纹理特征

摘要： 车牌识别系统中的一个关键性技术是车牌定位,其准确性直接影响后面的车牌字符分割和识别的效果.当背景与车牌区域颜色相似时,在颜色车牌定位算法中不能正确定位出车牌.针对上述问题,提出一种基于HSV空间颜色和纹理特征的车牌定位算法.该算法首先通过HSV空间变换,使颜色空间具有独立性,从而分割出不同颜色区域;其次,通过车牌区域字符集中且边缘信息丰富的特点,设置字符与字符边缘之间的梯度跳变次数的阈值,在复杂的背景下判断待测试区域是否为车牌区域;最后,通过二值化直方图投影法定位并分割出车牌区域,建立BP神经网络训练识别车牌字符来验证算法的有效性.实验结果表明:该方法能够在颜色相似和背景复杂的情况下正确定位车牌区域,在相同的条件下对比其他定位算法,其识别率达95.06%.

摘要： 为提高PVA纤维束在水泥基中搅拌分散的均匀性,利用数字图像处理技术,基于PVA纤维束的纹理特征;采用灰度共生矩阵理论,开展PVA纤维束搅拌分散试验并进行了均匀性研究。得到不同工况下PVA纤维的统计型纹理特征;给出了角二阶矩和熵值与质量比、搅拌转速及搅拌时间的关系变化曲线;并进行了均匀性评价分析。研究结果表明:利用PVA纤维的统计型纹理特征可快速、准确地评价PVA纤维的搅拌分散均匀性,最佳PVA纤维束与粉煤灰质量比1∶45,最佳搅拌转速700 r/min及搅拌时间3 min,可提高PVA纤维束的搅拌分散效果。

摘要： 无人机具有快速、高效、无损获取作物信息的优势,但是飞行高度直接影响作物信息获取效率。通过设置30、60、90 m飞行高度获取冬小麦拔节期、开花期、灌浆期不同分辨率的无人机遥感影像,探索无人机飞行高度对冬小麦植株氮积累量预测模型的影响。首先将不同高度植被指数和纹理特征与冬小麦植株氮积累量进行相关性和共线性分析,筛选出6个植被指数(NDVI、RDVI、RERDVI、GBNDVI、OSAVI、EXG)和4个纹理特征(Green-mean、Green-sm、Red-mean、Red-var)。基于筛选出的植被指数和纹理特征,采用偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络(BPNN)法建立了植被指数、纹理特征与植被指数+纹理特征的冬小麦植株氮积累量预测模型,并将模型在不同高度进行交叉验证,采用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)指标对模型的稳定性进行分析。结果表明,2种方法均是30 m飞行高度遥感影像提取的植被指数、纹理特征、植被指数+纹理特征建立的预测模型稳定性最好,3种建模信息构建的模型验证时的R^(2)、RMSE、RPD分别为0.57~0.89、1.27~4.16 g/m^(2)、1.67~3.65。BPNN在3种建模信息下构建的模型稳定性整体优于PLSR,验证模型的R^(2)、RPD分别提高0.01~0.39、0.05~1.44,RMSE下降0.08~8.53 g/m^(2)。3个高度植被指数、纹理特征、植被指数+纹理特征的植株氮积累量预测模型稳定性顺序:植被指数+纹理特征>植被指数>纹理特征。融合3个飞行高度遥感影像的植被指数、纹理特征、植被指数+纹理特征进行植株氮积累量预测可以提高估算精度,R^(2)、RMSE、RPD分别为0.89~0.93、1.80~2.03 g/m^(2)、3.54~4.03。因此,在兼顾效率与精度的情况下,适当提高无人机飞行高度,综合利用植被指数和纹理特征可以对植株氮积累量达到较好的预测效果。

摘要： 针对脑肿瘤磁共振成像(MRI)勾画数据少、类别不平衡以及各个私有的数据库具有较大差异导致脑肿瘤MRI图像分割困难的问题,提出了一种基于局部-全局自适应信息学习(ALGIL)分割算法.该方法只需要少量的勾画数据,解决了传统监督学习中对勾画数据数量的依赖问题.通过融合图像的空间域信息和频域信息,利用小波变换将图像从空间域转换到频域,从低频和高频子带中分别提取统计特征和纹理特征,解决了传统单一领域特征提取的局限性;利用局部-全局自适应信息学习算法,首先通过随机森林算法得到特征权重对图像进行赋权并构造相似性矩阵,然后利用指数衰减函数自适应调整标注样本对算法的影响程度,解决了因勾画数据少导致分割不理想的问题.所提方法在公开数据集Brats2018上的实验结果显示,该方法与其他先进模型相比,各项评价指标均有所提升,并且减少了对勾画样本量的需求,大幅提高了图像分割的效率,为脑胶质瘤的自动精确分割提供了新的思路.

