目前，纹理在许多领域有着广泛的应用，如遥感图像分析、医学图像分析、缺陷检测、基于生物特征的身份鉴定、文档分割、目标识别以及图像检索等方面。目前，纹理分析被应用在遥感图像分析的领域有遥感图像目标识别、遥感图像地形分类和卫星遥感图像云类识别等。Landeweerd 和Gelsema 利用纹理的一阶和二阶统计来检测白血球的各种形态和它们的畸变，用于检测病情。......
2023-11-19
计算机数字图像处理：木材表面纹理特征提取与分类识别
【摘要】：所谓计算机数字图像处理，就是利用计算机或实时硬件对计算机数字图像进行系列操作，从而获得某种预期结果的技术。近十几年来，计算机数字图像处理技术的发展更为深入、广泛和迅速，这主要是因为各个领域对其提出了越来越高的要求以及相关学科的飞速发展。现在人们已充分认识到计算机数字图像处理技术是认识世界、改造世界的重要手段之一。
在社会生活和科研生产工作中，人们每时每处都要接触图像。一般来讲，凡能为人们视觉系统所感知的信息形式或人们心目中的有形想象统称为图像（Image）。图像是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质的一种信息形式。图像是人类认识世界的重要知识来源，国外学者曾做过统计，人类所获得的信息有80%以上是来自眼睛所摄取的图像。对图像进行一系列的操作，以达到预期目的的技术称为图像处理。
图像处理可分为模拟图像处理（Analog Image Processing）和计算机数字图像处理（Digital Image Processing）两种方式。利用光学、照相和电子学方法对模拟图像的处理称为模拟图像处理。这种处理从本质上看是属于并行处理技术，其最明显的特点是处理速度快，一般为实时处理，理论上讲可达到光速。模拟图像处理的缺点是精度较差，很难有判断能力和非线性处理能力。早期的计算机数字图像处理（也称计算机图像处理）是指使用数字计算机加工处理图像以获得所需要的信息或信息形式，这类技术的系统研究始于20 世纪50年代。从20 世纪60年代起，随着电子计算机技术的进步，计算机数字图像处理获得了飞跃的发展。所谓计算机数字图像处理，就是利用计算机或实时硬件对计算机数字图像进行系列操作，从而获得某种预期结果的技术。计算机数字图像处理的主要优点表现在：对图像的处理是通过运行处理程序来实现的，可灵活、多变地实现各种处理。既可以对图像做线性化处理，也可做非线性变换处理，并且处理精度高，再现性好。与模拟处理相比，计算机数字图像处理的主要缺陷表现在：处理速度慢，所需数据存储空间大，从而使计算机数字图像处理成本增高。(www.chuimin.cn)
近十几年来，计算机数字图像处理技术的发展更为深入、广泛和迅速，这主要是因为各个领域对其提出了越来越高的要求以及相关学科的飞速发展。现在人们已充分认识到计算机数字图像处理技术是认识世界、改造世界的重要手段之一。
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基于计算机数字图像处理的木材纹理特征提取与分详细阅读
随着计算机技术的飞速发展，国内外学者将计算机数字图像处理技术引入木材学领域，为解决这一难题提供了新的思路。计算机数字图像处理主要包括以下几项内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、模式识别、图像理解等。......
2023-11-19
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计算机数字图像处理方法提取和分类木材表面纹理详细阅读
通常，我们把通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息称为模式，而把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类，简称为类。模式识别技术的目标是模拟人的识别方法，但这一点是极不容易做到的，目前模式识别的一些理论方法仍停留在理论研究阶段。当今时代科技发展的重要趋势之一是智能化，模式识别是人工智能的一个分支。......
2023-11-19
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基于图像处理的木材表面纹理特征提取方法详细阅读
所以，迄今为止关于木材表面纹理表达与分析的研究，基本上仍停留在定性描述为主，局部定量为辅的阶段。日本的仲村匡司采用计算机图形处理模拟制作了各种木材径切面纹理模型图片，并调查分析了“自然感”心理量与其他心理量以及纹理图形数字化参数之间的关系。其结果表明，“自然感”与“木纹相象感”和“喜好感”相关程度很高，可认为加强自然感是提高木纹仿制品视觉特性的有效途径之一。......
2023-11-19
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基于计算机图像处理的木材纹理特征提取及分类方详细阅读
针对常见特征选择方法的不直接性，我们将子集评价函数直接选为分类器的识别率，提出一种基于模拟退火算法与最近邻分类器识别率的特征选择方法。因此，我们最终选用最近邻分类器识别率作为评价准则。模拟退火算法中最常用的是2变换法和3 变换法，这两种方法有着各自独特的优越性，我们将这两种方法随机交替使用获得了较好的效果。......
2023-11-19
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计算机技术提取木材纹理特征，分类识别方法详细阅读
然而，到目前为止还没有相关木材表面纹理的国家标准或行业标准。此外，在基于纹理特征木材表面缺陷分割与识别的研究方面以及有关木材表面纹理加工等方面，也需要一套能有效描述木材表面纹理的参数。王克奇教授与白雪冰副教授从模式识别角度出发对木材表面纹理进行了研究，并验证了所建立参数体系的有效性，使木材表面纹理的自动化分类识别向可实现方向迈进了关......
2023-11-19
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未来研究展望：纹理图像深度学习特征提取与识别详细阅读
基于深度学习的纹理图像特征提取和识别方法研究。目前，大部分的深度学习模型都是针对普通的图像识别任务而设计的，但在纹理图像的特征提取和识别任务中，这些模型的表现不一定是最佳的，并且模型的结构通常比较复杂，训练非常耗时。因此，针对纹理图像的特征提取和识别问题，设计更具针对性的、更加简捷高效的深度学习模型是一个重要的研究方向。......
2023-06-29
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纹理识别的精度分析详细阅读
纹理识别精度通常是纹理图像识别算法中最重要的性能指标。表2-2不同纹理基元学习方法的识别精度（%）从表2-2可以看出，本章提出的方法在KTH-TIPS纹理库上获得了99.12%的识别精度，在CUReT纹理库上获得了98.86%的识别精度。与最近先进的TEISF算法相比，本章方法在KTH-TIPS纹理库上取得了最高的识别精度99.12%，而TEISF算法在CUReT纹理库上取得了最高的识别精度99.54%，这两种算法的识别性能比较接近。......
2023-06-29
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