纹理信息

摘要： 针对湿地环境复杂、类型多样且难以从景观尺度进行识别的特点,为解决遥感影像“同物异谱、异物同谱”的难点,探讨湿地遥感信息提取方法,可为湿地管理保护提供基础数据。以江苏省为研究区,高分一号影像为数据源,结合不同地物的环境特征和空间特征,采用CART决策树法进行地物分类,并提取湿地信息;选取影像纯净像元为训练样本,根据样本数据特征,制定分类规则。集成高分影像的光谱特征、植被指数、水体指数、土壤调整植被指数、纹理信息、主成分分析波段和辅助地形数据,构建CART决策树模型,实现地物分类,最终采用混淆矩阵和分类精度指标进行评价,并与最大似然分类方法进行对比。结果表明,分类总体精度达到86.77%,Kappa系数为0.85,精度较最大似然分类提高了将近16%,Kappa系数提高了近0.2;遥感解译成果统计表明,2016年江苏省湿地总面积为14053.12 km^(2);其中,水域面积12585.59 km^(2),沼泽574.18 km^(2),滩涂893.35 km^(2),分别占湿地总面积的89.56%、4.09%、6.35%。研究发现,CART决策树分类精度高于最大似然监督分类,具有较强的实用性和优越性,对大面积湿地信息提取具有借鉴意义。

摘要： 为了提高超声图像质量,解决传统去噪算法在抑制散斑噪声和保留超声图像纹理特征方面的难题,提出一种基于卷积神经网络的超声图像散斑去噪算法DSCNN(De-speckling CNN)。本文提出的算法利用卷积神经网络强大的拟合能力来学习从超声图像到其相应的高质量图像的复杂映射,同时,通过改进损失函数的方式来减少去噪过程中纹理信息的损失和细节的模糊。不同于以往简单地假设超声散斑噪声为乘性噪声,本文利用基于超声图像采集模型和散斑噪声形成模型的模拟超声成像技术为去噪模型生成更贴合真实超声图像的训练数据,解决深度学习方法训练数据匮乏以及在临床上无法获得与超声图像空间配准作为标签的无噪声图像的难题。通过与其他具有代表性的超声图像去噪算法比较,经DSCNN去噪后的超声图像无论在视觉效果还是图像质量评价指标上都取得了更好的结果,其中SSIM达到0.8569,在文中所有方法中最高。

摘要： 由于微波图像中的场景灰度信息经常随着多种因素的变化而变化,对其底层匹配特征描述子存在一定的难度。提出了结合微波图像自身的特点,基于其中稳定的纹理信息,再借鉴光学图像匹配特征描述子的设计理念,设计出适合微波图像的匹配特征描述子模块。通过仿真分析研究表明,该方法能够有获得更高的匹配数量。

摘要： 彩塑三维重建是精确获取文物的三维几何和纹理信息的数字化技术,对于文物保护、数字档案建立、考古研究、展览展示以及移动数字博物馆建设等都具有重要的意义.莫高窟彩塑作为一种不可移动文物,受采集空间及丰富的纹理信息的影响,现有的三维重建方法尚不能在保证重建精度的基础上,准确还原文物表面的色彩信息.为此,通过研究和设计双相机结构光的FOTOMOULD三维重建系统,对莫高窟第45窟彩塑菩萨三维重建,在获取高精度几何信息的同时,达到了色彩、纹理、细节等高度还原的效果.

摘要： 为了提高点云匹配识别过程中的特征提取效率和匹配精度,提出一种结合点云纹理信息的快速点特征直方图描述子算法.首先基于快速点特征直方图描述子构建形状特征直方图,采用CIELab色彩空间和多种点对纹理属性度量构建纹理特征直方图,然后将两特征直方图连接获得结合点云纹理信息的快速点特征直方图描述子.运用公开点云数据集及实景点云数据进行验证,对该特征描述子与多个现有描述子展开特征匹配试验及点密度变化试验.试验结果表明:当采用CIE00色差作为点对纹理属性度量时描述子的综合性能最佳;且该算法具有良好的特征描述性能和匹配精度,特征提取效率和匹配效率高,在点云密度变化时具有较强的鲁棒性.