摘要： 目的:探讨超声Nakagami成像纹理特征参数检测微波热消融凝固区的可行性。方法:通过超声仪采集超声射频信号然后检测包络信号,构建超声Nakagami图像。基于超声Nakagami图像提取灰度共生矩阵纹理特征参数,输入支持向量机训练凝固区识别模型后结合多项式拟合得到凝固区最终识别结果。以离体猪肝最大剖面的测量结果为金标准,对比该方法与传统超声Nakagami成像识别凝固区的准确度。结果:该方法检测凝固区面积的准确度为(87.75±7.74)%,传统超声Nakagami成像检测凝固区面积的准确度为(84.38±13.52)%。Bland-Altman回归分析结果表明,该方法识别的凝固区面积与金标准具有很高的一致性。结论:基于Nakagami成像纹理特征可以实现对微波热消融凝固区的识别检测。

摘要： 目的利用人工智能技术辅助基层乳腺癌超声筛查,为基层医疗数字化服务提供实证依据。方法收集2019年3月至2021年3月在北京市朝阳区安贞社区卫生服务中心体检及自2004年北京市两癌筛查项目实施以来本单位的两癌筛查的女性的乳腺超声图像,筛选出BI-RADS分级3级及以上的乳腺结节图像271例,查找患者随访记录,抽取60例上级医院病理诊断为乳腺癌的图像,60例由上级医院病理确诊的乳腺良性结节图像。利用Python(随机不放回抽样)随机抽取50例乳腺癌及50例良性结节组成试验组,剩余的10例乳腺癌及良性乳腺结节10例组成测试组。标记感兴趣区(ROI)。提取并筛选图像纹理特征。建立人工智能(AI)模型,其中包括支持向量机(SVM),随机森林(RF),贝叶斯(NB),神经网络(NN),选择树(XGB)5种建模方法。利用ROC曲线评价AI模型性能。比较AI模型之间的性能。结果试验组:5种模型(RF、SVM、NB、NN、XGB)性能的ROC曲线的AUC值(95%CI)分别为0.806(0.743~0.869),0.835(0.777~0.898),0.859(0.852~0.939),0.843(0.779~0.906),0.906(0.871~0.942)。NN与XGB模型差异无统计学意义(P>0.05),NN与XGB性能明显优于其他3种AI模型,差异有统计学意义(P0.05)。结论5种AI模型均可辅助乳腺癌超声筛查。其中NN及XGB性能较为突出,可辅助超声诊断乳腺癌。

摘要： 目的探讨基于CT纹理特征的联合模型在高危胃肠间质瘤(GISTs)肝转移中的预测价值。方法回顾性分析2015年1月至2020年12月经病理证实的高危GISTs 204例,其中中国科学院大学附属肿瘤医院153例,绍兴市中心医院医共体总院51例。按照7∶3比例随机分为训练集(142例)和测试集(62例)。根据手术或穿刺病理结果是否有肝脏转移分为肝转移组(76例)和无转移组(128例)。采用ITK-SNAP软件勾画高危GISTs三维容积感兴趣区,通过A-K软件提取纹理特征。采用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)筛选出有效特征,建立纹理特征标签。采用Logistic回归,构建临床病理模型、CT纹理特征模型、临床病理联合CT纹理特征模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)、校正曲线分析评估模型对高危GISTs肝脏转移的预测效能。采用Delong检验验证曲线下面积(AUC)是否有统计学差异。结果高危GISTs肝转移组与无转移组的体重指数、肿瘤大小、Ki-67、发生部位、腹部包块、消化道出血、CA125水平差异有统计学意义(P均<0.05)。从CT图像中共提取107个纹理特征,使用LASSO算法降维后筛选出13个平扫、7个增强图像的纹理特征。通过多因素Logistic回归构建预测模型,其中,临床病理模型的AUC在训练集和测试集中为0.870、0.855;CT平扫和增强纹理特征模型的AUC在训练集和测试集中分别为0.918、0.836和0.920、0.846;临床病理联合CT平扫纹理特征模型的AUC在训练集和测试集中为0.930、0.889。经Delong检验,CT平扫与CT增强纹理模型间的AUC差异无统计学意义(P=0.762);临床病理联合CT纹理特征模型与临床病理模型、CT纹理特征模型间的AUC差异有统计学意义(P=0.001,P=0.023)。结论CT平扫纹理特征可无创预测高危GISTs肝转移的风险,且临床病理联合CT纹理特征模型的预测效能更优。

