图像纹理

摘要： 针对水产养殖中的精准投喂问题,以大西洋鲑(Salmo salar)为研究对象,提出一种基于鱼体运动特征和图像纹理特征的鱼群摄食活动强度量化方法,进行鱼类摄食行为识别研究.利用自适应背景差分及光流法得到运动鱼体的速度、转角,并通过信息熵统计速度和转角的分布,之后通过灰度共生矩阵提取能量、熵、对比度、相关性和逆差距5个图像纹理特征值.最后,结合鱼体运动特征及图像纹理特征,对鱼类摄食行为进行识别和检测.实验结果表明,该方法的识别准确率达到了94畅17％,相较于单一特征检测本研究的检测精度更高.

摘要： 为解决以往数字图像修复方法存在的对图像潜在亮度敏感度高,修复后的图像存在变形差异的问题,提出基于改进样板块匹配准则的数字图像修复方法.采用Criminisi算法更好完成样板块配准,获取最佳目标匹配块;采用基于IG-GN算法的图像修复方法利用最佳目标匹配块,通过最小化ZNSSD相关准则实现数字图像修复,且修复过程可显著降低图像块之间的差异,保证图像块之间的纹理及结构特征.实验得到:该方法修复后的数字图像没有明显模糊区域和边界纹路,使修复后的图像更接近原图或者达到原图,修复效果好.

摘要： 伴随着信息技术的发展,数字图像的真伪识别研究已成为热点,提出一种基于零空间分析的计算机生成图像识别方法。对计算机生成图像和真实图像的生成原理及特点进行研究,分析出可通过图像纹理、噪声和空间域特征上的差异对计算机生成图像和真实图像加以区分。为了解决小样本问题,采用零空间分析方法,建立新的样本矩阵,通过调整正则化因子选择出图片的最优化参数。在零空间算法的基础上,对类内散度矩阵进行正则化处理,结合指数正则化实现计算机生成图片的识别。通过仿真,确定最佳检测率对应的特征维数,并在特征维数基础上得到图片的识别率超过90%,说明基于零空间分析算法对图像的检测精度非常高,具有良好的计算机生成图像识别效果。

摘要： 随着人工智能和光学成像器件的蓬勃发展,基于先进的硬件基础和深度学习算法,人脸识别技术得到了广泛的应用,特别是在金融领域,能高效地完成刷脸登录、支付、验证等服务,极大地节省了人力成本和用户的时间成本,并且凭借着其非接触性、易采集性、方便性、稳定性和独特性等优点在众多生物识别技术中脱颖而出,但是其安全性也成为人脸识别在应用的过程中最大的瓶颈问题,可能危机生物信息安全甚至国家安全。因此着力于提高人脸识别技术的抗攻击能力和安全验证技术刻不容缓。活体检测技术在人机交互和视频监控领域有着广泛的应用,能较好地解决这一问题。该技术能有效地辨别人脸图像是否为真实人脸,并结合人脸识别系统,提高安全性和可靠性。通过对目前已有的活体检测技术进行总结分析,对人脸识别的安全性进行验证。

摘要： 利用机器视觉系统获取养殖鱼摄食图像纹理特征来识别养殖鱼群的摄食行为。从养殖鱼摄食图像上直接提取能表征鱼群摄食行为的20维特征,通过归一化、PCA降维和支持向量机训练获得养殖鱼摄食行为识别模型,以实现对养殖鱼摄食行为的识别。结果表明,提出方法的平均精确度为92.3%、假负率7.34%、假正率4.15%,为指导养殖鱼智能投饵提供了参考。

摘要： 为研究搬运机器人的视觉识别系统,提出一种基于内容图像检索的方法识别障碍物.为检测固体障碍物,从不同位置拍摄多种障碍物,保证这些图像的数量和质量,利用拍摄的图像构建一个稳健的图像数据库;利用3种不同的特征提取方法,将图像纹理作为障碍物的特征信息,实时更新障碍物的信息;进行相似度距离计算,比较检索图像与数据库中的图像距离,将固体障碍物的所有实时信息和G PS数据传输到服务器.实验结果验证了所提方法的有效性,实验结果表明,EM D距离的精准度最高,性能比其它距离计算更好.

