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影像纹理特征提取

终极管理员 知识笔记 161阅读

遥感影像纹理特征提取及其在影像分类中的应用是什么?

答:遥感影像纹理特征提取及其在影像分类中的应用. 遥感图像有着丰富的纹理信息,遥感影像的纹理分析已经成为一种重要的提高遥感影像分类精度的手段,准确地提取纹理特征是影像分类成功的关键。. 首先介绍了纹理分析的各种方法,根据前人的研究结果,结合遥感影像的纹理 特点,即局部的随机性和总体的统计性,采取灰度共生矩阵法来描述影像的纹理特 征。. 另一方面,针对遥感影像纹理特征参数的相关性和非线性的特点,根据人工神 经网络对关系复杂的非线性信息具有类似人脑的处理能力这种特殊的优点,采用BP 神经网络作为分类器。. 灰度共生矩阵的困难在于不同的参数选择产生不同的矩阵,针对灰度共生矩阵 计算时候参数的选择进行讨论,并确定了纹理分析的特征像素间距。.

医学影像分析中的纹理特征是什么?

答:本文传送门: 在医学影像分析中,纹理(texture)特征被广泛地应用于定量化描述病灶的特性。 相比病灶影像的统计学特征和形状特征,纹理特征的计算往往较为复杂,不易于搞懂其背后的原理。

纹理特征是什么?

答:纹理特征体现全局特征的性质的同时,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。 但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。 与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。 在模式匹配中,这种区域性的特征具有较大的优越性,不会由于局部的偏差而无法匹配成功。

纹理特征的提取与匹配方法有哪些?

答:(2)基于统计数据的方法。 纹理特征的 提取与匹配 主要有:灰度共生矩阵、Tamura 纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等。 (1)灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。

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