摘要： 【目的】为探究无人机数码影像监测水稻叶面积指数(Leaf area index,LAI)的可行性,明确利用无人机数码影像监测水稻LAI的最佳时期,构建基于无人机数码影像的水稻LAI监测模型。【方法】本研究基于不同品种和施氮量的水稻田间试验,于分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期和灌浆期测定水稻LAI,同步使用无人机搭载数码相机获取水稻无人机数码影像并提取颜色指数及纹理特征,分析其在不同生育时期与水稻LAI之间的相关性,构建定量监测模型,并用独立试验数据对所建模型进行检验。【结果】无人机数码影像中颜色指数及纹理特征与水稻LAI之间的相关性在生育前期(分蘖期+拔节期)最高,高于所有单生育期、生育后期(孕穗期+抽穗期+灌浆期)和全生育期,可确定为监测的最佳时期;在颜色指数和纹理特征当中,纹理特征方差(Variance,VAR)在监测水稻生育前期LAI时表现最优,可构建监测模型LAI=1.1656×exp^((0.0174×VAR))实现监测,模型构建时的决定系数(Determination coefficient,R^(2))为0.7980,模型检验时的相对均方根误差(Relative root mean square error,RRMSE)和偏差(bias,θ)分别为0.1658和0.1306。【结论】与人工测量LAI相比,基于无人机数码影像的水稻LAI监测方法可提高作业效率,降低成本,在水稻长势快速准确监测和丰产高效栽培中具有应用价值。

摘要： 目前拆回电表版本的信息录入方法仍采用人工目测输入与数据库对比验证,面临效率低下、准确率难以保证的问题。利用实拍电表图像,提出一种在高杂糅环境背景下电表新旧版本精确分类的方法。先获取版本识别ROI区域,并提取灰度游程矩阵(GLRLM)特征,再对数据进行归一化处理与主成分分析(PCA),最后采用线性核函数的支持向量机(SVM)作为最佳模型进行分类实验。同时,采用不同的纹理特征提取算法结合不同分类模型对该方法性能进行评价。实验结果表明:基于GLRLM-SVM的分类方法优于其他模型,速度最快且准确率高达98.95%,满足拆回电表年检数量与精度要求。

摘要： 针对多边形的拓扑性不足造成析取正态水平集(DNLS)模型边缘拟合不完整的问题,提出一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的析取正态水平集图像分割算法。该算法提取图像的颜色通道信息,利用GMRF模型描述不同颜色通道的纹理特征;重写DNLS模型能量函数,将图像纹理信息、色彩信息加权融入,以颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。在演化迭代过程中,使用分段学习率减少迭代次数,实现快速收敛。该算法降低了噪声对图像的影响,提高了DNLS模型的边缘拟合能力。改进算法通过利用图像的色彩信息及纹理细节信息,能有效抵抗图像噪声和复杂的色彩信息干扰,边缘拟合效果更好、分割准确性更高,具有更强的适应性。通过与其他算法在同等环境下进行分割实验定量对比,验证了该算法的有效性。

摘要： 为了监测自然因素和人为活动对湿地生态系统的影响,采用高分辨率遥感影像进行快速的湿地植被群落检测是非常有必要的,本文提出采用基于纹理特征的湿地植被群落自动分类算法,可以有效利用高分辨率遥感影像对湿地植被进行快速、有效的监测.

摘要： 针对温室青椒采摘机器人目标和背景近色视觉识别难点问题,提出基于IPSO优化的LS-SVM的温室青椒识别方法.该算法首先将采集到的青椒图像在Lab颜色空间下利用K-Means聚类算法对其进行分割;然后对形状特征和纹理特征进行提取,提取7个形状特征向量和3个纹理特征向量;同时为了减少复杂的数据计算并提高效率,归一化处理提取到的特征向量;以此作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入特征向量;最后,采用改进粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(IPSO-LS-SVM),以获取最优参数从而获得最好效果.试验结果表明:采用IPSO-LS-SVM的识别方法对青椒的识别正确率高于其他方法,能够达到实验要求识别青椒的目的.