摘要： [目的]高分辨率遥感影像为农作物监测提供高精度的支撑,香芋作为粤北地区的特色作物,是国家地理标志产品,对其监测有助于加强管控和调控.[方法]选择香芋关键物候期的高分二号卫星遥感影像,提取归一化植被指数、归一化差异水体指数、纹理信息,构建融合多特征光谱纹理影像,比较多种组合影像,采用支持向量机作为分类器,对香芋的识别精度进行分析.[结果]融合多特征光谱纹理影像的香芋识别精度最高,总体精度达到96.04％,对香芋的识别精度达到95.30％,比多光谱影像分类精度分别提高5％ 和6.8％,是多光谱全色融合影像分类精度提升幅度的2倍,且各类地物边界轮廓清晰,图像平滑,细碎图斑很少.[结论]高分二号影像是识别粤北地区香芋的理想数据源,分类精度较高,能够满足农作物监测的需求,能为制定病虫害防治措施,调节种植结构提供支持.

摘要： 光场相机获取的四维光场信息可用于场景深度估计,但是大多深度估计算法获得的深度图存在边缘模糊、精度有限等问题.因此,结合引导滤波器边缘保持局部平滑特性,提出基于纹理信息引导的光场深度图优化算法.该算法以纹理信息丰富的光场中心孔径图像作为引导图像,建立了基于多评价函数的混合引导滤波参数寻优模型,以获得合理滤波器参数实现深度图引导滤波优化.实验结果表明,优化后的深度图边缘的视觉效果明显改善,与散焦结合相关性评价算法获得的原始深度图相比,均方误差平均降低1.12％.

摘要： 设计了一种基于图像纹理信息的假币纸张计数方法.预处理阶段,先对排列整齐成叠假币的图像进行灰度化处理,再利用拉普拉斯锐化增强假币纸张边缘信息,而后进行自适应阈值二值化处理得到假币纸张条纹图;纸张计数阶段,根据假币纸张边缘区域像素0、1变化的特点,快速、多区域地统计假币二值化图像中反映纸张数目的亮纹理信息,并投票给出假币纸张数目.实验结果表明,该方法能快速、准确地实现假币纸张计数,方法简单且对轻度噪声不敏感.

摘要： 三维形状恢复是数字图像处理和计算机视觉的一个重要研究领域,其中从纹理恢复形状(shape-from-texture,简称SFT)是计算机视觉三维形状恢复的关键技术之一。SFT利用物体表面纹理元在投影时发生的形变,估计该物体表面的朝向,并基于该朝向信息进行三维形状的恢复。本文借鉴刚体转动中转动惯量的原理,并将其应用到纹理元的分析,通过傅里叶变换得到纹理元的惯量二阶矩,由此估计纹理元表面某点的俯仰角与倾斜角,将这些点的朝向信息累加,实现了该物体表面朝向的确定,为进一步进行三维形状恢复奠定基础。利用俯仰角和倾斜角与shaplet基函数的梯度相关运算,可以进一步完善纹理恢复算法,将表面朝向信息的二维数据,转化为三维形状的显示。本文研究了一种基于单幅图像纹理信息的三维形状恢复方法,对较规则的纹理图像具有计算量少、恢复效果良好等优点,具有较好的通用性。

摘要： 针对三维激光点云缺乏高精度、高分辨率纹理信息的不足,本文提出了一种三维激光点云与高分辨率数码影像的融合方法,该方法先将点云投影变换为激光反射强度球面影像,再通过球面影像及特征信息方便地建立起先外置数码影像与三维点云之间严格的投影变换关系,最后由数码影像赋予点云纹理色彩信息.实验表明,新方法免除了现场布设物方控制点的困难,内业处理亦无需操作三维数据,并且可以实现几何精度控制.

