基于多特征的纹理特征提取方法研究与应用

纹理是图像的1种重要视觉特征,常用于识别和区分图像。纹理特征的提取则是其应用需首先解决的问题。通过总结分析目前较为常用的纹理特征提取方法,基于灰度共生矩阵(GLCM )算法、局部二值模式(LBP)算法和小波变换(DWT )算法的特点,提出基于多特征的纹理特征提取算法,即将各算法提取的特征进行融合。融合中使用权重对参数进行配置。论文设计了1种图像检索实验,通过图像检索实验比较了各算法提取的特征对纹理的描述能力。结果表明,对于Co rel图像库,笔者提出的多特征的纹理特征提取算法检索的平均查准率相对于GLCM 算法提高了20%,相对于LBP算法提高了9%,相对于DWT算法提高了10%,相对于徐少平等人提出的特征融合方法提高了15%。证实了文中所提出的算法能够兼顾各算法的优点,并具有较好的旋转不变性和尺度不变性。其不足之处是需要同时提取GLCM 算法,LBP算法,DWT 算法下的纹理特征,计算所需时间是后3种算法时间之和,使算法的实用性受到了一定的限制。      

基于聚焦深度的沥青路面微观纹理三维图像重构方法研究

沥青路面微观纹理三维图像重构是研究其微观性能的基本方法之一,针对国内外沥青路面微观纹理三维图像重构方法的不足,运用聚焦深度法,通过单目体视显微镜沿垂直沥青试块表面方向拍摄序列图像,采用改进的Laplacian聚焦算子进行序列图像融合并确定融合图像中每点所属的高度层次,用高斯插值算法得到每点准确的高度值,进而实现沥青路面微观纹理三维重构.与激光轮廓仪测量的断面轮廓线进行对比分析,验证了其精度和可行性.试验结果表明该方法可以高精度重构沥青路面三维微观纹理.     

基于MRF纹理分割的车辆目标提取技术研究

图像分割是计算机视觉中的关键技术之一。基于马尔科夫随机场（Markov Random Field,MRF）纹理分割的方法是一种基于统计的分割方法,具有能充分利用先验知识、能形成闭合的边界、模型参数少且易于和其他方法相结合等优点。该方法首先利用纹理特征将图像划分为若干不同的纹理区域,然后以此为先验信息,得到分割结果。文中介绍了基于MRF纹理分割的一般理论与图像的关系,评述了其在车辆目标提取中应用的优势,展望了其发展方向。     

基于图像纹理分析的动态车辆识别方法研究

在智能交通系统中,动态图像识别技术是系统应用的基础核心技术之一。以应用于交通监控、智能驾驶系统等场景的HSV空间动态车辆识别为基础,研究并论证提出了新的检测识别方法,实现对运动车辆的检测识别、目标追踪、驾驶辅助等功能。研究问题的难点是,如何从复杂的背景中分割运动物体,是检测方法能否有效的至关重要的一步,在研究了目前存在的各种方法之后,提出了一种新的基于阴影检测的HSV空间自适应背景模型的车辆追踪检测算法,算法基于HSV空间图像处理,采用最大类间方差法获取相邻帧二值化阈值,利用纹理信息进一步确定动态图像以及确认图像范围。通过截取由监控系统获取的视频信息,并对其进行图像处理检测车辆移动轨迹。从监控视频信息中获取两帧不同时刻的图像信息,在HSV空间进行相邻帧检测。由于阈值的选择将直接影响判断精度,本研究将固定阈值法进行了改进,该阈值是通过统计模型对整幅图像上灰度值进行计算,并通过最大类间方差法确定阈值。最后经过实际视频图像验证,仿真试验流程清晰,试验结果达到预期设想。     

基于彩色和黑白纹理的车牌快速定位方法

针对复杂背景下的车牌定位问题,提出了一种彩色和黑白纹理分析相结合的车牌定位算法。该算法依据RGB彩色空间中的车牌背景色,将彩色图像转换为能突出车牌颜色的灰度图,并进行颜色分割获得能突出车牌部分的黑白二值图;该算法对那些与车牌颜色接近的较大区域通过纹理特征的分析来滤除。测试表明,该定位方法不受光照等多种因素的影响,运算速度快,定位效果好,应用范围广。     

基于分形小波理论的纹理分割研究

为了更有效地描述图像纹理特性,在深入研究现阶段各种纹理分割方法的基础上,提出了基于分形小波维数的纹理分割方法.该方法通过提取分形小波维数,将分形的方法和小波理论结合,提取了图像的分形特征参数,然后利用分形小波维数进行图像分割,并用实验证明该方法的有效性及实用价值.     

