基于多特征组合的图像纹理分类
印刷纹理分类
印刷纹理分类印刷纹理是指印刷品表面的纹理特征，它是由印刷过程和材料特性所决定的。
在印刷工艺中，纹理分类是非常重要的，因为它直接影响着印刷品的外观和质感。
下面将介绍几种常见的印刷纹理分类。
1. 平滑纹理平滑纹理是指印刷品表面没有明显的纹理特征，触感光滑。
这种纹理通常出现在高光油墨印刷品上，如杂志封面、明信片等。
平滑纹理的印刷品给人一种高质感的感觉，观赏性较强。
2. 粗糙纹理粗糙纹理是指印刷品表面存在明显的纹理特征，触感粗糙。
这种纹理通常出现在艺术画册、手工纸等印刷品上。
粗糙纹理的印刷品给人一种原始、朴素的感觉，适合表达一些具有艺术性和文化内涵的内容。
3. 细腻纹理细腻纹理是指印刷品表面具有非常细小的纹理特征，触感细腻。
这种纹理通常出现在高级画册、精装书等印刷品上。
细腻纹理的印刷品给人一种高雅、精致的感觉，适合展示高档产品和服务。
4. 木纹纹理木纹纹理是指印刷品表面呈现出类似木材纹理的特征，触感质感强。
这种纹理通常出现在家具、装饰材料等印刷品上。
木纹纹理的印刷品给人一种自然、质朴的感觉，适合展示与木材相关的产品和场景。
5. 石纹纹理石纹纹理是指印刷品表面呈现出类似石材纹理的特征，触感坚硬。
这种纹理通常出现在建筑材料、地板等印刷品上。
石纹纹理的印刷品给人一种稳重、坚固的感觉，适合展示与建筑、装饰相关的产品和场景。
6. 皮纹纹理皮纹纹理是指印刷品表面呈现出类似皮革纹理的特征，触感柔软。
这种纹理通常出现在皮具、箱包等印刷品上。
皮纹纹理的印刷品给人一种高级、奢华的感觉，适合展示与皮革制品相关的产品和场景。
7. 纤维纹理纤维纹理是指印刷品表面呈现出类似纤维材料纹理的特征，触感有质感。
这种纹理通常出现在纺织品、纸张等印刷品上。
纤维纹理的印刷品给人一种温暖、舒适的感觉，适合展示与纺织品、纸制品相关的产品和场景。
8. 纹理组合除了以上单一的纹理分类外，印刷品的纹理也可以是多种纹理的组合。
通过在印刷过程中采用不同的工艺和材料，可以创造出丰富多样的纹理效果，增加印刷品的艺术性和视觉冲击力。
图像识别与分析中的多特征融合与分类方法研究
图像识别与分析中的多特征融合与分类方法研究摘要：随着计算机视觉和人工智能的快速发展，图像识别与分析技术在各个领域中得到广泛应用。
然而，在实际应用中，仅仅依靠单一的特征进行图像分类往往无法满足准确性和鲁棒性的要求，因此，多特征融合与分类方法成为了当前研究的热点之一。
本文综述了几种主要的多特征融合与分类方法，并分析了它们的优缺点。
最后，针对当前存在的问题和挑战，提出了一些未来的研究方向。
一、引言图像识别与分析是计算机视觉领域的核心问题之一，通过对图像进行特征提取和分类，可以实现对图像内容的理解和分析。
然而，图像的特征非常丰富，包括颜色、纹理、形状等多种信息，而单一特征往往无法全面准确地描述图像，因此，研究如何将多种特征进行融合并进行分类成为了研究的一个重要方向。
二、多特征融合方法1. 特征层级融合特征层级融合方法将不同层次的特征进行融合，充分利用每个层次特征的优势。
例如，可以将底层特征（如颜色和纹理）与高层特征（如形状和边缘）进行融合，逐渐提高分类的准确性和鲁棒性。
2. 特征级联融合特征级联融合方法将多种特征进行级联，通过级联网络实现特征的提取和分类。
通过构建多种级联结构并将其融合，可以实现对图像特征的全方位分析。
3. 特征权重融合特征权重融合方法通过学习或手动设置各个特征的权重，将其进行加权融合。
通过优化权重的方法，可以自适应地确定各个特征对分类结果的影响程度，从而提高分类的准确性。
三、多特征融合模型中的分类方法1. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种常用的图像分类方法，通过找到最优的超平面来实现分类。
在多特征融合模型中，可以将每个特征提取的结果作为支持向量机的输入，将各个特征的分类结果进行集成。
2. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是当前图像领域研究最活跃的方法之一，通过学习图像的特征表示和分类器的权重，能够从原始图像中提取高级特征并进行分类。
在多特征融合模型中，可以将不同特征的CNN网络进行融合，得到更准确的分类结果。
遥感影像解译中的纹理特征提取方法与实践指南
遥感影像解译中的纹理特征提取方法与实践指南遥感影像解译是一项重要的技术，在许多领域有着广泛的应用。
纹理特征提取是遥感影像解译中的一个关键步骤，它可以帮助我们从图像中获取有关地物表面纹理信息的重要指标。
本文将介绍纹理特征提取的一些常用方法，并给出一些实践指南。
一、纹理特征提取方法1. 统计方法统计方法是最常用的纹理特征提取方法之一。
它基于像素灰度值之间的统计特性，通过计算各种统计参数来描述图像的纹理特征。
常见的统计参数包括均值、方差、协方差、相关性等。
这些参数可以用来刻画图像的纹理粗糙程度、纹理方向等。
2. 傅立叶变换方法傅立叶变换方法利用频域分析的思想，将图像从空域转换到频域，通过分析频谱信息提取纹理特征。
常见的方法有二维离散傅立叶变换(DFT)、小波变换(WT)等。
这些方法可以捕捉到图像不同频率上的纹理细节信息，对于某些纹理样式的提取效果较好。
3. 统计模型方法统计模型方法基于图像纹理统计特性的假设，使用统计模型来描述图像的纹理结构。
常见的统计模型包括灰度共生矩阵(GLCM)、自回归模型(AR)等。
这些模型可以帮助我们从图像中提取出与纹理特征相关的统计参数，通过对比这些参数的差异来获取纹理信息。
二、纹理特征提取的实践指南1. 选择合适的特征提取方法在进行纹理特征提取时，需要根据具体的应用场景选择合适的方法。
对于需要捕捉细节纹理的场景，可以尝试傅立叶变换方法；对于需要考虑纹理方向的场景，可以使用统计方法；对于需要全局纹理信息的场景，可以使用统计模型方法。
2. 采用多尺度特征提取纹理特征的提取通常需要考虑不同尺度下的纹理变化。
因此，可以使用多尺度分析的方法，通过对图像进行多次滤波或变换，提取不同尺度下的纹理特征。
这样可以更好地捕捉到不同尺度下的纹理细节，提高纹理特征的区分能力。
3. 结合其他特征进行综合分析纹理特征是遥感影像解译的一个重要方面，但单独使用纹理特征可能无法完全描述地物的复杂特征。