摘要： 传统纹理图像增强方法存在轮廓模糊问题,导致增强效果较差.针对这些不足,提出基于局部多特征的低分辨率图像纹理增强技术.使用仿射变换方法查看近似平面单应性变化,结合RANSAC算法,匹配低分辨率图像纹理局部多特征点.提取低分辨率图像低频和高频信息,采用插值算法逐点划分低分辨率图像,得到像素点块.从中寻找匹配后最佳匹配块,采用高斯函数抑制重叠区域影像,将所有高频信息块拼接,得到低分辨率图像.将加窗及合成图像矩阵转换成同等大小隶属度矩阵,利用拉伸变化趋势强化轮廓,由此完成图像纹理增强.由实验结果可知,该技术在UMD数据集、UIUC数据集和Brodatz数据集下增强效果较好,能够得到准确完整的图像,有效恢复图像纹理细节.

摘要： 针对传统的图像增强方法中网络参数过多导致的实际应用能力差的问题,提出基于人工智能技术的图像纹理细节增强方法。利用人工智能技术中的生成对抗网络作为图像增强的核心,经过训练使生成对抗网络变化过程达到最小,将使用成像设备捕获的图像数据作为输入,对图像数据进行预处理后输入到生成对抗网络中,经过增强处理后,输出增强后的图像。实验结果表明:设计方法结构相似性高、峰值信噪比高于标准值。

摘要： 利用提取小波纹理的特征来解译雷达影像是一种具有重要意义的方法。纹理是遥感图像基本特性,它参与许多图像解译的研究之中,通过对影像内容的解译,将雷达影像进行分类与应用,在雷达影像的处理研究中分割与分类纹理方向十分受到研究者的关注,其中图像纹理特征的提取是最重要的问题。目前随着雷达影像精度的提高,对于影像的小波特征提取方面的要求也越来越严格。本篇文章主要介绍关于雷达影像的小波纹理特征提取方法研究的目的与意义、内容与方法。运用MATLAB软件对图像进行解译并总结与归纳每一种研究方法的优缺点。

摘要： 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.

摘要： 基于图像的三维重建技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一,对于有序大量图像的重建由于图像噪点多,计算复杂等原因,致使重建模型精度与可视化效果差.本文致力于改善重建模型的可视化效果,使其在重建出具有真实感且符合真实场景的三维模型.本文使用Structure from Motion重建三维点云模型,基于图像纹理信息恢复场景模型外观.在模型可视化过程中,基于图像纹理像素完成从2D到3D的纹理映射,恢复模型外观.使用Delaunay三角化方法对图像特征点进行网格划分,通过区域化网格纹理划分方法将图像纹理投影到三维模型,按照场景深度信息选取场景,依据景物点与相机的连线同景物法线夹角最小原则选择最佳纹理图像,并存储对应场景区域的图像纹理,最后基于OpenGL显示模型完成可视化.

摘要： 浮选泡沫表面纹理与浮选生产状态密切相关,为了对泡沫浮选生产状态进行准确分类识别,提出一种基于向量空间模型(Vector Space Model,VSM)的颜色共生矩阵(Color Co-occurrence Matrix,CCM)纹理特征提取的BP神经网络分类的方法.该方法通过对数据库图像进行合理分块,提取各分块的纹理特征,对所有的CCM特征向量用模糊C均值聚类得到图像的CCM纹理数据表,并用设计的相对TF-MI(Term frequency-Mutual information)权重因子对数据表进行加权,再将对单幅图像各个分块的CCM特征向量与加权后的CCM纹理数据表进行对照并标识每个分块的状态,统计各个状态出现的频次得到VSM的CCM纹理特征表示.最后采用BP神经网络对所得特征进行分类,实验结果表明,该方法能有效对泡沫浮选状态进行准确分类,并获得更优的浮选泡沫聚类质量,从而给浮选操作提供指导.

