基于BEMD和LBP提取特征的纹理分类.pdf
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基于中值滤波的纹理特征提取
中值滤波原理
中值滤波在纹理提取中的作用
纹理特征提取方法及优缺点
中值滤波对纹理特征提取的影响
中值滤波参数优化对纹理特征提取的影响
基于中值滤波的纹理特征提取应用
中值滤波在纹理分类中的效果评估
中值滤波与其他纹理特征提取技术的对比ContentsPage目录页
中值滤波原理基于中值滤波的纹理特征提取
中值滤波原理中值滤波原理1.中值滤波的基本原理：中值滤波是一种非线性滤波技术，用于消除图像或信号中的噪声。它通过将图像中的每个像素值替换为其邻域像素值的中值来实现。邻域像素值通常由一个窗口定义，该窗口在图像中滑动并对每个像素进行处理。2.窗口的尺寸及其影响：中值滤
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基于象元的GLCM纹理特征提取
1.算法原理
灰度共生矩阵(GLCM)是一个统计描述图像中的一个局部区域或整个区域相邻象元或一定间距内两象元灰度呈现某种关系的矩阵。该矩阵中的元素值代表灰度级之间联合条件概率密度，表示在给定空间距离和方向时，灰度以为始点，出现灰度级为的概率（也即频数）。
算法涉及到的几个关键概念：
（1）共生矩阵的维数：在不对原图像灰度级别进行压缩的情况下，取决于原图像灰度的级数；
（2）原图像灰度级别的压缩：为了使共生矩阵的维数不至于太大（太大会降低纹理特征值的计算效率），通常先把原始图像的灰度等级进行压缩，比如从0-255的8 bit 图像压缩为0-31的 5 bit图像，
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基于SVM算法和纹理特征提取的遥感图像分类_丁海勇.pdf
第29 卷 第8 期 计算机工程与设计 2008 年4 月
Vol . 2 9 N o . 8 Computer Engineering and Design Apr. 2008
基于SVM 算法和纹理特征提取的遥感图像分类
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遥感图像纹理特征提取与分类分析研究
一、1.遥感图像纹理特征提取方法概述
遥感图像纹理特征提取方法概述
遥感图像纹理特征提取是遥感图像处理与分析中的重要环节，通过对图像纹理信息的提取，能够揭示地表物体的几何形态、组织结构和表面粗糙度等特性，为遥感图像分类、目标检测、变化检测等任务提供关键信息。目前，遥感图像纹理特征提取方法主要分为统计法、结构法和频域法三种。
(1)统计法是最常用的纹理特征提取方法之一，它通过计算图像局部区域内灰度级分布的统计特性来描述纹理。常见的统计特征包括均值、标准差、能量、熵等。例如，在Landsat8遥感影像中，利用统计法提取纹理特征，可以有效地区分不同
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遥感图像纹理特征提取与分类分析研究.docx
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遥感图像纹理特征提取与分类分析研究
第一章遥感图像纹理特征提取方法研究
(1)遥感图像纹理特征提取是遥感图像处理领域中的一个重要研究方向，其目的是从遥感图像中提取具有区分性的纹理信息，为后续的图像分类、目标检测等任务提供基础。目前，纹理特征提取方法主要分为两大类：传统纹理特征和基于深度学习的纹理特征提取方法。传统纹理特征提取方法主要包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。例如，在LBP方法中，通过对图像进行像素邻域的灰度值比较，生成二值图像，并计算其直方图，从而得到纹理特征。研究表明，LBP方法在纹理识别任务中具有较高的准确率，尤其是在
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一种图像纹理特征提取分类方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113392854 A
(43)申请公布日 2021.09.14
(21)申请号 202110760798.X
(22)申请日 2021.07.06
(71)申请人 南京信息工程大学
地址
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基于gabor滤波器的纹理特征提取.docx
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摘要：纹理是重要的生物特征，它具有唯一性，即可以区分生物之间的差别。由此体现了它的价值，比如指纹的纹理成为了识别人们身份的符号，方便了上班族的考勤打卡，举办活动时，可以用来识别嘉宾的身份等等。随着技术的进步，纹理特征提取能够实现稳定且高效的识别或者提取出目标信息，基于gabor滤波器的纹理特征提取就是为了实现纹理特征识取，这些实际应用，我想可以用于文物鉴定、工业生产等等应用的领域会很广泛。实际上，科技在迅速的发展，安全隐患也越来越多，如果可以通过纹理特征可以更加准确地确认个人身份，也能在很大程度上提高交通的便捷度，例如，对车牌号进行纹理提取，就能第一时间
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基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法_张禾.pdf
江 汉 石 油 职 工 大 学 学 报
