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《复旦大学》 2007年
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图像纹理分析及分类方法研究

李伯宇  
【摘要】: 纹理图像分析是模式识别领域和计算机视觉领域中的重要研究内容,在科学研究领域和工程技术方面有着非常广泛的应用背景。提取纹理特征描述子是进行纹理分析的基础,在最近几十年内,人们已在纹理特征描述方面做了大量的研究工作,并取得了许多研究成果,但大多数提取的纹理特征具有这样或者哪样的不足,例如统计纹理特征、滤波器纹理特征以及结构化的纹理特征均假定纹理特征是静态提取的,即纹理图像是在理想状态下获取的,没有考虑到照相机的拍摄位置变化,如由于视角变化引起的纹理缩放、不规则变形以及各种可能的仿射变换等。虽然在进行纹理分类时,本文可以采样多种视角下的纹理图像特征来提高分类效果,但是我们仍然可能面临训练样本不足的问题。实际应用中,由于技术和客观原因,我们不可能采样所有的拍摄角度或照相机焦距来获取纹理图像,所以针对实际问题,以上的方法可能达不到理想的效果。所以纹理特征描述依旧是一个需要进一步研究的问题。 本文中我们提出了一种基于DoG(高斯差分滤波器)的关键点纹理特征描述子,因为关键点特征对因照相机移动引起的各种图像几何变换非常稳定,所以基于关键点的纹理描述子具有稳定性好、重复性高的特点。特别地,本文提出用eDoG(椭圆高斯核)算子来搜索关键点共生对中稳定的空间共生情况;而且本文建议一种新的多网格的关键点特征描述子。实验结果表明,关键点之间的共生关系可以作为一种有效的纹理特征来刻画纹理,从而提高了纹理图像的识别能力;另外,本文发现,增强关键点的描述能力同样可以提高纹理描述子的表达效果。经过在多个纹理数据库上的比较,本文认为基于关键点特征的纹理描述子具有十分广泛的应用前景。 模式分类方法是特征提取的后续阶段。即使模式的特征完全相同,不同的模式分类方法有可能产生完全不同的效果。恰当的模式识别方法会产生好的识别效果。反之,如果模式分类的算法存在缺陷,有可能得不到理想的识别效果。本文提出两种改进的统计最近邻方法(kNN)和人工神经网络方法(ANN)。 首先,本文分析了kNN方法的缺点,即:当类样本的分布发生重叠时,在重叠区域有很多噪声训练样本(负面样本),这些噪声样本使分类器过拟合训练集,从而产生较差的泛化性能。所谓噪声是指落在理论决策边界错误一侧的训练样本,在分类过程中,这些样本对提高分类率没有任何作用。本文我们建议一种加权的近邻域平均机制来减少这种噪声的数量,即局部概率中心方法。局部概率中心方法以CAP方法为基础但是具有更强的减少噪声能力,因此提高了kNN的分类效果。同时,本文考察两种分类度量尺度,一种尺度是利用查询点到计算所得的查询点附近的各类概率中心的欧式距离作为分类查询点的依据;另一种尺度是根据计算所得的查询点的后验概率作为分类依据。本文从理论上分析了概率中心算法的性能;而且本文采用了一系列的数据集对提出的算法进行了验证。实验结果表明,虽然两种方法都得到了较好的性能,第二种尺度更为有效。本文用建议的方法来分类纹理图像,取得了更好的效果。 其次,神经网络算法存在训练时间长、识别机理难以解释等缺陷。特别地,在不平衡的分类问题中,用常规的基于最小平方误差的方法(BP)训练神经网络分类器常常对大类产生过补偿。由于网络在训练时容易受到优势类的支配,经常导致小类的正确识别率相当低甚至被完全的忽略掉,由此可能造成严重的后果。我们设想按照一定的原则取优势类的一部分样本与劣势类一起训练网络,可以使网络被平衡地训练,从而照顾了各方面的利益。因此本文提出了一种动态阈值的训练方法来代替常用的最小均方误差方法,该方法通过设置动态阈值来去除一部分已经分类正确的样本,因为大类往往有更多的样本被分类正确,因此将去除更多的训练样本,这在一定程度上照顾了小类分组。通过阈值的动态调整,我们使不平衡的训练过程转化为平衡的训练过程,从而提高了小类的识别准确率。本文用建议的神经网络方法来分类卫星图像,取得了较好的分类效果。实验结果表明:用动态阈值训练方法指导神经网络的训练过程,具有两个特点:1、在不牺牲大类性能的情况下,该方法能够凸显小类模式。2、对于极度不平衡的训练集,动态阈值训练算法是稳定的。
【学位授予单位】:复旦大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 王静;Phillipe Carré;吴建华;;基于四元数小波变换的纹理分类[J];科协论坛(下半月);2010年08期
2 万鹏;龙长江;;基于灰度-梯度共生矩阵的大米加工精度的机器视觉检测方法[J];粮食储藏;2010年04期
3 王艳春;迟胜起;郑长英;;黄顶菊种子的图像分割及特征提取[J];青岛农业大学学报(自然科学版);2010年04期