摘要： 传统连续自适应均值漂移人脸跟踪算法,仅使用了人脸的色调特征,容易受到光照及相同背景色影响,为此,提出将人脸颜色和表示线端、角点、边界相关的纹理信息相结合共同构成人脸特征的CAMSHIFT算法.首先,采用带有权重的RGB颜色空间创建归一化的人脸直方图模型;然后,在视频图像中进行目标人脸直方图投影,同时进行纹理检测,保留纹理信息的人脸颜色特征,形成概率密度分布图;最后,由Mean Shift算法从当前位置迭代寻找直至定位目标人脸.实验结果验证了该算法可以抵御同色背景和部分遮挡的影响.

摘要： 在高分辨率遥感影像中,同类地物内部光谱差异逐渐增大,同物异谱、同谱异物现象严重.传统的基于像元光谱统计的自动分类技术已经不能充分、合理的利用高分辨率遥感影像所提供的丰富的细节信息.因此,纹理信息越来越多的被应用在高分辨率影像分割中.提出一种基于Gabor与模糊C均值的高分辨率遥感影像非监督分割方法,首先对图像进行PCA变换,再利用Gabor提取PCA变换后前三个波段的纹理特征,并对提取的特征向量集用模糊C均值(FCM)算法进行聚类.通过对两幅2008年的QuickBird彩色波段星下影像做分割实验,并将结果与FCM实验结果相比较证明,本文方法针对高分辨率遥感影像具备良好的分割效果与精度.

摘要： 高分辨率遥感影像具有空间分辨率高，纹理信息丰富的特点，已有的研究结果表明纹理信息同光谱信息一样能够有效的区分变化信息，而传统的基于中低分辨率遥感影像的变化检测方法多是以光谱信息为研究对象，忽略了影像中的纹理信息。本文尝试在传统的差值主成分法中引入图像纹理信息，将采用灰度共生矩阵的计算方法提取到的图像纹理特征同光谱波段一起用于变化信息的检测。最终的结果显示，加入纹理信息之后的变化检测结果相对于传统的基于光谱特征的检测结果，在信息提取的完整性以及提取精度方面有一定提高。

摘要： 冰川的边界和面积是监测冰川变化信息的重要参数。本文利用干涉条纹图的相位信息，根据冰川区域特有的纹理特征，以青藏高原长江源头的各拉丹冬山地冰川为研究对象，利用ERS-2/ENVISATASAR原始数据，选取1997年、2003年、2009年时问问隔为35天的三个干涉对，成功提取了该地区冰川边界及面积，同时以2003年4月16日TM光学影像为依据，评价利用纹理特征提取结果。研究表明：基于纹理特征利用SAR影像提取冰川边界和面积的方法是可行的，为冰川变化监测提供了又一可靠手段。

摘要： 在传统的mean-shift人脸跟踪算法中,采用颜色直方图作为跟踪特征,但这并不能充分描述图像的特征,尤其在背景颜色与人脸颜色相似时,导致跟踪受到干扰甚至跟踪错误。本文提出了一种基于边缘方向直方图的mean-shift人脸跟踪算法,用边缘信息和纹理信息作为跟踪特征.实验结果表明,该方法在背景颜色与肤色相似的情况下,跟踪效果明显优于传统的mean-shift跟踪算法。

摘要： 本文基于常规的遥感图像分类方法,即监督分类法和非监督分类法,结合ERDAS软件和试验数据进行分类实验;引出纹理信息的概念,并探讨其在遥感图像分类中的应用,提取原数据中的纹理信息参与分类;最后,比较分析分类的结果,论证了结构与光谱信息相结合的遥感图像分类方法可行性,对结合纹理信息与光谱信息的遥感图像分类方法进行了研究。

摘要： 对结合纹理信息与光谱信息的遥感图像分类方法进行了研究.首先介绍了常规的遥感图像分类方法,监督分类法和非监督分类法,并结合ERDAS软件和试验数据进行分类实验;接着引出纹理信息的概念,并探讨其在遥感图像分类中的应用,提取原数据中的纹理信息参与分类;最后,比较分析分类的结果,论证了结构与光谱信息相结合的遥感图像分类方法可行性.