2007 年 07 月 J our nal of J ianghan Pet roleum U niver sit y of St aff and Wor ker s 第 20 卷 第 4 期
基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法
张 禾
(武汉大学遥感信息工程学院 ,湖北 武汉
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基于LBP的二维图像纹理合成技术的开题报告.pdf
基于LBP的二维图像纹理合成技术的开题报告
1.研究背景和意义
纹理合成是计算机图形学领域的一个重要问题。由于现实世界中存
在大量各种各样的纹理图像，因此在某些应用领域中，例如计算机游戏、
虚拟现实、场景建模等，需要生成新的具有高质量的纹理图像以满足需
求。基LBP（局部二值模式）的纹理合成技术提供了一种较为高效的实
现方案，在纹理合成过程中能够实现纹理的多样性、一致性和逼真性，
因此具有广泛的应用前景。
2.研究内容和方法
本文主要研究基LBP的二维图像纹理合成技术。具体来说，主要
包括以下方面的内容：
①LBP纹理描述符的生成和应用；
②纹理合成算法的实现和优化；
③纹理质量评估和优化。
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纹理特征提取方法.pptx
图像纹理特征提取方法;Chapter 01;Chapter 01;Definition…;分类;性质;Chapter 02;;;;;;;;;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;;;;;;;;?;Laws纹理测量;Laws纹理测量;Laws纹理测量;;马尔科夫随机场（MRF）;Chapter 03;目标识别与分析;Chapter 04;选择哪种方法？（平稳纹理图像与非平稳纹理图像）;图像纹理特征提取方法
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LBP特征.docx
1、LBP特征的描述?????? 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数（通常转换为十进制数即LBP码，共256种），即得到该窗口中心像素点的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理信息。如下图所示：LBP的改进版本：?????? 原始的LBP提出后，研究人员不断对其提出了各种改进和优化。（1）圆形LBP算子：????????基本的?LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频
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3基于特征提取的高光谱数据分类.pdf
两j匕大学学报(自然科学版)
2蝴年6冀，第37卷第3鬻，菇n．，2蝴，豫。37。№．3
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基于特征提取的高光谱数据分类
肖 平1，王旭红2
(1．陕西省测绘局，陕西西畿710054；2．西北大学城市与资源学系，陕西话安710069)
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一种可用于色选机香菇物料品级分类的纹理特征提取方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113012248 A
(43)申请公布日 2021.06.22
(21)申请号 202110219553.6 B07C 5/342 (2006.01)
(22)申请日 2
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MB-LBP特征在视觉目标检测和分类中的应用的开题报告.pdf
MB-LBP特征在视觉目标检测和分类中的应用的开
题报告
一、选题背景
随着计算机视觉技术的不断发展和普及，视觉目标检测和分类已经
成为一个非常重要、具有广泛应用的研究领域。在这个领域中，图像特
征的提取是一个至关重要的问题，因为特征可以用来描述图像的结构和
内容，从而实现对图像的分类和识别。而在现实应用中，MB-LBP特征已
经被证明是一种非常有效的图像特征，它在实现目标检测和分类方面具
有良好的性能和准确性。
二、研究背景
MB-LBP特征基于LBP（LocalBinaryPattern）算法，在图像的不同
尺度下提取局部二值特征。与传统的LBP特征相比，MB-LBP可以同时提
取多个尺度
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提取图像纹理特征——灰度共生矩阵.docx
沈阳理工大学数字图像处理课程设计
PAGE \* MERGEFORMATII
摘 要
图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作，其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义，纹理特征提取己成为目前图像领域研究的热点。文中深入研究了基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法，给出了基于Matlab的简便实现代码，分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵( GLCM)的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。
本文分析了图像纹理的特征提取—灰度共生矩阵，是物体表而最本质的