4 张文倩;;基于统计几何的纹理特征提取及分类算法[J];电子测试;2012年03期
5 张文倩;;基于灰度共生矩阵和分形的人群密度估计[J];电子测试;2012年05期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 徐红梅;民族服饰文化传承中的图像记录研究[D];西南大学;2011年
2 陶旸;基于纹理分析方法的DEM地形特征研究[D];南京师范大学;2011年
3 万鹏;大米品质检测系统研究[D];吉林大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 高欣;基于X射线成像的管类构件芯孔偏心检测技术研究[D];中北大学;2011年
2 杨建成;基于数据挖掘技术的智能视频监控异常分析方法研究[D];华北电力大学;2011年
3 葛静祥;图像纹理特征提取及分类算法研究[D];天津大学;2010年
4 马张健;飞机蒙皮接缝信息自动提取技术研究[D];南京航空航天大学;2011年
5 韩中海;基于违禁图库的敏感图片识别系统的设计与实现[D];哈尔滨工业大学;2011年
6 刘瑞;基于SIFT的商标图像检索技术研究[D];西北大学;2010年
7 高锦;基于SVM的图像分类[D];西北大学;2010年
8 胡婷;遥感图像典型地物特征提取的尺度效应研究[D];西北大学;2010年
9 王静;基于四元数小波变换的纹理图像分类[D];南昌大学;2010年
10 李沛;Gabor滤波器改进及在藤茎植物横切图像鉴别中的应用研究[D];杭州电子科技大学;2012年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 韩强;;基于广义Hough变换的手写文档整词定位[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2011年05期
2 程刚;郑小华;阳锋;徐祖舰;;三维全景视觉技术在农业机器人中的应用[J];安徽农业科学;2010年34期
3 何海燕;施培蓓;;基于改进AdaBoost算法的行人检测方法[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2009年03期
4 吴慧兰;刘国栋;刘炳国;胡涛;浦昭邦;;ICF实验靶定位技术研究[J];半导体光电;2008年05期
5 贾静平;张飞舟;柴艳妹;;基于支持矢量机和信任域的目标跟踪算法[J];北京大学学报(自然科学版)网络版(预印本);2008年01期
6 陈京;袁保宗;刘渭滨;;多视点标定图像的交替迭代度量重建方法[J];北京交通大学学报;2012年02期
7 周峰;刘辉;李超峰;;SIFT算法在图像配准中的应用[J];办公自动化;2009年22期
8 刘彬;叶丽娜;;一种基于SIFT特征的序列图像拼接算法[J];兵工自动化;2009年06期
9 刘焕敏;王华;段慧芬;;一种改进的SIFT双向匹配算法[J];兵工自动化;2009年06期
10 彭勃;周文晖;刘济林;;基于Harris角点检测的立体视觉里程计[J];兵工学报;2007年12期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘善磊;张亮;;基于相位相关和SURF算法的关键帧实时匹配研究[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年
2 隋树林;孙立宏;姚文龙;袁健;;融合改进UKF/SIFT信息的自主光学导航方法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;An Efficient Flexible Semantic Distance Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 汪力;叶桦;夏良正;;利用特征点定位嘴巴[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 ;Loop-closing By Using SIFT Features for Mobile Robots[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 周凯;范瑞霞;李位星;;一种基于SIFT的MeanShift-粒子滤波融合跟踪算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 ;Rapid Target Recognition and Tracking under Large Scale Variation Using Semi-Naive Bayesian[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 ;A High-level Image Sequence Fusion Algorithm for Human Detection[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
