用tamura算法提取图像的纹理特征

融合LWT纹理特征的图像复制篡改检测算法

为了解决车牌定位过程中拍摄图像背景复杂,噪声大,检测准确率偏低的问题,提出简便有效抗干扰强的车牌定位算法。首先将彩色图像转换为灰度图像,其次设定灰度门限区分图像目标和背景,进行二值化处理,然后使用So

特征提取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。特征选择从一组特征中挑选出一些最有效的特征以达

基于python的图像特征提取算法SIFT

用于图像拼接的特征提取算法研究 摘要:图像拼接是计算机视觉领域的一个重要分支,也是现在的研究热点。研究了用于图像拼接的特征提取算法,该算法 提取的特征能对旋转、尺度缩放、仿射变换、视角变化、光照变化、

图像特征提取算法总汇,介绍各种图像特征提取的方法,用于进行图像匹配。当然只是抛砖引玉啦,简单介绍而已。但方法很全,适合初学者了解整个图像匹配的理论框架。

包括计算共生矩阵、对共生矩阵归一化、对共生矩阵计算能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数、求能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差作为最终8维纹理特征

基于灰度共生矩阵求的彩色图像的纹理特征，计算求的一些纹理信息。

包括特征提取的介绍以及实现代码，实现OpenCV特征提取，包括边缘、颜色直方；

为了定量描述纹理,多年来人们建立了许多纹理算法以测量纹理特性.这些方法大体可以分为两大类：统计分析法和结构分析法。前者从图像有关属性的统计分析出发；后者则着力找出纹理基元，然后从结构组成上探索纹理的规