摘要： 针对联合收割机视觉导航的实时性及鲁棒性要求,采用了基于达芬奇平台的路径识别算法实现方案.在分析了小麦收割视频图像纹理度量的基础上,提出了基于改进平滑度纹理特征的视觉导航路径识别算法.该算法利用水平方向上图像平滑度纹理特征,把原亮度图像转换成水平方向平滑度图像,然后采用自适应阈值分割图像的边界点,最后通过霍夫变换确定视觉导航的路径.为验证该算法在达芬奇平台的运行效果,对联合收割机田间收割小麦进行导航试验.结果表明:算法运行实时性高,识别路径平均速度可达28.6fps;算法鲁棒性好,对多种环境下的路径识别有较好的适应性;算法运行稳定可靠,持续运行时间无限制.

摘要： 本文为分析水平管道气液两相流的流动特性，对水平管道中气液两相流的流动图像进行了纹理分析。通过高速摄像机获得水平两相流的流动图像，利用数字图像处理技术获得图像的灰度-梯度共生矩阵，进而提取两相流图像的多种纹理特征参数，计算了各纹理特征的Lempel-Ziv复杂度，分析了各特征参数在两相流流动特性研究中的可用性。结果表明：灰度分布不均匀性、能量、灰度平均、灰度熵、惯性矩的Lempel-Ziv复杂度均小于0.6，具有较好的序列性，可以作为研究气液两相流流动特性的有效特征参数。

摘要： 为了快速精确地检测识别恶意代码,发展其检测关键技术显得尤为必要.本文在恶意代码可视化的理论基础上提出一种新的基于纹理特征的恶意代码检测方法,通过可视化算法实现对恶意代码二进制程序的可视化显示,即映射为灰度图像,再提取图像的纹理特征,并在恶意代码语料库中进行特征匹配,最后输出检测结果.利用在某公司安全部门捕获到的5种出现次数最多的恶意代码种类进行实际检测实验,实验结果表明基于纹理特征的恶意代码检测方法实用性强,对恶意代码的分类非常精确.

摘要： 为了快速精确地检测识别恶意代码,发展其检测关键技术显得尤为必要.本文在恶意代码可视化的理论基础上提出一种新的基于纹理特征的恶意代码检测方法,通过可视化算法实现对恶意代码二进制程序的可视化显示,即映射为灰度图像,再提取图像的纹理特征,并在恶意代码语料库中进行特征匹配,最后输出检测结果.利用在某公司安全部门捕获到的5种出现次数最多的恶意代码种类进行实际检测实验,实验结果表明基于纹理特征的恶意代码检测方法实用性强,对恶意代码的分类非常精确.

摘要： 为了快速精确地检测识别恶意代码,发展其检测关键技术显得尤为必要.本文在恶意代码可视化的理论基础上提出一种新的基于纹理特征的恶意代码检测方法,通过可视化算法实现对恶意代码二进制程序的可视化显示,即映射为灰度图像,再提取图像的纹理特征,并在恶意代码语料库中进行特征匹配,最后输出检测结果.利用在某公司安全部门捕获到的5种出现次数最多的恶意代码种类进行实际检测实验,实验结果表明基于纹理特征的恶意代码检测方法实用性强,对恶意代码的分类非常精确.

摘要： 为了快速精确地检测识别恶意代码,发展其检测关键技术显得尤为必要.本文在恶意代码可视化的理论基础上提出一种新的基于纹理特征的恶意代码检测方法,通过可视化算法实现对恶意代码二进制程序的可视化显示,即映射为灰度图像,再提取图像的纹理特征,并在恶意代码语料库中进行特征匹配,最后输出检测结果.利用在某公司安全部门捕获到的5种出现次数最多的恶意代码种类进行实际检测实验,实验结果表明基于纹理特征的恶意代码检测方法实用性强,对恶意代码的分类非常精确.