9 邹丽晖;陈杰;张娟;窦丽华;;一种基于时空域流形的视频序列图像拼接算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 ;Machine Vision Based Flotation Froth Mobility Analysis[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王玉全;基于全景视觉的移动机器人同时定位与地图创建方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 王作为;具有认知能力的智能机器人行为学习方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 肖洁;视觉注意模型及其在目标感知中的应用研究[D];华中科技大学;2010年
7 朱清波;序列图像三维重建方法研究[D];华中科技大学;2010年
8 田文;多视图图像的快速三维场景重建[D];华中科技大学;2010年
9 涂虬;智能视觉监视中目标检测与跟踪算法研究[D];华中科技大学;2010年
10 章鹏;多尺度特征检测:方法和应用研究[D];中国科学技术大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 宋抗;压缩机活塞圆度误差数字检测系统研究[D];河南理工大学;2010年
2 陈忠翔;基于立体视觉的三维重建方法研究[D];南昌航空大学;2010年
3 雒燕飞;地质灾害应急地理信息数据库设计及其应用[D];山东科技大学;2010年
4 唐红梅;基于辐射与空间信息的遥感图像检索[D];山东科技大学;2010年
5 倪希亮;基于尺度不变特征的多源遥感影像配准[D];山东科技大学;2010年
6 贾伟洁;SAR影像与光学影像配准研究[D];山东科技大学;2010年
7 任天宇;自稳定航拍系统算法与设计[D];长春理工大学;2010年
8 杨立志;基于语义网的图像检索算法的研究[D];广西师范学院;2010年
9 李光;基于均值偏移的视频目标跟踪、检测算法研究及系统实现[D];浙江理工大学;2010年
10 李跃;三维运动估计在织物动态仿真中的应用[D];浙江理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 梁国斌;稻米的品质及其影响因素[J];安康师专学报;2002年04期
2 邢晓燕;回瑞华;侯冬岩;李学成;;几种稻米中脂肪酸的研究[J];鞍山师范学院学报;2006年04期
3 吴剑波,崔振,赵宏,谭玉山;光刀中心自适应阈值提取法[J];半导体光电;2001年01期
4 赵世林;论民族文化传承的本质[J];北京大学学报(哲学社会科学版);2002年03期
5 吕四化,史萍,王惠明;小波变换模极大值法在图像边缘检测中的应用[J];北京广播学院学报(自然科学版);2005年01期
6 贺俊吉,张广军;结构光三维视觉检测中光条图像处理方法研究[J];北京航空航天大学学报;2003年07期
7 吕芸;;图像资源分类现状的分析与建议[J];北京印刷学院学报;2006年05期
8 梅海泉,郑建宏;有限长小波变换中边缘效应的一种消除方案[J];重庆邮电学院学报;1999年01期
9 钟业勋,魏文展,李占元;基本地貌形态数学定义的研究[J];测绘科学;2002年03期
10 汤国安,杨玮莹,杨昕,刘爱利,易红伟,李晓印;对DEM地形定量因子挖掘中若干问题的探讨[J];测绘科学;2003年01期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王晓松;复杂背景下树木图像提取研究[D];北京林业大学;2010年
2 郑庆庆;纹理特征提取及其在图像分割中的应用研究[D];华中科技大学;2011年
3 陶旸;基于纹理分析方法的DEM地形特征研究[D];南京师范大学;2011年
4 张运祥;分形理论及图像分形维数实时计算的研究[D];第一军医大学;2001年
5 黄慧萍;面向对象影像分析中的尺度问题研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
6 郭丽;基于内容的商标图像检索研究[D];南京理工大学;2003年
7 谭郁松;自然图像处理理论和方法研究[D];国防科学技术大学;2004年
