-
公开(公告)号：CN101587189A
公开(公告)日：2009-11-25
申请号：CN200910062654.6
申请日：2009-06-10
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及一种用于合成孔径雷达图像的纹理基元特征提取方法，包括对训练集中每幅图像求取图像内每个像素点对应的估计向量，组合得到训练集中所有图像的所有像素点对应的估计向量；将估计向量进行聚类，聚类所得纹理基元码本即为纹理基元；对待提取特征图像求取图像内每个像素点对应的估计向量，组合得到图像内所有像素点对应的估计向量，并对该估计向量用纹理基元码本进行标号；统计图像标号得到标号直方图，即为该图像的统计纹理基元特征。本发明融合图像的分布特性、空间特性以及尺度特性，提高合成孔径雷达图像的分类正确率，从而提高基于纹理基元特征的分类、分割等图像处理应用的准确率。
-
公开(公告)号：CN101853386A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010177899.6
申请日：2010-05-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于拓扑树的局部形状模式的图像纹理基元特征提取方法。本发明包括根据像素灰度值v对图像I进行水平集(Level Set)分层、构建拓扑树结构T、构建编码同心圆模板、将节点形状缩放到于同心圆模板大小相当、将缩放后的节点形状与同心圆模板重叠，与每个扇区fnm的重叠关系进行二进制编码、将每个节点形状在每个圆的所有M个扇区的编码值统计一个频数直方图，再将N个圆的频率直方图拼接、将图像拓扑树中所有参与编码的形状的纹理特征描述相加。本发明可以避免纹理信息在滤波或变换过程中丢失，更加全面完整地对图像纹理进行描述，可以提高基于纹理基元特征的检索、分类、分割等图像处理应用的准确率。
-
公开(公告)号：CN101853386B
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201010177899.6
申请日：2010-05-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于拓扑树的局部形状模式的图像纹理基元特征提取方法。本发明包括根据像素灰度值v对图像I进行水平集(Level Set)分层、构建拓扑树结构T、构建编码同心圆模板、将节点形状缩放到于同心圆模板大小相当、将缩放后的节点形状与同心圆模板重叠，与每个扇区fnm的重叠关系进行二进制编码、将每个节点形状在每个圆的所有M个扇区的编码值统计一个频数直方图，再将N个圆的频率直方图拼接、将图像拓扑树中所有参与编码的形状的纹理特征描述相加。本发明可以避免纹理信息在滤波或变换过程中丢失，更加全面完整地对图像纹理进行描述，可以提高基于纹理基元特征的检索、分类、分割等图像处理应用的准确率。
-
公开(公告)号：CN101587189B
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN200910062654.6
申请日：2009-06-10
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及一种用于合成孔径雷达图像的纹理基元特征提取方法，包括对训练集中每幅图像求取图像内每个像素点对应的估计向量，组合得到训练集中所有图像的所有像素点对应的估计向量；将估计向量进行聚类，聚类所得纹理基元码本即为纹理基元；对待提取特征图像求取图像内每个像素点对应的估计向量，组合得到图像内所有像素点对应的估计向量，并对该估计向量用纹理基元码本进行标号；统计图像标号得到标号直方图，即为该图像的统计纹理基元特征。本发明融合图像的分布特性、空间特性以及尺度特性，提高合成孔径雷达图像的分类正确率，从而提高基于纹理基元特征的分类、分割等图像处理应用的准确率。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.018 seconds)