摘要： 人类已有的知识是可以辅助识别的,现有的研究对人类已有的知识利用的还不够,对人的描述与计算机存储的图像并没有建立语义上的联系,并且提取的知识不容易被人类理解,不符合人类认知规律.针对以上问题,本文对人脸各器官的分类进行研究,利用形状上下文描述子对各类器官形状进行描述,得到形状类型模板,建立面部形状分类模型.另外,对人脸各器官提取LGBP纹理特征后,采用主成分分析法对其进行降维,将高维的纹理特征映射到低维特征空间中,然后利用K-means算法对各类纹理进行聚类,得到各类纹理类型模板并赋予其物理意义.然后,设计人脸验证算法,将不同的人脸图像两两匹配得到其分类模型的类编号,将其进行特征编码后训练逻辑回归模型.最后,在LFW人脸数据库上对本文提出方法进行测试.实验结果表明,本文方法在偏转姿态较小且表情变化较小的图像上具有良好的鉴别效果;同时,本文方法具有良好的扩展性,得到的知识和描述能直接应用在三维建模、电子肖像等多个领域中.

摘要： 本文应用TerraSAR-X波段高分辨率SAR影像数据,提出了一种基于亚米级高分SAR影像自动提取珊瑚礁岸线的方法.该方法集成了频率域滤波、线性滤波和非线性滤波结合的降噪方法,基于SAR影像纹理特征的分割方法,矢量信息后处理技术,并在西沙赵述岛开展了应用.应用实验表明,本文模型提取的岸线与人机交互获取的岸线一致性较好,距离均值和均方根误差分别为2.93m和3.91m.

摘要： 基于肺部CT图像灰度不均匀、纹理变化大的特点,本文提出一种超像素与随机森林相结合的肺部CT图像分割算法.本算法首先采用阈值和形态滤波的方法对图像进行预处理:再通过TurboPixels算法将图像分割为超像素;然后运用灰度共生矩阵提取超像素的纹理特征,并融合灰度特征形成特征矩阵;最后基于特征矩阵和随机森林算法荻取分割图像.实验结果表明,本文提出的分割算法对肺部CT图像处理具有一定的有效性,健康肺部图像的分割准确率为98.07％,病变图像的准确率为96.23％,且该算法具有全自动、高准确率、鲁棒性好等特点.

摘要： 轮胎的生产质量易受外界因素及工艺水平的影响,因搭接量差异会形成0°带束层接头缺陷.以缺陷区域的灰度分布特性为依据,利用传统的GLCM算法实现缺陷的纹理特征提取及识别工作.GLCM算法选取4个特征参量的8个特征值作为灰度共生矩阵的纹理特征,再利用欧式判别法判别缺陷.通过MATLAB仿真,得到特征参量的特征值.试验结果显示:由灰度共生矩阵产生的4个纹理特征可对接头缺陷有效描述,鉴别能力较好.

摘要： 本次研究对蓝晶石的宝石学矿物学特征，致色机理进行了研究和探讨。在镜下观察，可以看到蓝晶石十分特别的梯形生长纹理，并通过扫描电子显微镜的能谱数据以及X射线能谱仪和电子探针实验论证了蓝晶石各种颜色的致色元素：蓝晶石的蓝色致色元素于微量的Ti元素有关，蓝晶石蓝颜色的饱和度与其含有极微量Ti元素的浓度有关；推测绿色蓝晶石的致色元素是Fe；橙色蓝晶石的致色元素是Mn。

摘要： 本次研究对蓝晶石的宝石学矿物学特征，致色机理进行了研究和探讨。在镜下观察，可以看到蓝晶石十分特别的梯形生长纹理，并通过扫描电子显微镜的能谱数据以及X射线能谱仪和电子探针实验论证了蓝晶石各种颜色的致色元素：蓝晶石的蓝色致色元素于微量的Ti元素有关，蓝晶石蓝颜色的饱和度与其含有极微量Ti元素的浓度有关；推测绿色蓝晶石的致色元素是Fe；橙色蓝晶石的致色元素是Mn。

摘要： 本次研究对蓝晶石的宝石学矿物学特征，致色机理进行了研究和探讨。在镜下观察，可以看到蓝晶石十分特别的梯形生长纹理，并通过扫描电子显微镜的能谱数据以及X射线能谱仪和电子探针实验论证了蓝晶石各种颜色的致色元素：蓝晶石的蓝色致色元素于微量的Ti元素有关，蓝晶石蓝颜色的饱和度与其含有极微量Ti元素的浓度有关；推测绿色蓝晶石的致色元素是Fe；橙色蓝晶石的致色元素是Mn。

摘要： 本次研究对蓝晶石的宝石学矿物学特征，致色机理进行了研究和探讨。在镜下观察，可以看到蓝晶石十分特别的梯形生长纹理，并通过扫描电子显微镜的能谱数据以及X射线能谱仪和电子探针实验论证了蓝晶石各种颜色的致色元素：蓝晶石的蓝色致色元素于微量的Ti元素有关，蓝晶石蓝颜色的饱和度与其含有极微量Ti元素的浓度有关；推测绿色蓝晶石的致色元素是Fe；橙色蓝晶石的致色元素是Mn。