因此，可以结合其他特征如颜色、形状等进行综合分析，提高解译结果的准确性。
基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型
基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型1. 内容综述随着深度学习技术的发展，计算机视觉领域中的情感分类模型已经取得了显著的成果。
现有的情感分类模型在处理跨模态数据时仍然面临一些挑战，例如文本和图像之间的语义不匹配、特征提取不足等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型。
该模型首先将输入的文本和图像分别进行特征提取，然后通过多尺度特征融合的方式将不同尺度的特征进行整合。
本文采用了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)相结合的方式进行特征提取。
CNN 主要用于提取图像特征，而RNN则用于处理文本序列。
在特征融合过程中，本文采用了注意力机制(Attention Mechanism)来实现不同尺度特征之间的关联性。
通过一个全连接层将整合后的特征进行分类，得到最终的情感分类结果。
为了验证本文提出的模型的有效性，我们在多个公开的情感分类数据集上进行了实验，并与其他经典方法进行了比较。
实验结果表明，本文提出的基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型在各个数据集上均取得了较好的性能，有效解决了现有方法在处理跨模态数据时面临的问题。
1.1 背景与意义随着互联网的普及和多媒体技术的发展，图文信息在人们生活中占据了越来越重要的地位。
情感分析作为自然语言处理领域的一个重要分支，旨在识别和分析文本中的主观信息，对于理解用户需求、调整产品和服务以及维护用户关系具有重要意义。
传统的基于文本的情感分析方法往往忽略了图文之间的关联性，导致对情感的判断不够准确和全面。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型。
该模型通过结合文本和图像信息，充分利用跨模态特征，提高情感分类的准确性。
多尺度特征融合能够捕捉不同尺度下的信息，使得模型具有更强的表征能力。
本文的研究不仅有助于提高图文情感分析的性能，而且对于丰富和完善自然语言处理技术具有重要的理论意义和应用价值。
add融合特征
融合特征（Fusion Features）通常用于将多个不同类型或来源的特征信息结合起来，以获得更全面、准确的表示。
在机器学习和计算机视觉等领域中，融合特征可以提供更丰富的信息，从而改善模型的性能。
以下是一些常见的融合特征方法：
1. 特征级融合（Feature-level Fusion）：将不同类型的特征进行组合或连接，形成一个更综合的特征向量。
例如，将图像的颜色特征和纹理特征进行拼接，以获取更全面的视觉表示。
2. 决策级融合（Decision-level Fusion）：基于多个独立模型或分类器的输出，通过投票、加权平均等方式进行决策的融合。
例如，在人脸识别任务中，通过多个人脸检测器的结果进行投票决策，提高识别准确度。
3. 分层级融合（Hierarchical Fusion）：将多个特征层次化地进行融合，以逐步提取和整合信息。
例如，在图像识别任务中，可以通过级联的卷积神经网络（CNN）结构，将低级特征和高级特征逐渐融合，提高分类性能。
4. 基于注意力机制的融合（Attention-based Fusion）：通过学习权重或注意力分配，将不同特征的重要性进行动态调整。
例如，在自然语言处理中，通过注意力机制可以根据输入序列的不同部分，自适应地
聚焦于关键信息，提高模型对输入的建模能力。
以上是一些常见的融合特征方法，它们可以用于将多个特征源融合到一起，以改善模型的性能和表达能力。
具体选择哪种融合方法，需要根据任务需求和特征类型进行综合考虑。
基于多特征融合的图像修复算法
基于多特征融合的图像修复算法目录1. 内容概括 (2)1.1 图像修复的必要性和发展趋势 (3)1.2 现有图像修复算法的不足 (4)1.3 论文目的和创新点 (5)2. 相关工作 (6)2.1 基于卷积神经网络的图像修复方法 (7)2.2 多特征融合的图像修复方法 (8)2.3 图像填充和超分辨率的应用 (10)3. 算法设计 (11)3.1 图像缺陷类型分析 (12)3.2 多特征提取模块 (13)3.2.1 低层次特征提取 (15)3.2.2 高层次特征提取 (16)3.3 特征融合策略 (17)3.3.1 加权融合 (17)3.3.2 全连接条件融合 (18)3.3.3 注意力机制融合 (20)3.4 图像修复网络结构 (21)3.4.1 网络架构设计 (22)3.4.2 损失函数选择 (23)4. 实验结果和分析 (24)4.1 数据集及评价指标 (26)4.2 算法性能评估 (27)4.2.1 定量评价 (28)4.2.2 定性评价 (29)4.3 消融实验分析 (30)4.4 与现有算法的比较 (31)5. 结论与展望 (33)1. 内容概括在数字图像处理领域，图像修复是一个至关重要的任务，它涉及到从受损的图像中恢复原始信息，使得修复后的图像尽可能接近原始图像。
随着技术的发展，越来越多的算法被提出以提高修复质量，包括基于深度学习的修复模型，多特征融合算法，以及其他传统和现代的方法。
本论文将介绍一种新的图像修复算法，该算法利用了多种特征融合技术来提高图像修复的准确性。
该算法的核心在于结合多种不同的特征提取技术，这些技术可根据图像的不同区域和受损模式的复杂性提供互补信息。
首先，我们将概述基于深度学习的特征提取器，这些模型能够从原始图像中自动学习复杂的特征表示。
然后，我们将讨论传统特征提取方法，如边缘检测和纹理分析，它们能够捕捉图像的结构信息。
我们将介绍一种联合学习策略，该方法结合邻域特征、全局特征和丢失图像内容的信息，以实现更全面的图像内容概括，并提高修复算法的鲁棒性。
基于图像处理的纹理分析与识别算法研究
基于图像处理的纹理分析与识别算法研究摘要：图像纹理是一种视觉特征，对于图像分析和识别具有重要意义。
本文针对基于图像处理的纹理分析与识别算法进行研究，探讨了常见的纹理特征提取方法和纹理分类技术，并对图像纹理分析与识别在实际应用中的挑战进行了讨论。
