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  1. 常见的图像特征提取与分析

  2. 图像特征提取与分析 图像特征及特征提取的基本概念 常见的图像特征提取与描述方法,如颜色特征、纹理特征和几何形状特征提取与描述方法
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-05-10
    • 文件大小:8mb
    • 提供者:wjh168
  1. 新的纹理图像特征提取方法

  2. 提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换的纹理特征提取方法。首先对纹理图像进行非下采样 Contourlet变换,然后提取不同尺度、不同方向上变换系数矩阵的均值和方差作为特征向量,大大降低了特征维数,并 利用BP神经网络进行训练和仿真,实现了纹理图像的自动分类。实验结果表明,与小波包变换和改进的LBP纹理算 子等方法相比,该方法能取得更好的分类效果。
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-05-02
    • 文件大小:359kb
    • 提供者:kimi_17
  1. 图像特征(适于初学者)

  2. 系统的介绍了图像特征的原理,理论推导及计算方法,基础易学
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-06-12
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:kingrain213
  1. 图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法

  2. 本文详细介绍了常用的常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。以及常用的特征提取与匹配方法:几何法,模型法,信号处理法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-07-28
    • 文件大小:39kb
    • 提供者:kewei007
  1. 图像特征提取与分析

  2. 图像特征及特征提取的基本概念。 常见的图像特征提取与描述方法,如颜色特征、纹理特征和几何形状特征提取与描述方法。 原始特征的数量很大,或者说原始样本处于一个高维空间中,通过映射或变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述,这个过程就叫特征提取 。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2011-12-06
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:lzfsailor
  1. 大学毕业答辩-基于小波的纹理图像特征提取

  2. 大学毕业答辩毕业论文-基于小波的纹理图像特征提取
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-03-08
    • 文件大小:519kb
    • 提供者:cuiseheyanlao
  1. 图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法

  2. 图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-12-26
    • 文件大小:21kb
    • 提供者:fengzhe0411
  1. 图像特征提取与分析

  2. 介绍了常见的图像特征提取与描述方法,如颜色特征、纹理特征和几何形状特征提取与描述方法
  3. 所属分类:讲义

  1. 利用聚类技术实现纹理图像分割

  2. 利用聚类技术实现纹理图像分割 a)针对合成纹理图像(共有4个合成纹理图像,见文件夹:data\Texture_mosaic)中每一个像素提取纹理特征向量(提取纹理特征的方法可以为课堂讲的,也可以自己查找资料); b)利用聚类技术(推荐用k-均值聚类,可以从网上查找原码)对特征向量空间中的点进行聚类,类别数可根据图像中的实际纹理类数确定。最后把类属标签映射成图像形式显示(如下图,其中b、d、f、h为相应的基准分割图像)。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2015-12-23
    • 文件大小:827kb
    • 提供者:u012863603
  1. 图像特征提取与分析

  2. 该PPT总结了图像特征提取的四大类方法,分别是SIFT特征提取,颜色特征,形状特征,纹理特征。给出了详细的原理,步骤介绍以及相应的运行实例,结果展示,有助于初学者很快入门。 其中,颜色特征分别有:颜色直方图,颜色矩,颜色聚合向量 形状特征分别有:傅里叶形状描述子,不变矩 纹理特征分别有:灰度差分矩阵,灰度共生矩阵
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2016-10-27
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:dovejay
  1. 纹理图像特征分析主成分分析PCA方法matlab实现

  2. 纹理图像特征分析主成分分析PCA方法matlab实现实现纹理图像特征分析主成分分析PCA方法matlab实现
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-05-24
    • 文件大小:133byte
    • 提供者:t1250766048
  1. 利用聚类技术实现纹理图像分割

  2. MATLAB实现的利用聚类技术实现纹理图像分割,纹理特征提取采用的是灰度共生矩阵,聚类采用的是k-means方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-12-17
    • 文件大小:209kb
    • 提供者:lry_xueshu
  1. 一种煤岩图像特征提取与识别方法

  2. 提出了一种基于二进制十字对角纹理矩阵的煤岩图像特征提取与识别方法。该方法首先提取煤岩图像的二进制十字对角纹理矩阵,然后利用二进制十字对角纹理矩阵的角二阶矩能量、相关性、方差、逆差矩、熵、和熵、差熵、和均值、对比度、惯性矩及相关信息测度构造煤岩图像的特征向量,最后结合稀疏表示进行煤岩图像分类识别。实验结果表明,与基于十字对角纹理矩阵的图像特征提取与识别方法相比,该方法具有更好的煤岩识别效果,平均识别率达94.38%,且单幅图像特征提取时间大幅降低,提高了煤岩识别的实时性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-17
    • 文件大小:312kb
    • 提供者:weixin_38665193
  1. 基于马尔科夫随机场的纹理图像分割方法研究_曹家梓.pdf