8 张丽平;粒子群优化算法的理论及实践[D];浙江大学;2005年
9 于海鹏;基于数字图像处理学的木材纹理定量化研究[D];东北林业大学;2005年
10 韦娜;基于内容图像检索关键技术研究[D];西北大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 付磊;复杂背景下彩色图像中的文字识别[D];吉林大学;2011年
2 刘丽霞;图像纹理特征研究和比较[D];北京邮电大学;2011年
3 葛静祥;图像纹理特征提取及分类算法研究[D];天津大学;2010年
4 李军良;基于机器视觉和近红外光谱的水果品质分级研究[D];南京航空航天大学;2011年
5 周海徽;低质量指纹图像增强与特征提取技术[D];国防科学技术大学;2011年
6 孙明睿;三维数字可视化技术的研究[D];天津大学;2004年
7 刘鹏宇;基于内容的图像特征提取算法的研究[D];吉林大学;2004年
8 巩绪庆;逆向工程中三维轮廓检测方法的研究[D];东南大学;2004年
9 秦永;遥感影像特征提取与选择及在影像分类中的应用[D];辽宁工程技术大学;2005年
10 宰小涛;基于SIFT特征描述子的立体匹配算法研究[D];上海交通大学;2007年
【二级引证文献】
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1 孙永海;张伟;翟冠兰;范静美;闫晶晶;郑思思;段昊;;大米脂肪酸值颜色传感器快速检测方法[J];农业机械;2011年05期
2 周显青;白国伟;张玉荣;任洪玲;;基于数字图像处理技术糙出白率和碾白率检测[J];粮食与饲料工业;2012年08期
3 付燕;聂亚娜;靳玉萍;;PSO-SVM算法在肝脏B超图像识别中的应用[J];计算机测量与控制;2012年09期
4 杨旭艳;王旭红;胡婷;曹雅坤;;典型地物特征提取的适宜尺度选择[J];山地学报;2012年05期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 黄儒乐;基于视频图像的林火烟雾识别方法的研究[D];北京林业大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李华北;基于数字图像技术在土木结构物损伤裂缝检查应用的研究[D];郑州大学;2010年
2 周达和;独立成分分析算法与支持向量机在不良图片识别中的应用[D];华南理工大学;2010年
3 李萌;基于支持向量机的汽车ESP系统故障诊断[D];吉林大学;2011年
4 翟冠兰;大米储存品质检测方法的研究[D];吉林大学;2011年
5 徐长健;基于小波变换的高光谱溢油图像压缩方法的研究[D];大连海事大学;2011年
6 焦晓军;基于综合多特征的图像检索方法研究[D];重庆大学;2011年
7 张乾;森林植被信息提取的尺度问题研究[D];南京林业大学;2011年
8 刘琦烽;基于支持向量机的汽车ABS系统故障诊断[D];吉林大学;2011年
9 杨楠;基于内容的商品图像分类技术研究[D];大连理工大学;2011年
10 刘甲宾;谷物脂肪酸值自动测定仪的研究与设计[D];南京财经大学;2011年
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1 刘兆有;邱世卉;王琪;;基于人工神经网络的异步电动机故障检测[J];中国测试技术;2008年03期
2 陈清华,朱红,杨静宇;一种高速神经网络HS-K-WTA的算法研究[J];南京理工大学学报(自然科学版);2001年06期
3 杨力,张佩芬,武玉朴,梁刚,李伟;神经网络用于多模式分类[J];机器人;1991年03期
4 马凤英,赵永林,孙凤池,蔺增金;光学粉尘检测中的模式分类反演法[J];山东科技大学学报(自然科学版);2000年03期
5 饶鲜;杨绍全;魏青;董春曦;;核的最近邻算法及其仿真[J];系统工程与电子技术;2007年03期
6 胡学坤;李金霞;宋淑娜;高尚;;基于粗糙集与模糊支持向量机的模式分类方法研究[J];科技通报;2010年02期
7 王继成;一个基于模糊神经网络的模式分类系统[J];计算机研究与发展;1999年01期
8 胡泽新;蒋慰孙;;基于模式识别的最优控制及应用[J];控制与决策;1992年01期
9 王潍,潘玉奇;工艺规划系统中动态模式分类的研究[J];济南大学学报(自然科学版);2002年02期
10 崔建国;李忠海;张大千;王旭;韩志仁;曲学军;;复杂性测度在肌电信号模式识别中的应用[J];计算机工程与应用;2006年11期
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1 颜志国;王志中;任晓梅;;独立分量分析和小波熵在动作模式分类中的应用[A];2005年上海市生物医学工程学会学术年会论文集[C];2005年