通过对现有算法的综合分析和比较，提出了一种综合性的纹理分析与识别算法，该算法在不同数据集上进行了实验验证，并与其他算法进行了对比。
实验结果表明，该算法在纹理分类任务中取得了较好的性能。
1. 引言图像纹理是指图像中不规则的、表达风格和结构的像素分布。
它能提供丰富的视觉信息，被广泛应用于图像处理、模式识别、计算机视觉和机器学习等领域。
基于图像处理的纹理分析与识别算法的研究旨在自动化地从图像中提取纹理特征并进行分类识别，以满足实际应用中对纹理信息的需求。
2. 纹理特征提取方法在图像纹理分析中，提取纹理特征是非常关键的一步。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、局部二值模式、Gabor滤波器和小波变换等。
2.1 灰度共生矩阵灰度共生矩阵（GLCM）是一种用于描述纹理特征的统计方法。
它通过计算图像中不同像素之间的灰度级关系来提取纹理特征。
主要包括对比度、相关性、能量和熵等几个特征参数。
灰度共生矩阵方法简单且计算效率高，被广泛应用于纹理分析与识别任务中。
2.2 局部二值模式局部二值模式（LBP）通过比较中心像素与相邻像素的灰度级来提取纹理特征。
它具有不变性和计算效率高的优点，被广泛应用于人脸识别、纹理分类和目标检测等任务中。
2.3 Gabor滤波器Gabor滤波器是一种基于多频率和多尺度模型的纹理特征提取方法。
它模拟人眼对纹理信息的感知过程，具有较好的旋转和尺度不变性。
Gabor滤波器在纹理分析和识别任务中取得了较好的效果。
2.4 小波变换小波变换是一种将信号分解成不同尺度和频率的方法。
它通过分析图像中不同的频率分量来提取纹理特征。
小波变换方法具有较好的多尺度性和时间-频率局部化特性，被广泛应用于图像压缩和纹理分类等领域。
一种基于Gabor滤波器组和LBP的多特征联合SAR纹理图像分类方法
列组 合成 的 ， 方法 试 图通过 抽 取 自然 图像 总纹理 该
基元 的布 局 规 则 来 分 析 图 像 。基 于 模 型 的方 法 用 模型参 数来 刻 画纹 理视 觉 上 的 基本 性 质 ， 仅 可用 不 来 描述 纹理 ， 可用 来 合 成纹 理 。基 于滤 波 的方 法 还 采 用信 号处理 的方 法 先 对 图像 进 行 滤 波 ， 提取 滤 再 波 图像 的特 征 用 来 纹 理 分 析 ， 用 的 Ｒ ｂ ｒ算 子 ， 常 ｏ ｅｔ Ｌ ｐａｅ 子 ， ａｌｃ 算 傅里 叶 变换 和 Ｇ ｂ ｒ ４， 波 变 换都 ａｏ ｌ 小 Ｊ 是滤 波法 的 典 型 代 表 ， 类 方 法 已经 被 广 泛 应 用 ， 该
布信息来抽取图像 的粗糙度 ， 平滑度等纹理基本特
征 ， 中常用 的是 灰 度 共 生 矩 阵 ， 能 够 提供 灰 度 其 它
需求 还远 远 赶 不 上 自然 图像 ， 得 科 研 投 入 不 够 ， 使
这是外 因。 第 二 ， 达 图 像 空 间 分 辨 率 目前 较 低 、 雷
侧视成 像 导致 几 何 差 异 、 像 几 何 敏 感 、 点 噪声 成 斑
取得 了非 常好 的效果 。
分 。特 征抽 取 的方 法 对 图像 纹 理 识 别 的 准 确 率 具 有很 大的影 响 。根 据 纹 理 的基 本 特 征 ， 目前 已经 出 现 了很 多纹 理 特 征 描 述 方 法 ， 要 包 括 基 于 统 计 ， 主 基 于 （ 何 ） 构 ， 于模 型 和 基 于 滤 波 等 ４种 方 几 结 基 法 。其 中最 重要 也 是 应 用 最 广 的 是 基 于 统 计 和基 于结 构 的方 法 ¨２。最 早 应用 于 机 器视 觉 领 域 的是 ． Ｊ
图形分类有几种方法
图形分类有几种方法图形分类是指根据不同的特征和属性将图形进行归类和区分的过程。
对于图形分类，可以有多种方法和技术，下面主要介绍以下几种常用的图形分类方法：1. 基于形状特征的分类方法：这种方法主要是通过分析图形的形状特征来进行分类。
形状特征可以包括图形的轮廓、面积、长度、宽度等。
常见的图形分类算法包括边缘检测、轮廓提取、轮廓匹配等。
例如，可以通过提取图形的边缘特征，然后使用形状描述子如Hu矩、Zernike矩等来对图形进行分类。
2. 基于纹理特征的分类方法：这种方法主要是通过分析图形的纹理特征来进行分类。
纹理特征可以包括颜色、纹理结构、灰度分布等。
常见的图形分类算法包括纹理特征提取、纹理特征描述、纹理特征匹配等。
例如，可以通过提取图形的纹理特征，然后使用纹理描述子如局部二值模式(LBP)、灰度共生矩阵(GLCM)等来对图形进行分类。
3. 基于统计特征的分类方法：这种方法主要是通过分析图形的统计特征来进行分类。
统计特征可以包括直方图、均值、标准差等。
常见的图形分类算法包括特征提取、特征选择、特征编码等。
例如，可以通过统计图形的颜色直方图、灰度直方图等特征，然后使用分类器如支持向量机(SVM)、决策树等来对图形进行分类。
4. 基于深度学习的分类方法：这种方法主要是通过深度学习模型来进行图形分类。
深度学习模型可以通过学习大量数据来建立高效的图形分类模型。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
例如，可以通过使用已训练好的深度学习模型如VGG、ResNet等来对图形进行分类。
5. 基于集成学习的分类方法：这种方法主要是通过组合多个分类器来进行图形分类。
集成学习可以通过投票、平均等方式来确定最终分类结果。
常见的集成学习方法包括随机森林、Adaboost、Bagging等。
例如，可以通过训练多个分类器，然后使用集成学习模型来对图形进行分类。
以上是几种常用的图形分类方法，每种方法都有其优势和适用场景。
基于D-S证据理论的多特征融合SAR图像目标识别方法
