改进的遗传算法应用于灰度图像分割能取得较好的效果.     

基于灰度图像的边缘检测方法

介绍了基于微分、形态学和小波变换等多种图像边缘检测的方法。在微分算子中分析了传统算子的特点和缺陷并讨论了几种具有良好边缘检测的算子。此外,还对新的边缘检测的理论和方法进行了介绍。     

二值图像的细化算法

二值图像是只有黑白两种颜色的图像,二值图像的细化是讨论将一个图像中的黑色部分沿着它的中心轴线将其细化为一个像素宽的线条的处理过程,细化的结果能基本保留图形中黑色部分的拓扑结构。介绍了一个二值图像的细化算法,思想是从原图像的边界逐层消除黑色像素点,但同时保持黑色部分的连通性,直到最后得到细化结果。     

基于多权值相似均衡的运动图像循环定位算法

为有效对运动图像的目标特征进行较好定位与跟踪,提出了一种基于多权值相似均衡的运动图像循环定位跟踪算法。该算法首先利用颜色与纹理构建运动图像的空间特征分布跟踪模型,通过特征聚类对运动图像自动划分目标空间,然后根据目标模型的相似函数计算多个特征权值对目标模型进行选择性均衡,并结合特征权值自适应迭代定位跟踪信息,以最大程度地对运动图像的细节特征进行定位跟踪。实验结果表明,该算法优于传统的定位跟踪方法,尤其在跟踪目标受到外界干扰时能够得到比较理想的跟踪效果。     

二值图像的分层结构

二值图像是只有黑白两种颜色的图像,二值图像的分层结构是讨论将一个2M×2N像素的图像(称为父图像)转化为一个2(M-1)×2(N-1)像素的图像(称为子图像)的问题。介绍了一个二值图像的分层结构的算法,对父图像的每个2×2像素区域压缩为子图像内1个像素的情形进行了分类讨论,并且在这个转化过程中能保持二值图像整体的连通性。     

最大灰度值轮廓点标记的模糊图像分频方法

图像分频技术是采用多尺度频谱分离方法实现对图像的特征分类,提高图像的识别和特征提取能力。传统的图像分频方法采用多窗谱估计方法,对具有复杂轮廓特征的模糊图像分频识别效果不好。提出一种基于最大灰度值轮廓点标记的模糊图像分频方法。采用多尺度Retinex算法对图像进行特征分类预处理,对模糊图像的灰度暗原色特征进行分解,基于最大灰度轮廓点标记实现对图像的分频算法改进。仿真结果表明,采用该方法进行图像分频处理后,能有效实现对模糊图像的降噪和增强,图像峰值信噪比提高了12.45d B,均方误差MSE降低了0.34,提高了图像的分辨力和对模糊图像的识别性能。     

基于颜色和纹理特征的图像检索技术研究

本文提出一种基于颜色和纹理特征的图像检索方法,利用颜色直方图表示图像的颜色特征,计算图像之间的颜色距离;在提取图像的纹理特征时,首先对原图像进行压缩和灰度化,然后利用图像的灰度共生矩阵,统计出反映纹理一致性、纹理对比性、纹理的嫡和纹理相关性的数据。最后利用这两个特征进行图像检索。实验表明,本文的算法具有较好的检索效果。     

基于二值图像的信息隐藏与分析研究

图像信息隐藏是近些年快速发展起来的一种新型信息安全技术,本文在对已有的二值图像隐写方法比较分析基础上,设计了一种通过二值原始图像与隐写图像和隐写图像与二次隐写图像的游程特性变化差值不同,分类确定相应阈值来检测隐秘信息的统计分析方法。实验结果证明这种方法能够成地检测出分块跳转中心像素和分块非跳转中心像素的信息隐藏,并有很高的检测率,实现了对二值图像隐写的盲检测。     

基于灰度图像的地形粗糙度提取方法

以地形粗糙度为主要研究内容,给出飞行器目标地形灰度图像的预处理算法和地形粗糙度提取算法,并完成了计算单元地形特征提取。分析了基于噪声特性和退化函数算法算法的灰度图像滤波的基本原理;研究了基于合适尺寸计算单元灰度算法的目标地形粗糙度提取算法,并建立了相应的数学模型;通过应用某数字地形灰度图像进行仿真验算,证明了基于灰度图像的地形粗糙度信息提取方法的可行性;为精确识别地外行星目标地形信息并对地形进行风险评估提出了一种新的研究思路。     

一种基于纹理的图像检索算法

通过分析原有纹理粗糙度,提出一种改进的纹理粗糙度算法：在选取领域尺寸和计算领域均值差值这两个方面需要改进。实验表明,改进纹理粗糙度具有更强的纹理分辨能力和更好的旋转不变性,基于改进纹理粗糙度的图像检索结果优于原有纹理粗糙度的图像检索结果。     

基于鉴别分析的彩色人脸图像灰度转换方法

当前主流的人脸识别算法,都是把原有的彩色图像转化为灰度图后,采用基于灰度图像的特征抽取与识别算法进行分类识别。人们在实际操作过程中,只是使用一组简单的加权系数实现从彩色图像到灰度图的转换,这并不能很好的体现R,G,B 3个颜色分量之间的次重关系。本文根据人脸图像颜色组成的特点,对彩色人脸图像的R,G,B 3个分量的颜色信息进行特征抽取与分析,从中找出鉴别特征的三基色系数表示方法,把彩色图像转化为灰度图。最后,在国际通用的AR标准彩色人脸库中进行了大量实验,验证了本文算法的有效性。     

基于灰度共生矩阵的遥感图像分类研究

计算建筑物、农田、裸地、道路、林地五类常见地物的灰度共生矩阵并统计纹理特征值,以建立影像纹理样本库。使用与建立样本库相同的方法处理待测影像,通过计算样本库与待测影像纹理特征值的最小欧氏距离实现影像分类。实验结果显示,待测图像正确识别率为92%,说明利用灰度共生矩阵提取影像纹理特征是一种有效性的图像分类辅助方法。     

一种基于链表的二值图像像素标记改进算法

基于链表的二值图像像素标记改进算法结合了区域增长法和线标记法的优点,仅需对图像进行一次扫描,收集相关信息后进行链表结构描述,之后的处理均是对链表进行操作,利用链表结构的特点,只需要做指针的赋值和相关修改.该算法操作快捷方便,为进一步计算目标的其他特征量提供了充分的条件.     

一种基于纹理特征的图像检索算法

随着多媒体技术和网络技术的迅速发展,图像信息的应用日益广泛,对规模越来越大的图像数据库、可视信息进行有效的管理成为迫切需要解决的问题,基于内容的图像检索CBIR(content-basedimageretrieva)l是解决这一问题的关键技术之一。