摘要： 针对目前三维重构算法获取的模型效果和时间代价之间的矛盾关系,提出了一种基于图像中轮廓和纹理信息的三维重构方法。该方法以一组已标定的彩色图像作为输入,首先提取其侧影轮廓线,然后采用八叉树结构提高剖分速度,获取初始粗糙模型,再利用相邻图像之间的纹理一致性,使用多相关优化算法对粗糙模型进行处理，最终在轮廓和纹理信息的双重作用下,得到物体较为精确的三维模型。实验结果表明该重构方法能够在建模效果和建模时间之间获取较好平衡。

摘要： 本发明提供一种随机纹理防伪产品，包括防伪对象、防伪标识和放大镜；防伪标识被附着在防伪对象或防伪对象的包装上，放大镜可用于与手机组成识别器，放大镜作为所述识别器的可拆卸部件，当放大镜安装在手机摄像头的摄取路径上时，所述放大镜作为识别器的执行部件，当放大镜未安装在手机摄像头的摄取路径上时，放大镜作为识别器的非执行部件，大大提高了防伪产品的易识别性。本发明还提供了对应于该防伪产品的防伪系统和防伪方法，因此获得了同样有益的技术效果。

摘要： 本发明属于图像增强技术领域，具体公开了一种基于高低频信息的结构纹理保持弱光图像增强方法及系统，该系统包括图像采集模块和处理模块，图像采集模块用于采集弱光图像，向处理模块输入待增强的弱光图像，将图像分为反射与照明的乘积，对照明进行优化，得到照明最优解，将弱光图像分解为高频层与低频层，提取结构先验与纹理先验，提出反射的优化问题并求解，将照明最优解与反射优化所求解结合得到增强后的图像。采用本技术方案，针对输电线巡检无人机在光照不足下获取的图像，将照明与反射按序列单独求解，避免噪声转移，再将优化后的照明与反射相结合，得到增强图像，提升弱光图像的视觉质量。

摘要： 本发明属于可逆信息隐藏技术领域，提供了一种基于图像纹理引导预测的可逆信息隐藏方法及系统。该方法包括，将图像像素按照棋盘式图案进行分配，分成阴影层和空白层；计算阴影层所有像素的预测误差和波动值，构建阴影层的预测误差直方图；计算空白层所有像素的预测误差和波动值，构建空白层的预测误差直方图；根据阴影层的预测误差直方图和阴影层的波动序列，得到载密阴影层；根据空白层的预测误差直方图和空白层的波动序列，得到载密空白层；结合载密层阴影层和载密层空白层，得到载密图像。

摘要： 本发明公开了一种基于三维激光点云及影像纹理数据的历史建筑详细信息智能提取方法，其提取方法包括如下步骤：A、首先通过数据采集模块获取现在城市场景中包含位置信息的激光雷达点云数据及道路全景影像纹理数据。本发明通过采集模块将现有的地点建筑场景激光雷达点云数据及道路全景影像纹理数据进行融合，进而可使激光雷达点云数据、道路全景影像纹理数据和位置信息基于时间信息建立映射关系，通过在采集融合数据，进而可在所采集的现有地点城市道路图像和图形中进行特征提取，解决了建筑详细信息获取主要依赖于全站仪、航空摄影测量和卫星影像等，但由于数据获取能力的限制，很难有效地对历史建筑详细信息进行智能提取的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于纹理信息的报警方法，该方法包括在检测到的图像帧中存在运动物体时，获取运动物体所在的图像区域的纹理信息，其中，检测到的图像帧按照预设的尺寸分为多个图像区域；在运动物体所在图像区域的纹理信息与相邻图像区域的纹理信息不匹配时，进行报警操作。本发明还公开了基于纹理信息的报警检测装置以及计算机可读存储介质。本发明在运动物体所在图像区域的纹理信息与相邻图像区域的纹理信息不匹配时，进行报警操作，而在运动物体所在图像区域的纹理信息与相邻图像区域的纹理信息匹配时，该运动区域可能为窗帘或者柜子的一部分，则不进行报警，避免误报。