  2. 论文仅供学习和参考。 本文提出了一种改进的基于马尔科夫随机场( MRF) 模型的纹理图像分割方法。利用分数阶微分运算对图像纹理细节和边缘轮廓信息的敏感性,将其引入图像纹理特征提取过程中,以获得完备的图像纹理信息,可以弥补传统算法中 MRF 特征场对图像纹理信息描述不足的缺陷。此外,为准确划分图像中不同的纹理区域,利用模糊熵准则对分割结果进行进一步优化,以降低噪声干扰、减少区域内错分点。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-09-03
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:olivia_ye
  1. 基于灰度共生矩阵和多尺度MRF的纹理图像分割

  2. 针对纹理图像分割问题的研究,经典的多尺度MRF方法是对不同尺度的纹理特征仅通过多尺度序列下的MRF邻域系统进行描述。为了更加准确地描述纹理特征,将从空间分布特性与MRF邻域系统两个方面综合考虑,提出一种带有联合灰度信息的灰度共生矩阵与多尺度MRF相结合的方法。实验结果表明,该方法能够有效地提高分割准确度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:305kb
    • 提供者:weixin_38522795
  1. 一种基于Curvelet相关图纹理图像检索方法

  2. 纹理是图像普遍存在且难以描述的特征,但是更容易引起人们视觉上的关注,它蕴含有丰富的信息,所以基于纹理的检索具有重要的应用价值。提出了一种新的基于Curvelet相关图纹理图像检索方法。该方法通过对纹理图像进行Curvelet分解进行多尺度分析;利用变换后粗尺度反映图像轮廓、细尺度反映图像纹理信息特性,阈值处理后采用不同的量化等级;计算Curvelet系数相关图,反映了不同系数所占比例和相互之间的空间相关性,由此构造图像的特征向量。通过对Brodatz纹理图像库实验,结果表明该方法相较于原有的Cu
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:239kb
    • 提供者:weixin_38729108
  1. 一种渐晕纹理图像自动分类方法

  2. 传统纹理分类方法对光照比较敏感,不均匀的光照分布(如渐晕)会在很大程度上影响纹理分类的准确率.为解决此类问题,针对渐晕纹理图像,提出了一种纹理图像自动分类方法;在利用小波包提取纹理指数算法的基础上,根据渐晕系数自动调整各小波包分解系数,从而消除了渐晕现象对纹理特征指数的影响,最终提高了纹理分类的准确率.仿真实验结果表明,利用此方法对渐晕纹理图像进行分类,准确率有了较大程度的提高,取得了比较理想的分类效果.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:827kb
    • 提供者:weixin_38669618
  1. 基于改进方向纹理谱特征的图像检索

  2. 基于改进方向纹理谱特征的图像检索
  3. 所属分类:其它

  1. 基于复数小波域广义高斯分布模型的纹理图像检索

  2. 由于在频域用能量参数来表示图像的特征矢量缺乏准确性,而且实数离散小波变换具有平移变化性和弱的方向选择性,为此针对以上问题提出了一种基于复数小波域广义高斯分布模型的纹理图像检索方法。该方法首先利用双树复数小波变换系数的统计特性来建立广义高斯分布的统计模型;然后基于该模型提取图像的特征矢量;最后利用Kullback-Leibler distance(KLD)测度算法进行纹理图像检索。对Brodatz图像库的仿真表明,新方法较双树复数小波算法的查准率提高6.96%,较基于Gabor纹理特征检索法的查准
  3. 所属分类:其它

  1. 融合小波变换与胶囊网络的纹理图像分类算法

  2. 胶囊网络作为一种新型深度学习网络,胶囊结构可以编码特征的姿态、纹理、色调等信息,对图像具有良好的纹理特征编码能力。针对胶囊网络的初级特征提取网络过于简单、空间特征表达能力不足的问题,提出了一种结合深度卷积神经网络特征表达能力与小波变换多分辨率分析能力的离散小波胶囊网络(DWTCapsNet)。首先,研究了胶囊网络在纹理图像分类应用中的可行性;其次,研究了DWTCapsNet各部分对胶囊网络分类性能提升的能力;最后,通过抗旋转和抗噪声实验分析了DWTCapsNet的鲁棒性。以分类准确率为模型评价标
  3. 所属分类:其它

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