一种基于纹理分析和投影法的车牌定位方法

针对现有车牌定位算法在复杂背景和不同光照条件下很难快速、准确地定位汽车牌照位置问题,提出了一种基于纹理分析和投影法的车牌定位方法。该方法利用车牌区域字符丰富的纹理特征和投影统计规律对车牌位置进行粗、精两次定位。实验表明在不同光照、不同车型和不同背景条件下,该方法定位速度快、准确率高,具有较高的实用性。     

远距离混凝土桥梁结构表面裂缝精确提取算法

在分析桥梁结构表面裂缝图像特征基础上,结合改进Snake主动轮廓模型图像分割算法,融合距离传感器信息,提出一种综合高分辨率图像采集、裂缝敏感区域截取、孤立噪声去除、裂缝旋转和标记的裂缝提取算法,实现了交互式远距离混凝土桥梁结构表面裂缝的精确提取。分析结果表明:改进Snake主动轮廓模型图像分割算法误分率为3.89%,运算时间为153ms,试验对比裂缝宽度显微镜观测值,裂缝提取绝对误差小于0.05mm,该算法可满足工程检测需求。     

重视提高水泥砼路面纹理构造深度的施工质量

纹理构造深度是水泥砼路面板质量评定的指标之一 ,其施工工艺和技术要求未能得到足够重视。对于大多数采用小型机具施工的水泥砼路面 ,表面构造深度指标较难达到要求。结合我省几条国、省道水泥砼路面表面构造深度的检测数据 ,通过统计和分析 ,提出改善和防冶的方法。     

基于胎/路纹理耦合的交通噪声控制新方法

随着车辆发动机性能的改进和路面条件改善,车辆高速行驶时胎/路噪声已成为一个主要噪声源,如何降低胎/路噪声成为控制交通噪声的主要途径。论文对胎/路噪声的国内外研究现状进行系统的总结分析;对道路纹理与轮胎花纹噪声的发声机理分别进行了定量分析;提出了从纹理耦合的观点出发来降低轮胎噪声的新方法;并指出了基于胎/路纹理耦合的几点研究内容;研究结果可为降低胎/路噪声从而控制交通噪声提供新方法。     

集料表面纹理测量的试验设计

为定量测量和评定集料表面纹理状况,以进一步研究集料表面纹理对沥青混合料性能的影响,基于反射式光纤传感法设计了激光轮廓仪,并采用该仪器对6种不同集料的表面纹理进行了直接测量。试验中发现由于集料表面颜色不均匀,导致纹理测量结果失真。通过对集料表面进行镀膜处理,使测量结果反映了集料表面纹理的真实情况,最后分别采用算术平均偏差和平均波长定量评价了集料表面纹理的粗糙度。     

基于3G网络的路面构造深度连续监测系统研究

为了评价路面构造深度,准确反映路面的表面性能,通过采用双摄像头、ARM和DSP双处理器架构,以实地采集的露石混凝土路面（EACCP）表面数字图像为研究对象,借助图像表面各点的明暗程度,进行区分路面表面的凹凸程度,开展了基于3G网络技术的路面构造深度连续监测系统研究.研究结果表明：以上方法可以实现准确地评价路面构造深度和反映路面的表面性能.     