2 白焰;柴天佑;;一种新的二阶神经元网络模型及其学习算法[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
3 程康;高瑞;傅清华;陈强;;在小波变换域进行的非迭代矢量量化聚类算法[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集(下册)[C];1995年
4 张维琴;王玉杰;赵淑霞;王淑云;陈灵华;;碎屑岩粒度分布建模和沉积环境模式识别研究[A];第七届全国颗粒测试学术会议、2008上海市颗粒学会年会论文集[C];2008年
5 杨代琴;杨宗凯;胡静;;基于SVM的模式识别算法的研究与改进[A];第十届全国信号处理学术年会(CCSP-2001)论文集[C];2001年
6 白应甫;孙茵;;地震相模式识别[A];1992年中国地球物理学会第八届学术年会论文集[C];1992年
7 谢波;冯地清;;Hopfield神经网络在核爆炸方式识别中的应用[A];第7届全国核电子学与核探测技术学术年会论文集(三)[C];1994年
8 黄雪梅;唐治德;;BP网络研究及其在肺癌诊断系统中的应用[A];电工理论与新技术2004年学术研讨会论文集[C];2004年
9 张会林;简献忠;;光电混合目标识别系统中振幅补偿匹配滤波器设计[A];2005年中国光学学会全息与光学信息处理专业委员会年会暨建会20周年纪念会[C];2005年
10 曾黄麟;袁曾任;;模式识别特征评选与简化的一种新方法[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 吴加录;胡启恒:科技界需要润物细无声[N];中国计算机报;2006年
2 陈瑜唐婷;让计算机会看、会听、会说、会思考[N];科技日报;2007年
3 记者 左常睿;应重视互联网模式识别的研究[N];科技日报;2005年
4 本报记者 贾婧;宗成庆:做科研也要为师立范[N];科技日报;2007年
5 河北 宁海征;常见多频彩显的模式识别与控制电路[N];电子报;2003年
6 记者 刘垠;首届中美视觉夏令营开营[N];大众科技报;2009年
7 ;通用数字视觉平台JVISION-500[N];科技日报;2003年
8 比尔·盖茨   ;新的工作世界[N];中国计算机报;2005年
9 大海 张弦;Autonomy:传统搜索终结者?[N];计算机世界;2005年
10 易人;体制激发创新[N];计算机世界;2001年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李伯宇;图像纹理分析及分类方法研究[D];复旦大学;2007年
2 黄宁;遥感图象中模式分类技术的研究[D];中国科学院电子学研究所;2001年
3 刘云鹏;电力变压器局部放电的电气定位及诊断[D];华北电力大学(河北);2005年
4 游峰;智能车辆自动换道与自动超车控制方法的研究[D];吉林大学;2005年
5 鲁绯;腐乳发酵机理、品质改进和模式识别研究[D];中国农业大学;2005年
6 程昌秀;3S技术在县级土地利用变更调查中的应用研究[D];中国农业大学;2001年
7 吴德文;遥感与地面观测数据的找矿信息提取和处理技术及应用[D];中国地质大学(北京);2006年
8 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
9 朱臻宇;模型传递对仪器间采样差异的评估和消除[D];第二军医大学;2005年
10 薛跃;基于RMTS的上市公司虚假财务报告识别及其扩展应用研究[D];南京理工大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 严涛;基于点集Voronoi图的分类器设计[D];河北师范大学;2007年
2 巴雅日图;基于图像处理技术的步态识别[D];内蒙古大学;2007年
3 王岩;模式识别技术在炼铁工艺优化中的应用研究[D];河北工业大学;2002年
4 李继飞;神经网络模式识别技术在自动售货机中的应用研究[D];湖南大学;2004年
5 李鸿壹;基于支持向量机的人脸检测[D];大连理工大学;2006年
6 刘兆科;多态统计模式识别模型及应用研究[D];重庆大学;2007年
7 姜斌;基于神经网络的脉象特征的研究[D];东北林业大学;2007年
8 胡莹;联机手写数学公式识别系统的研究与实现[D];广州大学;2007年
9 任杰;气管张开角的图像处理[D];江苏大学;2002年
10 牟朝强;高一函数概念学习障碍分析及教学对策研究[D];福建师范大学;2008年
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