摘要： 本发明公开了一种基于纹理信息统计的无参考图像质量评价方法，该方法是一种通用型无参考图像质量评价方法。首先使用Scharr算子对图像进行滤波，提取图像边缘信息，得到梯度图像；然后使用完全局部二值模式(Complete Local Binary Patterns,CLBP)处理所得到的梯度图像，得到梯度CLBP图(GCLBP)；接着将梯度图像的幅值作为权重，并且结合GCLBP图，提取梯度幅值权重GCLBP直方图；最后将归一化的梯度幅值权重GCLBP直方图作为特征，使用SVR将其映射为图像分数。本发明对图像的预测结果与人类主观感知的一致性较好，并且时间复杂度较低，普适性与鲁棒性良好。

摘要： 三维形状数据及纹理信息生成装置(4)通过在照相机(1)的焦点对准了被拍摄体上的包含测距对象点的部分区域的状态下，使测距传感器(2)计测从照相机(1)的位置到测距对象点的距离，利用驱动装置(3)驱动被拍摄体和照相机(1)的至少任一者，以使得一边将计测到的距离或根据计测到的距离计算出的距离保持在景深的范围内，一边依次变更部分区域，并使照相机(1)拍摄被拍摄体的各部分区域，从而取得每一个上述部分区域的图像，并基于取得的图像来生成上述被拍摄体的三维形状数据及纹理信息。

摘要： 本发明公开了一种基于AVS3纹理信息的CU块划分方法、计算机装置和存储介质，包括获取待划分CU块的方差、水平梯度和垂直梯度，根据方差、水平梯度和垂直梯度与第一阈值等的关系，选择跳过某些划分模式，获得候选划分模式，从候选划分模式中选择出最优划分模式，以最优划分模式对待划分CU块进行划分等步骤。本发明基于方差和Scharr算子提取纹理信息将CU块分成不同的类别，既使用复杂度低的方差分析出平坦块和复杂块的划分模式剪枝策略，实现了CU块快速划分，提高了AVS3编码器速度，又使用Scharr算子兼顾到细纹理和纹理方向，算法在编码速度和编码质量之间取得了平衡；本发明广泛应用于视频编码技术领域。

摘要： 本发明公开了一种基于纹理信息的零件异常曝光图像修正方法及装置，涉及计算机视觉领域；能够对异常曝光图像中过曝区域和欠曝区域同时进行修正。主要包括：获取第一图像以及第一图像的曝光值；根据第一图像的边缘特征及第一图像的灰度直方图中灰度值的频率，获得第一图像的纹理完整度以及修正必要性指标，当修正必要性指标大于预设第一阈值时对第一图像进行修正；根据第一图像的纹理完整度获得调整值下限及调整值上限，并获得曝光值范围；对第一图像的曝光值进行调整，获得不同曝光值的多个第二图像；计算第二图像的融合权重，并根据融合权重将多个第二图像进行融合得到修正后的第一图像。本发明具体应用场景为：对异常曝光的图像进行修正。

摘要： 本发明公开了一种基于稀疏点云‑纹理信息的认知地图定位方法及系统，属于定位技术领域。本发明充分利用激光雷达准确的深度估计能力和摄像头良好的特征表达能力，采用几何中心估计算法得到交通标识几何信息，并通过交通标识几何信息将点云数据与图片数据融合后，生成认知地图。基于认知地图，利用得到交通标识几何中心信息，采用两阶段搜索策略对自动驾驶车辆当前位置交通标识和认知地图语义层数据中存储的交通标识特征进行匹配定位，得到当前车辆行驶交通标识在认知地图中的对应位置，与车辆自带激光雷达里程计局部定位结果进行融合，实现自动驾驶车辆高精度定位。