快速高维均值平移算法及其在航空图像分割中的应用

随着军事伪装技术的广泛应用,如何有效提取与背景色彩接近的目标是提高航空图像目标识别能力的关键。针对背景色彩接近目标的航空图像分割问题,应用一种基于快速高维均值平移的图像分割方法对航拍图像进行处理。在包含有空间,色彩和纹理的高维特征空间中对图像进行均值平移滤波,再通过聚类方法分割图像。同时,针对特征空间维数增大带来的大计算量问题,对均值平移算法进行了改进,给出了一种基于均值平移向量预测的快速算法。实验结果表明,算法用于航拍图像分割,分割效果和运算速度均优于标准算法。     

应用构造深度评价沥青混合料离析

为了解决目前国内缺乏离析评价方法与评价指标的问题。在大量调查国内外资料基础上，分析运用构造深度来评价沥青混合料离析的可能性。在各种构造深度测试方法中，以激光断面仪最为有效快速。采用离析区域构造深度与均匀区域构造深度比值作为离析评价指标．得出了不同程度离析的砰价标准。针对均匀区域构造深度难以测定的问题，提出了几种均匀区域构造深度的预测模型。研究表明，应用构造深度评价沥青混合料离析是可行的。     

多源遥感数据融合的道路材质精细识别

针对当前道路识别方法对道路材质识别精度不高的问题,提出了一种融合多源遥感影像进行城市道路材质高精度识别的方法。首先,对高光谱遥感影像中的地物光谱曲线进行分析,在保留地物光谱分离度较大的波段的基础上提升计算效率;通过分步融合的策略对多源遥感影像进行融合,提升高光谱影像的空间分辨率,为后续道路材质识别提供高质量的数据保障。其次,通过使用不同的指数对融合影像进行掩膜,提取城市建筑物,并在此基础上提取建筑物纹理信息与光谱信息,进行多特征融合并分类;最后,通过影像后处理对提取的道路进一步进行规范,得到最终高质量的道路材质识别结果。通过使用高分五号高光谱影像、高分二号全色/多光谱影像、高分一号多光谱影像对提出的方法进行实验验证,试验结果表明,本文方法可取得较高精度的道路材质识别效果,具有较好的应用价值。     

基于LBP算子的路面类型识别研究

不同的路面类型会对车辆的制动、加速、变道等决策产生不同影响,因此实时获取路面类型信息对于提高智能汽车的安全性、舒适性等有着重要意义。论文提出一种基于LBP算子的路面类型识别方法,首先采集了四种车辆行驶常见路面的图像信息,并对图像进行了增广处理;然后使用LBP算子提取出路面图像的纹理特征,再采用PCA方式对纹理特征进行降维;最后通过分类器对数据进行训练与分类。实验结果表明该方法的最高分类准确率可以达到98.5%,有效提升了当前路面类型识别的精度。     

光线强弱对数字图像计算构造深度的影响研究

选取普通水泥混凝土路面、普通拉毛水泥混凝土路面、大孔隙改性水泥混凝土路面三种路面结构类型,分别在晴天和阴天两种光线条件下拍摄数字图像照片,运用MATLAB数字图像技术将路面表面图像像素值量化,通过最小二乘法原理和Tablecurve 3D软件建立曲面拟合模型,提出基于数字图像处理技术的路面表面构造深度计算方法,并分析光线强弱对数字图像构造深度的影响。结果表明:路面表面数字图像构造深度计算方法具有便捷、快速、客观等优点;光线强弱对运用数字图像技术分析路面表面构造深度的影响可以忽略;三种路面结构类型相比,大孔隙改性水泥混凝土路面数字图像表面构造深度最大,具有良好的抗滑性能和排水功能。     

基于粗集料表面纹理特性的沥青混合料性能研究

目前缺乏对集料表面纹理的直接定量测量和评定方法，基于光纤传感法设计了激光轮廓仪，直接测量了7种不同粗集料的表面纹理，应用算术平均偏差Ra对集料表面纹理进行了定量评定，并对集料表面纹理的粗糙度进行了简单的分类，最后通过沥青混合料力学性能试验对测量和评定结果进行了验证。结果表明，采用激光轮廓仪能够直接、准确地测量集料表面纹理；算术平均偏差对集料表面纹理的评定是合理有效的；其他条件相同的情况下，粗集料表面纹理的R值越大，沥青混合料的高温稳定性、水稳定性和低潭抗裂性能越好.