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一种基于四点二元模型的图像纹理特征值的提取方法
本发明提出一种基于四点二元模型的图像纹理特征值的提取方法,首先计算2x2像素块内四个像素点像素值的均值;其次计算每个像素点与均值的差值,若差值大于等于一给定阈值,就置该像素块的位置编码值为1,否则为0;最后将四个像素块的位置编码值乘以相对应的权重后,再将4个乘积求和,就得到该2x2像素块的纹理特征值,本发明只需要计算四个像素点与其均值的差值,得到4bit的二进制码,计算量减少一半且复杂度低,且能有效地表示人脸的局部纹理信息,可应用于人脸检测,识别和目标跟踪系统.
华侨大学
2021-04-29
一种基于多重漏磁检测信号特征值的缺陷评价方法
本发明公开了一种基于多重漏磁检测信号特征值的缺陷评价方 法，包括以下步骤:1)将样件磁化，用探头分别在样件的盲孔和所有 矩形槽上方进行扫查，得到信号曲线计算获得各个 MFL 信号特征值; 2)在数据处理装置中得到 MFL 信号特征值分别与偏离值、提离值的线性方程;3)在数据处理装置中得到 MFL 信号特征值与矩形槽上同一方 向尺寸的线性方程;4)用探头对待测铁磁件进行检测，扫查得到 MFL漏磁信号特征值，根据步骤&nbs
华中科技大学
2021-04-14
一种医学图像的多维多种特征提取方法
本发明提供一种颈动脉图像的多维多种特征提取方法，具体为：（1）依据颈动脉的医学三维超声体数据构建感兴趣区域二维序列图像和感兴趣区域三维图像；（2）对二维序列图像提取二维特征，对三维图像提取三维特征，所述二维特征包括二维纹理特征、二维形态特征和二维弹性特征，所述三维特征包括三维纹理特征；（3）验证各种特征是否对图像分类具有贡献，保留具有贡献的特征；以假发现率最小为目标，在具有贡献的特征中搜索得到全局最优特征组合。本发明针对图像进行了多个维度多类特征的提取，囊括了纹理、形态、弹性三大类特征，特征数目多，
华中科技大学
2021-04-14
一种基于纹理基元的遥感图像分类方法
本发明公开了一种基于纹理基元的遥感图像分类方法，包括：·741·选取典型地物的遥感图像作为第一训练集和第二训练集；提取第一训练集中同类地物图像的邻域特征向量并聚类形成纹理基元，不同地物的纹理基元组成纹理基元字典；利用纹理基元字典对第二训练集中图像的邻域特征向量进行标记，并对中心像素进行分箱，统计各个图像的中心像素-纹理基元二维联合分布，形成纹理模型库；将待分类的图像划分成超像素，经拉普拉斯校准后统计各超
华中科技大学
2021-04-14
图像和视频的纹理替换编辑
由于在影视特效制作、服装布料的虚拟展示、艺术和工业设计等方面的广泛应用，纹理替换正逐渐成为计算机图形学、视觉与图像及视频处理等诸多领域的研究热点。 我校的研究首先提出了一种基于网格优化的图像纹理替换算法。进而在国际上第一次提出可行的视频纹理替换方法，首先自适应选取若干关键帧进行纹理替换，进而借助网格跟踪把关键帧效果传递到视频的剩余帧，提出了网格的时空优化方法解决替换效果的抖动问题，利用
南京大学
2021-04-14
基于视觉的机械零件表面纹理特征分析
南京工程学院
2021-04-13
前景图像提取方法及装置
其中的前景图像提取方法包括：获取第i帧与第i-1帧中位置相同的像素点之间的距离，获取距离大于预定值的像素点集合Z，获取像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置相同的像素点集合U，将像素点集合U进行背景差分处理，获得像素点集合E，根据像素点集合E、像素点集合T以及像素点集合W的并集确定第i帧的前景区域，像素点集合W为像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置不相同的像素点集合，像素点集合T为第i-1帧的前景区域中与像素点集合U中的像素点位置不相同的像素点集合。上述技术方案能够快速准确的提取出第i帧中的前景图像。
电子科技大学
2021-04-10
基于边缘提取的红外图像直方图增强方法
本发明公开了一种基于边缘提取的红外图像直方图增强方法，包括以下步骤：提取原始红外图像的 边缘区域，以得到边缘区域图像；统计边缘区域图像中不为零的灰度值，以得到边缘区域的直方图及其 累计直方图；根据所述边缘区域图像的直方图与累计直方图对所述未处理的红外图像进行增强。本发明 的增强方法增强对比度高，图像清晰，视觉效果好。
武汉大学
2021-04-14
一种结合点特征和线特征的图像匹配方法
本发明公开了一种结合点特征和线特征描述子的图像匹配算法，包括：(1)分别对模板图和实时图在多尺度下提取角点；(2)获得实时图和模板图角点周围的边缘集合；(3)计算步骤(1)获得的最终选定的实时图与模板图角点的类ORB点特征描述子；(4)利用最小截平方Hausdorff距离描述步骤(2)获得的实时图和模板图的边缘集合的匹配相似度；(5)计算步骤(3)中获得的实时图与模板图角点的类 ORB 点特征描述子的匹配相似度；(6
华中科技大学
2021-04-14
一种基于静态纹理模型聚集的动态纹理识别方法
本发明公开了一种基于静态纹理模型聚集的动态纹理识别方法，提出了识别动态纹理并不需要对整 个复杂的运动过程建模，可以绕开对运动模式进行数学建模这一瓶颈，直接将动态纹理视为若干帧静态 纹理图像的聚集，从而将其转化为静态纹理分类问题，最后通过聚集静态纹理模型识别动态纹理。而关 于静态纹理识别目前有很多成熟有效的算法。本发明利用现有的静态纹理模型算法，将其拓展至动态纹 理识别的应用，建立基于静态纹理模型聚集的动态纹理识别框架，推动了动态纹理识别技术发展，实现 了高效快速识别动态纹理。
武汉大学
2021-04-14