摘要： 在实际工作当中,探地雷达的解译过程对于专业人员要求非常高,也不能直观地产生视觉效果.本文依据探地雷达数据近邻相似的特点,提出一种新的基于LBP算子的编码方法,命名为GLBP.通过这种编码方式提取的探地雷达数据图像特征有很强的纹理结构,并结合数据多属性特征,利用PCA与FCM的聚类方法对探地雷达数据进行聚类和可视化分析.实验结果表明,上述LBP编码方式应用于探地雷达数据中,在复杂的地质环境中,相比于传统的LBP算子具有更好的可视化效果.

摘要： 在实际工作当中,探地雷达的解译过程对于专业人员要求非常高,也不能直观地产生视觉效果.本文依据探地雷达数据近邻相似的特点,提出一种新的基于LBP算子的编码方法,命名为GLBP.通过这种编码方式提取的探地雷达数据图像特征有很强的纹理结构,并结合数据多属性特征,利用PCA与FCM的聚类方法对探地雷达数据进行聚类和可视化分析.实验结果表明,上述LBP编码方式应用于探地雷达数据中,在复杂的地质环境中,相比于传统的LBP算子具有更好的可视化效果.

摘要： 本申请涉及一种基于纹理图像的纹理增强方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待处理的源纹理图像；基于与所述源纹理图像对应的样本纹理图像的主成分，对所述源纹理图像进行拟合处理，得到相应的拟合纹理图像；其中，所述样本纹理图像的主成分通过对所述样本纹理图像进行主成分分析所得到；对所述拟合纹理图像进行平滑处理，得到对应的平滑纹理图像；所述平滑处理用于对所述拟合纹理图像进行噪声抑制；通过生成对抗网络中的生成器对所述平滑纹理图像进行纹理增强处理，输出与所述源纹理图像对应的目标纹理图像。采用本方法能够大大提高纹理增强的效果。

摘要： 本发明公开了一种纹理图像识别方法，包括以下步骤：对纹理图像进行预处理，提取出字符区域；对字符区域进行坐标系变换，并计算投影直方图；对投影直方图进行傅里叶变换，得到纹理图像特征向量；对待识别的纹理图像与标准的纹理图像执行前述步骤，分别得到待识别纹理图像特征向量和标准纹理图像特征向量并计算二者之间的相似度，根据相似度阈值判断待识别的纹理图像是否为标准的纹理图像。本发明还公开了一种纹理图像识别装置。本发明的纹理图像识别方法和识别装置对动态目标的识别效果好，抗干扰性强，漏识别率低，尤其是误识别率非常低，计算简单且实时性好，可以满足动态场景下的实时目标检测任务。

摘要： 本申请涉及一种基于纹理图像的纹理增强方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待处理的源纹理图像；基于与所述源纹理图像对应的样本纹理图像的主成分，对所述源纹理图像进行拟合处理，得到相应的拟合纹理图像；其中，所述样本纹理图像的主成分通过对所述样本纹理图像进行主成分分析所得到；对所述拟合纹理图像进行平滑处理，得到对应的平滑纹理图像；所述平滑处理用于对所述拟合纹理图像进行噪声抑制；通过生成对抗网络中的生成器对所述平滑纹理图像进行纹理增强处理，输出与所述源纹理图像对应的目标纹理图像。采用本方法能够大大提高纹理增强的效果。

摘要： 本发明实施例公开了一种眼部纹理图像生成方法、纹理贴图方法、装置和电子设备，眼部纹理图像生成方法包括：从包含人眼的素材图像中提取眼部关键点和瞳孔关键点；获取眼部关键点和瞳孔关键点在素材图像中的源位置；根据眼部关键点和瞳孔关键点的源位置确定眼部关键点和瞳孔关键点的在预设纹理图像中的目标位置；根据源位置和目标位置对素材图像进行变形处理以生成素材图像中人眼的眼部纹理图像。由于确定眼部关键点和瞳孔关键点在纹理图像中的目标位置，根据目标位置对素材图像变形处理得到的眼部纹理图像的瞳孔部分纹理不会被挤压或者拉伸，既无需收集大量眼部数据，又可以获得瞳孔在不同角度时无扭曲的眼部纹理图像，提高了眼部纹理的贴图效果。