基于D-S证据理论的多特征融合SAR图像目标识别方法童涛;杨桄;李昕;叶怡;王寿彪【摘要】针对应用单特征SAR图像进行目标识别准确率低的问题,提出了一种将支持向量机(support vector machine,SVM)和D-S证据理论(Dempster-Shafer,D-S)相结合的多特征融合SAR图像目标识别方法.该方法在对SAR图像预处理的基础上,提取目标的纹理、Hu不变矩和峰值特征,并分别以这3类单特征的SVM分类结果作为独立证据,构造基本概率指派,通过D-S证据的组合规则进行融合,并根据分类判决门限给出最终的目标识别结果.将该方法用于SAR图像上的3类目标识别,识别率达95.5％,表明该方法是一种有效的SAR图像目标识别方法.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2013(025)002【总页数】5页(P37-41)【关键词】SAR图像;D-S证据理论;支持向量机(SVM);纹理特征【作者】童涛;杨桄;李昕;叶怡;王寿彪【作者单位】空军航空大学航空航天情报系,长春 130022;空军航空大学航空航天情报系,长春 130022;空军航空大学训练部,长春130022;空军航空大学航空航天情报系,长春 130022;空军航空大学航空航天情报系,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TP751.10 引言应用合成孔径雷达(synthetic aperture radar，SAR)图像进行目标识别是SAR图像处理和模式识别领域的研究热点之一。
国内外学者对SAR图像目标自动识别方法进行了大量的研究和探索，但是大都只侧重于对单一特征的研究［1－2］。
受SAR传感器俯仰角和方位角等变化因素的影响，基于纹理、灰度及投影空间等单特征目标识别方法的准确率低、稳定性差;而综合利用多特征SAR图像的目标识别方法，虽然已经取得了一定成果，并在一定程度上改善了目标识别效果，但并没有实现多特征的有效融合，从而导致特征空间的复杂度和分类器的维数过高，影响了目标识别的精度和效率。
基于多特征和SVM的文本图像版面分类方法
数
据
采
集
与
处
理
Jour na l of D ata A cquisition & P rocessing
Vol . 23 No. 5 Sep. 2008
文章编号: 1004 2 9037 (2008 ) 0520569 2 06
基于多特征和
SVM
的文本图像版面分类方法
Key wor ds: page segm en tat ion; gray fea ture; shape feat ure; textu re fea ture; suppo rt vec to r
引 言
版面分类是文本图像信息处理的关键步骤 , 它 的任务是利用计算机自动对文本图像进行处理和 分析 , 抽取文本图像的物理结构 , 把文本图像版面 划分为文本、 表格、 图形、 图像等不同类别的属性区 域, 以满足文本图像的文字 OCR 、 表格提取、 图标 检索等各种应用的需要。 随着信息技术的不断发 展, 文本图像的版面从文字和图形的简单组合, 发 展成为包含文本、 表格、 图形和图像等多种内容的 复杂形式 , 增加了版面分类算法的难度。 版面分类通过各类版面属性区域的差异性特 征描述, 由人工设定阈值根据决策树法逐步实现, 或通过机器学习的方法自动完成 , 其中特征的选择
程 娟 平西建 周冠玮
( 解放军信息工程大学信息工程学院, 郑州, 450002)
摘要: 对文本图像的灰度、 形状和纹理等视觉特征进行了较为全面的分析, 研究了版面 中文本、 表格、 图形和图像 在各种特征层面上的差异。 针对中英文版面, 结合投影法与连通域分析快速准确的分割图像, 提取了能够表征区 域信息的 17 维特征向量, 然后使用基于正态决 策树的多分 类支持向量 机将文本图 像版面区域 分为文本、 表格、 图形和图像四类。 实验结果表明算法能够快速 、 准确地处理文本图像版面, 具有较强的应用价值。 关键词: 版面分割; 灰度 特征; 形状特征; 纹理特征; 支持向量机 中图分类号: TP 391 文 献标 识码: A
遥感影像解译中的纹理特征提取与分类算法研究
遥感影像解译中的纹理特征提取与分类算法研究遥感影像解译是利用遥感技术获取的影像数据来获取地表信息的过程。
其中，纹理特征提取与分类算法在遥感影像解译中起着重要的作用。
本文将探讨纹理特征提取与分类算法在遥感影像解译中的研究现状和应用。
一、纹理特征提取方法研究纹理特征是指图像上的局部空间灰度分布的某种统计规律，可以用于描述不同地物的纹理特性。
在遥感影像解译中，纹理特征有助于提取地物的空间结构信息，从而更准确地分类地物。
1.像素级纹理特征提取方法像素级的纹理特征提取方法主要采用统计学方法和频域方法。
统计学方法基于灰度共生矩阵（GLCM）和灰度差异矩阵（GDM）等，通过对图像像素间的灰度关系进行统计和计算，提取纹理特征。
频域方法主要利用傅里叶变换或小波变换将图像转换为频域表示，从中提取纹理特征。
2.基于区域的纹理特征提取方法基于区域的纹理特征提取方法考虑到了图像中的区域上下文信息，对于遥感影像解译中复杂的地物分类任务特别有效。
常见的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）特征提取、灰度差异矩阵（GDM）特征提取、局部二值模式（LBP）特征提取等。
二、纹理特征分类算法研究纹理特征提取后，需要将其应用于地物分类。
目前，常见的纹理特征分类算法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、卷积神经网络（CNN）等。
1.最大似然分类最大似然分类是常用的遥感影像分类方法之一，基于统计学原理，通过最大化后验概率来进行分类。
在纹理特征分类中，最大似然分类器可以与纹理特征结合，提高分类精度。
2.支持向量机（SVM）支持向量机是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。
在纹理特征分类中，SVM可以通过构建支持向量机模型进行分类，根据纹理特征的统计规律将地物进行分类。
3.随机森林（RF）随机森林是一种集成学习算法，能够有效地减小过拟合问题。
在纹理特征分类中，随机森林可以将多个决策树进行组合，对纹理特征进行分类。
4.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种深度学习算法，在遥感影像解译中具有广泛的应用。
基于深度学习的多特征融合图像识别与分类技术研究
基于深度学习的多特征融合图像识别与分类技术研究深度学习在图像识别和分类领域取得了巨大的突破和进展。
