采用图像的纹理特性建立模型,实现了自然图像和人工图像(主要是简笔画、表格、函数图像)的鉴别。首先,计算两类图像的纹理特征,统计并分析数据找出规律;其次,选择图像的平滑度、一致性和图像熵作为代表性的纹理
主要是肺结节CT图像的纹理特征提取,很适合大家。
当前经典的图像分类算法大多是基于RGB图像或灰度图像,并没有很好地利用物体或场景的深度信息,针对这个问题,提出了一种基于RGB-D融合特征的图像分类方法。首先,分别提取RGB图像denseSIFT局部
基于深度哈希与多特征绑定的不良图像检索,宋歌,谭晓阳,文本针对不良图像检索问题提出一种基于深度哈希多特征绑定的检索方法。传统的不良图像检索方法主要采用基于内容的图像检索技术,
实现了一个基于内容的图像检索系统,个人搜集网上资源结合自己课题做的一个实验!
随着图像数据量的不断丰富和人们需求的不断提高,基于内容的图像检索技术成为一个重要研究课题。研究了基于颜色相关图与LBP算法的图像检索算法,利用颜色相关图与LBP算法分别提取图像的颜色特征与纹理特征,实
综合颜色和纹理的图像检索代码,可以通过调试,数据库表也有。
基于纹理特征的遥感影像神经网络分类,郭艳,赵银娣,遥感影像分类技术是遥感影像分析与解译的重要环节之一,具有广泛的应用前景。本文主要研究了利用融合影像和纹理特征相结合的分类
为实现SAR图像地物目标的有效分类,深入研究了基于灰度共生矩阵GLCM的四种纹理特征以及两个边缘特征。分析每个单独纹理或边缘特征在对SAR图像进行支持向量机SVM分类中对不同地物的分辨能力,选取不同的
提取纹理特征然后用svm进行分类,希望对大家有帮助