摘要： 用于恢复描述图像的纹理特征的图像纹理描述符的方法和装置。该方法包括：(a)产生指示图像规则性的规则性指示符；(b)产生指示图像方向的方向指示符；(c)产生指示图像的纹理元素标度的标度指示符；和(d)使用规则性指示符、方向指示符和标度指示符，表示图像的纹理描述符。该装置包括：产生单元，产生指示图像规则性的规则性指示符、指示图像方向的方向指示符和指示图像的纹理元素标度的标度指示符；和表示单元，使用规则性指示符、方向指示符和标度指示符，表示图像的纹理描述符。

摘要： 本发明公开了一种基于纹理对称性的皮肤图像纹理分割方法及系统。其中，该方法包括如下步骤：对皮肤图像进行二值化处理，得到由纹理像素和非纹理像素组成的皮肤纹理图像；根据纹理像素对称性，统计皮肤纹理图像中每个纹理像素的对称像素对特征，剔除纹理像素中的伪纹理像素。该方法分割皮肤图像纹理准确度高，速度快，评估结果良好。

摘要： 本发明提出的一种基于图像纹理区域选择性多尺度去纹理方法，包括：对预处理后图像I进行高斯滤波，获取引导图G；通过双边范围核对预处理后图像I和引导图G进行多尺度的卷积滤波，获取分别对应带宽σh、σm和σl的图像Jh、和Jl，σh＞σm＞σl；将图像二值化处理，获得同尺寸的二值图蒙板BΓ；并通过对二值图蒙板BΓ进行反色处理，获取补集蒙板对图像Jh和二值图蒙板BΓ进行卷积运算后的图像进行高斯频域滤波，获得纹理滤波图像对图像Jl和补集蒙板进行卷积运算，获得图像对图像和图像求和，获得最终图像Iout。本发明能对图像纹理有效去除，同时对图像细节完整保留。

摘要： 本发明公开了一种基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法及系统。其中，该方法包括如下步骤对皮肤图像进行二值化处理，得到由纹理像素和非纹理像素组成的皮肤纹理图像；根据皮肤图像纹理方向性特征，通过统计纹理方向性计算范围内纹理像素的数量，剔除纹理像素中的伪纹理像素；统计去除伪纹理像素后的皮肤纹理图像的纹理像素数量。该方法评估皮肤图像纹理粗细准确度高，速度快。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应纹理特征的纹理图像疵点检测系统及方法，包括纹理图像采集模块、纹理特征自适应提取模块、疵点空间位置特性分析模块、检测模块和控制模块。对不同纹理规律图像、同一图像纹理规律不同的区域进行自适应纹理特征提取得到所述的自适应纹理特征，接着对得到的自适应纹理特征做处理以凸显疵点空间位置显著性特性和区域，结合自适应纹理特征和疵点空间位置特性，检测纹理图像疵点。本发明提出的基于自适应纹理特征的纹理图像疵点检测系统及方法，可以实现对纹理图像疵点、特别是细小疵点的快速、准确检测，适用于产品生产线运动场景的纹理图像检测，也适用于产品出厂检验环节静态场景的纹理图像疵点检测。

摘要： 本发明公布了一种基于纹理丘沟特征计算皮肤图像纹理属性的方法，属于皮肤图像处理应用技术领域。对皮肤图像进行灰度化，计算得到三值化丘沟图像，再计算获得纹理属性特征值，用于标识皮肤图像的纹理特征。采用本发明提供的技术方案，检测皮肤图像纹理属性的准确度较高，具有实际应用价值。