基于深度学习的多特征融合图像识别与分类技术是一种通过融合多种特征信息来提高图像识别和分类准确性的方法。
本文将探讨这种技术的研究现状和进展，并讨论其在实际应用中的潜力和挑战。
首先，我们将介绍深度学习在图像识别和分类领域的应用。
深度学习是一种模仿人脑神经网络的学习方式，其通过多层次的神经网络结构来模拟人类的视觉系统。
由于其强大的学习能力和处理大规模数据的能力，深度学习在图像识别和分类中取得了瞩目的成就。
深度学习模型可以自动从原始图像数据中提取高层次的特征表示，然后利用这些特征进行图像识别和分类任务。
因此，深度学习在图像识别和分类方面具有很大的应用潜力。
然而，使用单一的特征信息进行图像识别和分类可能会受到限制。
为了克服这个问题，研究者们开始将多个特征信息进行融合，以提高图像识别和分类的准确性。
多特征融合的思想是将来自不同方法或不同层次的特征进行组合，以获得更为全面和准确的特征表示。
多特征融合技术能够从不同的角度捕捉图像的信息，增强模型对图像的理解能力，从而提高识别和分类的准确性。
在多特征融合的图像识别和分类中，深度学习方法已经取得了显著的进展。
首先，通过多层次的深度学习网络，在图像的低层次特征到高层次特征的逐层提取中，可以融合不同的特征信息，从而获得更丰富的图像表示。
其次，通过结合多个深度学习模型，可以使用不同的特征提取网络来获得不同的特征表示，然后将这些特征进行融合，以提高图像的识别和分类准确度。
此外，还可以将深度学习与其他传统的图像识别和分类方法相结合，以实现更好的效果。
多特征融合的图像识别和分类技术在实际应用中有着广泛的潜力和应用场景。
例如，在人脸识别中，可以融合来自不同传感器的视觉特征和纹理特征，以提高人脸识别的准确率。
在物体识别和分类中，可以融合来自不同视角和尺度下的特征信息，以增强物体识别的鲁棒性和准确性。
基于多尺度特征融合网络的多聚焦图像融合技术
基于多尺度特征融合网络的多聚焦图像融合技术作者：吕晶晶张荣福来源：《光学仪器》2021年第05期摘要：多聚焦圖像融合技术是为了突破传统相机景深的限制，将焦点不同的多幅图像合成一幅全聚焦图像，以获得更加全面的信息。
以往基于空间域和基于变换域的方法，需要手动进行活动水平的测量和融合规则的设计，较为复杂。
所提出的方法与传统的神经网络相比增加了提取浅层特征信息的部分，提高了分类准确率。
将源图像输入训练好的多尺度特征网络中获得初始焦点图，然后对焦点图进行后处理，最后使用逐像素加权平均规则获得全聚焦融合图像。
实验结果表明，本文方法融合而成的全聚焦图像清晰度高，保有细节丰富且失真度小，主、客观评价结果均优于其他方法。
关键词：多聚焦图像融合;卷积神经网络;多尺度特征中图分类号：TP 183文献标志码：AMulti-focus image fusion technology based on multi-scale feature fusion networkLU Jingjing，ZHANG Rongfu（School of Optoelectronic Information and Computer Engineering，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）Abstract：The multi-focus image fusion technology is to break through the limitation of the traditional camera's depth of field and combine multiple images with different focal points into a full-focus image to obtain more comprehensive information. In the past，methods based on the spatial domain and the transform domain required manual activity level measurement and fusion rule design，which was more complicated. Compared with the traditional neural network，the method proposed in this paper increases the part of extracting shallow feature information and improves the classification accuracy. The source image is input into the trained multi-scale feature network to obtain the initial focus map. Then，the focus map is post-processed. Finally ，the pixel- by-pixel weighted average rule is used to obtain the all-focus fusion image. The experimental results show that the all-focus image fused by the method in this paper has high definition，richdetails，and low distortion，the subjective and objective evaluation results are better than those of other methods for comparison.Keywords：multi-focus image fusion;convolutional neural network;multi-scale features 引言图像融合技术是指将多张图像中的重要信息组合到一张图像中，比单一源图像具有更丰富的细节[1]。
多尺度分割算法mrsa
多尺度分割算法mrsa多尺度分割算法（MRSA）是一种基于多尺度特征提取的图像分割方法。