摘要： 本发明提供的一种纹理特征提取方法包括：获取灰度图像，所述灰度图像中包括掌纹信息；通过预设滤波方式，在N个不同方向上对所述灰度图像进行滤波处理，获得所述灰度图像分别在所述N个不同方向上的滤波图像，并对所述N个不同方向上的滤波图像进行融合处理，得到第一图像，其中，N为大于0的整数；获取所述灰度图像中的各个像素点分别在M个不同方向上的曲率信息；根据各个像素点分别在所述M个不同方向上的曲率信息，得到第二图像，其中，M为大于0的整数；将所述第一图像与所述第二图像进行融合获得所述目标图像，所述目标图像中包括所述掌纹信息中的纹理特征信息。通过本发明，可以获得清晰度较高的掌纹纹理特征。

摘要： 本发明提供一种评价影像组学纹理特征稳定性的纹理模拟装置及运动模块，本发明的纹理模拟装置通过多个用于模拟不同的纹理模体子模块，进行排列组合形成的模拟装置，可以采用任意模拟不同纹理的模体子模块进行组合，具有可扩展性，本发明还在每个模体子模块上设置十字线和一字线实现组合位置的矫正，并在使用时与扫描设备进行位置矫正，保证了扫描位置的可重复性，和多中心之间扫描时的位置的一致性，可以应用于影像组学纹理特征稳定性的研究，确定可重复的影像组学特征类型。

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： 本发明提供的一种纹理特征提取方法包括：获取灰度图像，所述灰度图像中包括掌纹信息；通过预设滤波方式，在N个不同方向上对所述灰度图像进行滤波处理，获得所述灰度图像分别在所述N个不同方向上的滤波图像，并对所述N个不同方向上的滤波图像进行融合处理，得到第一图像，其中，N为大于0的整数；获取所述灰度图像中的各个像素点分别在M个不同方向上的曲率信息；根据各个像素点分别在所述M个不同方向上的曲率信息，得到第二图像，其中，M为大于0的整数；将所述第一图像与所述第二图像进行融合获得所述目标图像，所述目标图像中包括所述掌纹信息中的纹理特征信息。通过本发明，可以获得清晰度较高的掌纹纹理特征。

摘要： 本发明公开了一种结合仿生纹理特征和线状纹理特征的手指静脉识别方法，该方法可以有效地利用了手指静脉的仿生纹理特征和线状纹理特征，克服噪声对识别精度带来的不利影响，提高了手指静脉识别系统的识别性能和鲁棒性。它分别提取手指静脉图像的仿生纹理特征和线状纹理特征：仿生纹理特征使用哺乳动物视觉皮层简单细胞接受场模型良好近似的Gabor滤波器提取，用其进行特征识别，效果类似人眼识别物体，具有良好的效果。

摘要： 本发明公开了一种指静脉仿生纹理特征和线状纹理特征的融合及编码方法，对手指静脉图像的仿生纹理特征和线状纹理特征融合到手指静脉图像的特征向量中，进一步提高了特征向量的完备性；特征集包括仿生纹理的频率参数和方向参数，及线状纹理的线宽参数和角度参数，将其编码成二进制码，为特征匹配提供了方便，利于特征匹配达到最佳的匹配效果，从而提高了手指静脉识别系统的识别性能和鲁棒性。

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。

摘要： 本发明提供一种评价影像组学纹理特征稳定性的纹理模拟装置及运动模块，本发明的纹理模拟装置通过多个用于模拟不同的纹理模体子模块，进行排列组合形成的模拟装置，可以采用任意模拟不同纹理的模体子模块进行组合，具有可扩展性，本发明还在每个模体子模块上设置十字线和一字线实现组合位置的矫正，并在使用时与扫描设备进行位置矫正，保证了扫描位置的可重复性，和多中心之间扫描时的位置的一致性，可以应用于影像组学纹理特征稳定性的研究，确定可重复的影像组学特征类型。

摘要： 本发明提供了一种多层次紧致纹理特征提取方法以及图像纹理分割方法。根据本发明的基于分形维数的多层次紧致纹理特征提取方法包括依次执行的下述步骤：提取原始图像的方向和尺度信息以获取原始图像的子带；执行子带归一化处理以得到与原始图像相同分辨率的特征图像；对特征图像提取分形特征。