该算法结合了不同尺度下的信息，以提高分割结果的准确性和稳定性。
在本文中，将详细介绍MRSA算法的原理、步骤和应用。
原理：MRSA算法利用多尺度特征提取的思想，将图像分割问题转化为特征提取和像素分类的问题。
首先，在不同尺度下提取图像的纹理、颜色、边缘等特征，然后对这些特征进行组合和分析，最终将图像分割为不同的区域。
步骤：1. 尺度选择：选择不同尺度下的基本特征提取方法，如高斯金字塔、小波变换等。
2. 特征提取：在每个尺度下提取图像的特征，如颜色直方图、纹理特征、边缘信息等。
3. 特征组合：将不同尺度下提取的特征进行组合，以获得更全面的信息。
4. 聚类和分类：根据提取的特征，对像素进行聚类和分类，将图像分割为不同的区域。
5. 区域合并：对分割结果进行区域合并和优化，以提高分割结果的准确性和连续性。
应用：MRSA算法在图像分割领域有着广泛的应用。
例如，在医学图像分割中，可以利用MRSA算法对医学影像进行分割，以帮助医生诊断疾病。
在遥感图像分割中，MRSA 算法可以帮助解决地物分类和卫星图像分析等问题。
此外，MRSA算法还可以用于自动驾驶、智能监控等领域的图像处理和分析。
总结：多尺度分割算法（MRSA）是一种利用多尺度特征提取的图像分割方法，能够提高分割结果的准确性和稳定性。
该算法在医学影像、遥感图像等领域有着广泛的应用前景，可以帮助解决实际问题和提高图像处理的效率。
希望本文对MRSA算法的原理和应用有所帮助，同时也为进一步研究和探索提供了一定的参考。
八种纹理特征的区别
八种纹理特征的区别
首先，GLCM是用来描述像素之间灰度值的空间关系，通过统计图像中像素灰度级的空间分布特征。
GLDM则是用来描述像素灰度级之间的差异，反映了图像中不同区域的灰度变化情况。
GLRLM则是用来描述图像中灰度级连续出现的程度，反映了图像中纹理的粗糙程度和均匀性。
这三种特征都是基于灰度级的统计特征，用来描述图像的纹理细节。
其次，DGLM是基于图像梯度信息的纹理特征，用来描述图像中不同方向上的纹理特征，对于具有方向性纹理的图像有较好的描述能力。
ARF是描述图像中像素灰度值的自相关性，反映了图像中像素灰度值之间的相关程度，对于具有规则重复纹理的图像有较好的描述能力。
另外，基于小波变换的纹理特征主要是通过对图像进行小波变换得到不同频率下的纹理信息，用来描述图像的多尺度纹理特征。
LBP是一种基于像素点的局部二值模式特征，用来描述图像中局部纹理的分布情况，对于具有细粒度纹理的图像有较好的描述能力。
综上所述，这八种纹理特征各自具有不同的描述能力和适用范
围，可以根据具体的应用场景和图像特点选择合适的特征进行纹理描述和分析。
在实际应用中，通常会结合多种纹理特征来进行综合描述和分析，以获得更全面和准确的纹理信息。
希望这些信息能够对你有所帮助。
基于多样性特征的图像分类算法实现
基于多样性特征的图像分类算法实现随着信息时代的到来，海量的图像数据不断涌现，并且图像数据具有多样性，如何快速准确地对图像进行分类成为了图像处理领域的研究热点。
图像分类算法是指对图像进行分类和识别的技术，有着广泛的应用范围，如图像搜索、智能安防、医学影像诊断等。
本文将讨论基于多样性特征的图像分类算法实现的原理和方法。
一、图像分类算法原理图像分类算法是将图像数据进行特征提取和分类两个主要阶段。
首先，对图像进行特征提取，获取其中的某些特定属性，如颜色、纹理、形状等，并将其表示为特征向量或特征描述子。
然后，用机器学习算法实现分类。
基于多样性特征的图像分类算法是一种常用的算法，其主要思想是将多种特征综合考虑，提高分类准确率。
例如，可以同时考虑颜色直方图、纹理特征、形状信息等。
这些特征在图像中都有不同的重要性，通过组合不同的特征，可以得到更加准确的分类结果。
二、特征提取1.颜色特征颜色是图像中最基本的特征之一，可以用颜色直方图来描述。
颜色直方图是在颜色空间中对图像像素进行统计，用一个向量来表示。
常见的颜色空间有RGB、HSV、Lab等。
对于RGB颜色空间，颜色直方图可以表示为三个分量的值，每个分量表示该颜色在整幅图像中的占比。
2.纹理特征纹理是指图像中物体表面微小的规则和不规则重复结构，如织物的纹理、树叶的纹路等，可以用灰度共生矩阵进行描述。
灰度共生矩阵是通过计算图像中像素的灰度级别之间的出现频率得到的。
3.形状特征形状是指图像中物体的轮廓形状，可以通过边缘检测来提取。
边缘检测是指在图像中寻找像素值变化的地方，并将其标记为边缘。
对于一副图像来说，其边缘描述了物体的大致形状。
三、分类方法1.支持向量机支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在特征空间中构造超平面来实现分类的机器学习方法。
SVM可以实现二分类和多分类。
对于二分类问题，SVM能够找到一个最优的超平面，使得其能够将不同类别的数据点分开，并且能够最大程度地保持分类的边界距离。
基于多特征优选的Sentinel-2遥感影像林分类型分类
闫国东1 ,左雪漫1 ,陈瑾1 ,胡喜生1 ,周成军1,2,巫志龙1,福州 350002;2. 国家林业和草原局杉木工程技术研究中心,福州 350002)
摘 要:为探究 Sentinel-2 遥感影像林分类型分类的优选特征组合,实现对阔叶林、马尾松林、杉木林和竹林的分类及其 效果评价,选取福建省长汀县为研究区,利用 Sentinel-2 影像提取 10 个原始波段( O) ,计算 9 个光谱指数( S) 、7 个红边光谱指 数( R) 和 8 个纹理特征( Te) ,以及基于数字高程数据计算 2 个地形特征指数( To) ,共计 36 个特征;利用随机森林算法分析不 同特征在林分类型分类中的重要性,并利用袋外样本( Out of Band,OOB) 数据与平均不纯度减少方法优选特征组合( Optimum Individuality Combination ,OIC) ;对 6 种不同试验方案( O、O+To、O+To+S、O+To+S+R、O+To+S+R+Te 和 OIC) 进行林分类型分 类,并利用混淆矩阵评价分类结果。 结果表明,参与林分类型分类的 36 个特征的重要性为 2. 11% ~ 5. 43%,其中,海拔因子的 重要性最高,红边波段、红边光谱指数、纹理特征中均值与相关性也具有较高的重要性;单独使用原始波段对林分类型进行分 类,分类精度不高,总体精度为 73. 26%,Kappa 系数为 0. 64;以原始波段为基础引入其他特征,除原始波段外,其他特征均可以 提高分类精度;优选特征组合( OIC) 为重要性前 27 个特征,包含海拔、8 个原始波段、7 个红边光谱指数和 3 个纹理特征,分类 精度最高,总体精度为 83. 13%,Kappa 系数为 0. 77,比其余 5 种试验方案的总体分类精度提高了 0. 82% ~ 9. 87%。 以 Sentinel2 影像为数据源,随机森林算法优选的特征组合综合多类型特征中对林分类型分类有重要贡献的特征,从而提高了分类精度。 研究结果可为 GEE 平台 Sentinel-2 影像在森林资源调查中林分类型信息的提取提供参考。
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２ １ 年 ８月 ０１
计 算机应 用 与软件
Ｃｏ ｍｐｕ ｅ ｐ ｉ ａｉｎ ｎ ｏｔ ｒ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ａ ｄ Ｓ ｆｗａ ｅ
Ｖｏ． ８ Ｎｏ ８ １２ ．
Ａｕ ． ２ １ ｇ ０１
基 于 多特 征 组合 的 图像 纹 理分 类
黄荣娟 姜佳欣 唐银凤 卢 昕
ｃａ ｓ ｉａ ｉｎ ａｇ ｒ ｈ ｆ ｒ ｌ ｓ ｃ ｔ ｎ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｏ ｉ ｍ ｏ ａ ｉ ａｉ ．Ｈｏ ｖ ｒｔ ｅｅ ａ ｅ ａｓ ａ ｎ ｓｅ ｎ ｔ ｅａ ｐ ｏ ｃ ．Ｏｎ ｔ ｅｏ ｅｈ ｄ ｉ ｄ ｅ ｎ’ ｕｌ ｓ ｅ ｒ ｌｔ ｎ ｆ ｏ ｌ ｔ ｃｓ ｆ ｉ ｏ ｗｅ ｅ ｒ ｏｗｅ ｋ ｅ ｓ ｓｉ ｐ ｒａ ｈ ｈ ｒ ｌ ｈ ｈ ｎ ａ ｏ ｓ ｔ ｌ ｕ ｅ ｔ ｅａ ｉ ｓ ｎ ｔ ｆ ｙ ｈ ｏ
接 加以推广 ， 不再 需要重新 选择 特征 。本 文首先 通过实 验论证
了这三类纹理特征之 间互 补信 息 的存 在性 ， 继而 通过 常规数 据
对于任一 图像 中的每 个有八邻 域 的像 素点 ， 均可 得到一 个 ＬＰ ， Ｂ 值 故一个图像通过 Ｌ Ｐ模型计 算可 以得到所有 有邻 域的 Ｂ 中心像素对应 的 Ｌ Ｐ 的集合 ， Ｂ值 且一个 Ｌ Ｐ Ｂ 值对 应一种 图像 纹 理特征 。因此 可 以建一 个 直方 图 ，பைடு நூலகம்计 每 种 Ｌ Ｐ值 出现 的频 统 Ｂ 率， 用一个矩 阵存 放 ２６ Ｌ Ｐ值 分别 对应 的 出现 频率 ， 可 ５种 Ｂ 则 得 到一个 １× ５ ２ ６的矩阵 ， 将这 ２ ６个 数作 为 Ｌ Ｐ算法 的特征 ， ５ Ｂ
ａｄＧａ ｅｅ Ｃ —ｃｕｒｎｅＭ ｔｘ（ Ｌ Ｍ）ａｅ ｈ ｒｅｃｍｐｒｔ ｅ ｉｅ ｓｄｏｅ．Ｔ ｅｃｍｍ ｎｉ ｇ ｘｕｅ ｌｓｆ ａｉ ｅｈｄ ｎ ｒ Ｌ ｖｌ ｏｏｃｒ ｃ ａｒ Ｇ Ｃ ｙ ｅ ｉ ｒ ｔｅｔ ｅ ｏ ａａ ｖｌ ｗｄｌ ｕｅ ｎｓ ｈ ｈ ｉ ｙ ｙ ｏ ｏ ｅｔ ｔｒ ｃａｓ ｃｔ ｎｍ ｔｏ ｍａ ｅ ｉ ｉ ｏ
由 Ｂ ｓｇ引入图像领 域 的 ， ＭＲ ｅａ Ｇ Ｆ即具 有 高斯分 布 的马尔 可夫
随机场模型 ；Ｂ Ｌ Ｐ算法是 １９ ９ ６年 由 ｏａａ ｊ 首先提 出的， ｌ 是一种无
参数的 ， 具有对 灰度 图像 旋转 不变 特性 的算法 。Ｇ Ｃ 的概 ＬＭ 念是在 １７ ９ ３年 由 Ｈ ｒ ｉ ａａｃ 出 的。它描 述 了在角 度 ０ 向上 ｌ ｋ提 方 相距 ｓ的两个像素 ， 其灰 度分别 为 ｉ 和 的频率 相关矩 阵 Ｐ ＇ｓ ０ （
（ ｉｎ ｌ ｒ ｅｓ ｇａ Ｍｏｅ ｏ ｕ ｉ ｔ ｎＬ ｂ Ｗ ｈ ｎＵ ｉ ｒｔ，Ｗ ｈ ｎ４ ０ ７ Ｈ ｂｉＣ ｉａ Ｓｇａ Ｐｏ ｓｉ ｎ ｃ ｎ ｄ ｄｒ Ｃ ｍｍ ｎｃ ｉ ａ ， ｕ ａ ｎｖ ｓｙ ｕ ａ ３ ０９， ｕｅ，ｈｎ ） ｎ ａｏ ｅｉ
Ａ ｓ ａｔ ｂｔ ｃ ｒ
（ 武汉大学测控技术与仪器系 （ 武汉大学信号处理实验室 武汉 湖北 ４ ０ ７ ） ３０ ９ 武汉 湖北 ４ ０ ７ ） ３０ ９
摘 要
在对纹理图像进行特征提取的算法中， 高斯马尔可夫随机场 （ ＭＲ ） 局部二值模式（ Ｂ ） Ｇ Ｆ、 Ｌ Ｐ 和灰度共生矩阵（ Ｌ Ｍ） 三种算 ＧＣ 这
ｆａｕ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｏ ｉ ｅ ｅ ｔ ｒ ， ｔ ｘ ｌｒ ｗ ｅ ｈ ｒ ｔ ｅｅ ａ ｅ ｅ ｔ ｒ ｎ ｈ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｆ ａｕ ｅ ｏ ｅ ｐ ｏ ｅ ｈ ｔ ｅ ｈ ｒ ｍｕ ｕ ｌ ｃ ｍｐ ｅ ｎ ａｙ ｉｆ ｒ ｔ ｎ ｌｏ ｔ ｍ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｅ ｔ ｒ ｍａ ｅ ｒ ｔ ａ ｏ ｌｍｅ ｔｒ ｎ ｏ ｍａｉ ａｇ ｒ ｈ ｆａｕ ｅ ｎ ｔ ｘｕ ｅ ｉ ｇ ｏ ｉ ｃａ ｓ ｃ ｔ ｎ ｌｓ ｉ ａ ｉ ．Ｅ ｐ ｒ ｎ ａ ｅ ｕ ｓ ｄ ｍｏ ｓｒ ｔ ｈ ｔ ｔ ｅ ｓｎ ｌ ａｇ ｒｔ ｍ ｅ ｔ ｒ ｒ ｌ ｏ ｓ ｓ ｅ ｄ ａ ｔ ｇ ｃ ｍｐ ｅ ｎａ ｉｎ ｎ ｅ ｔ ｒ ｉ ｆ ｏ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｌ ｒ ｓ ｈ ｅ ｎ ｔａｅ ｔ ａ ｈ ｉ ｇｅ ｌ ｏ ｉ ｉ ｈ ｆａ ｕ ｅ ｔ ｙ ｐ ｓ ｅ ｓ ｓ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｏ ｌｍｅ ｔｔ ｏ ｔｘｕ ｅ ｕ ｏ ｃａ ｓ ｉａ ｉｎ ｗｈ ｌ ｈ ｐ ｉ ｌ ｏ ｉａ ｉｎ ｆａｕ ｅ ｏ ｔ ｉ ｅ ｒｍ ｈ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｍｐ ｂ ｅ ｈ ｄ ｓｇ ａｅ ｍａ ｅ ｆａ ｕ ｅ’Ｓ ｖ ｒ ｇ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｉ ｔｅ ｏ ｔ ｆ ｏ ｅ ｍａ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｅ ｔ ｒ ｂ ａｎ ｄ ｆｏ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｈ ｓ ｉ ｒ ｖ ｄ ｔ ｅ ｅ ｉｎ ｔｄ ｉ ｇ ｅ ｔ ｒ ｏ ａ ｅ ａ ｅ ｃａ ｓ ｃ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ６ ９ ． ｌ ｉ ａｉ ｃ ｕａ ｙｔ ９ ． ％ ｓ ｆ ｉ ｏ ｏ
ｉ ｔ ｈ ｏ ｅ ｏ ｅ ｋ ｎ ｆｆ ａｕ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｂ ａｎ ｔ ｅ ｆ ａｕ ｅ ｓ ａ ｅ ｏ ａｉ ｕ ｉ ｄ ｆ ｔｘｕ ｅ ，ｔ ｅ ｏ ｃ ｏ ｅ ａｅ ｗ ｔ ｈ ｓ ｏ ｃ ｏ ｓ ｎ ｉｄ ｏ ｅ ｔｒ ｘ ｒ ｃｉ ｌ ｏ ｔ ｍ ｏ ｏ ｔｉ ｈ ｅ ｔ ｒ ｐ ｃ ｆ ｖ ｒｏ ｓ ｋｎ ｓ ｏ ｅ ｔｒ ｓ ｈ ｎ ｔ ｏ ｐ ｒ ｔ ｉ ｔｅ ｏ ｉ ｈ
收稿 日期 ：０ １一Ｏ ２１ ２一ｌ 。国家 自然科 学基 金 （ ０ ７ １ １ 。黄 荣 ８ ６ ８２ ３ ） 娟， 本科生 ， 主研领域 ： 基于特征组合的图像纹理分类 。
图像纹理特征提取 的方法 中具有代表性 的特征提取算法有
Ｇ Ｒ Ｌ Ｐ和 Ｇ Ｃ Ｍ Ｆ、Ｂ Ｌ Ｍ。马尔可 夫随机 场模型 （ Ｆ 是 １７ ＭＲ ） ９ ４年
Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ
Ｔ ｘｕｅｃ ｓｉｃ ｔ ｎ Ｇ ｕ ｓ ｎ Ｍａｋ ｖＲ ｎ ｏ ｉ ｄ（ ＭＲ ） Ｌ ｃ ｌ ｉａ ａ ｅｎ Ｌ Ｐ Ｇ ａ ｖ ｌ ｏｏ ｃ ￣ ｎ ｅ ｅ ｔｒ ｌ ｓ ａ ｏ ａ ｓｉ ｒｏ ａ ｄ ｍ Ｆｅ Ｇ Ｆ ａ ｆ ｉ ｉ ａ ｌ ｏ ａ Ｂｎ ｒ Ｐ ｔ ｒｓ（ Ｂ ） ｒｙＬ ｅ Ｃ —ｃｕ ｅ ｃ ｙ ｔ ｅ
对于 图像纹理分类 ， 以往文献 中的做 法都是 将这三种算 法 于可以对某些未知类别的 图像样本集根据其纹理 的差异进行粗 略的归类 。图像纹理识别 在遥感 图像处理 、 工业 产品识别 等众
多科学领域都起着关键作用 。 ‘ 。
单独运用或者取其 中一种算法和其他 的模型组合再进行特征提 取并分类 ． 。这种做 法 的不足之 处在 于没有 充分 利用 这三 ７ ］ 种算法之 间的联系 ， 对于单 一算法通 过变换 的方式形成 的特 且 征很难得到它 的明确物 理含义 ， 其所能 包含 的图像纹理信 息也 具有局 限Ｉ 对于几种特定 的纹理取哪 种算法进 行特征 提取效 生， 果最佳也是未 知的。对此 ， 本文提出一种特征组合的方法 ， 通过 比较组合特征 与单个特 征的分类 结果 ， 寻找 出对 特定 图像纹理 分类效果最佳 的一种特征组合 。此方案可 以通过针对具体应 用
Ａ ｎ ｘ ｒ ｉ ｇ ａ ｒ ｘ ａｔ ｎａ ｏ ｔｍｓ ａｓｉ ｒｏ ａｄ ｍ Ｆｅ （ ＭＲ ） ｏａ Ｂｎｒ Ｐ ｔ ｒｓ（ Ｂ ） ｍｏｇｔ ｔ ｅ ｍａｅｆ ｔ ｅｅｔ ｃｏ ｌ ｒｈ ，Ｇ ｕｓ ｎＭａｋｖＲ ｎ ｏ ｉ ｄ Ｇ Ｆ ，Ｌｃｌ ｉ ｙ ａ ｅｎ Ｌ Ｐ ｅｕ ｅｕ ｒ ｉ ｇｉ ａ ｌ ａ ｔ
法应用的较为广泛。常见的图像纹理分类做法是取某一种特征提取算法得到各种纹理的特征 空间， 进而配合分类算法进行分类。然而， 这 种做法的不足之处在于未能充分利用各种特征之 间的关联 ， 且选取某一种特征提取算法建立特征空间不具对比性。对此， 出一种多特征 提
组合 的方法， 通过比较单个算法特征与组合特征的分类效果探究各算法特征在对纹理图像 的分类上是否存在信息互补。实验结果表 明单
则 可得到一个 ２６维 的特 征空间 。同样 ， 以用 分类算 法对 提 ５ 可 取 出的纹理特 征进 行分 类 。设 图像 的灰 度矩 阵 为 ｉ ａｅ 则 用 ｍｇ ， Ｌ Ｐ算法提取特征 的核心编程如下 ： Ｂ
个算法特征在纹理分类上 的确存在优势互补， 中所得最佳组合特征将给定图像纹理的平均分类精度提高到 ９．％。 实验 ６９
关键词
中图分类号
纹理分类 高斯马 尔可夫随机场 局部 二值模 式 灰度共 生矩 阵
Ｔ ３ １４ Ｐ９ ．１ 文 献 标 识 码 Ａ
特征组合
Ｆ ＥＡＴ ＵＲＥ ＣＯＭ ＢＩ ＮＡＴ ｏＮ Ｉ ＢＡＳ ＥＤ Ⅱ ＡＧＥ ＥＸＴＵＲＥ Ｔ ＣＬＡＳ Ｉ Ｉ Ｓ Ｆ ＣＡＴＩ ｏＮ
ｓ ａ ｅ ｈ ｒ ｆｒ ｅ ｔ ｒ ｏ ｉ ａｉ ｎ ａ ｐ ｏ ｃ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｐ ｃ ．Ｔ ｅ ｅｏ ｅ ａ ｆａ ｕ ｅ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｐ ｒ ａ ｈ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ，ｗｈ ｃ ，ｂ ｏ ａ ｉ ｇ ｔｅ ｃａ ｓ ｃ ｔ ｎ ｅｆ ｃｓ ｂ ｔ ｅ ｎ ｔ ｅ ｓｎ ｌ ｌ ｏ ｔ ｍ ｏ ｉｈ ｙ ｃ ｍｐ ｎ ｈ ｌ ｓｉ ａ ｉ ｆ ｔ ｅｗ ｅ ｈ ｉｇ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｒ ｉ ｆ ｏ ｅ ｉ
Ｈ ａ ｇＲ ｎ ｊａ Ｊ ｎ ｉ ｉ Ｔ ｎ ｉｆ ｇ Ｌ ｉ ｕ ｎ ｏ ｇ ｎ ｕ ｉ ｇＪ ｘｎ ａ ａ ａ ｇＹ ｎｅ ｕ Ｘｎ ｎ
（ ｅａｔｅ ｔｆＭｅｓｒ ｇａｄＣ ｎｒｌＴｃｎｌｇ ｎ ｓｒｍ ｎａｉｎ ，Ｗ ｈ ｎＵ ｉ ｒｔ，Ｗｕａ ３ ０ ９ Ｈ ｂｉＣ ｉａ Ｄｐ ｒ ｎ ｍ ｏ ａｕｉ ｎ ｏｔ ｅｈ ｏ ｙａ ｄＩ ｔ ｅ ｔｔ ｓ ｕ ａ ｎｖ ｓｙ ｎ ｏ ｏ ｎ ｕ ｏ ｅｉ ｈ ｎ４ ０ ７ ， ｕｅ，ｈｎ ）
０ Ｊ 即灰 度 共 生 矩 阵 ， 通 过 灰 度 共 生 矩 阵 提 取 出 多 个 特 征 ） ， 并