1) Texture images analysis and classification
纹理分析和分类
2) contour and texture analysis
轮廓和纹理分析
1.
Grey-scale and fluorescent pictures of microalgae are taken in the same field of view and image processing techniques are adopted, such as threshold segmentation, contour and texture analysis, pattern recognition, and so on.
微藻样品中往往包含着各种复杂的非藻沉淀物,为解决这些微藻的探测和分析问题,利用微藻类在一定波长光照射下产生荧光的特性,对裸甲藻等多种赤潮藻类进行荧光实验处理,并在此基础上对藻类的荧光图像和灰度图像进行阈值分割、轮廓和纹理分析及图像识别等后继图像处理。
3) texture classification
纹理分类
1.
Simplified method of kernel fuzzy c-means clustering for image texture classification;
核空间聚类在图像纹理分类中的简化算法
2.
New natural texture classification approach;
一种新的自然纹理分类方法
4) texture analysis
纹理分析
1.
Research on image definition criterion using wavelet transform based on the texture analysis;
基于纹理分析的小波变换图像清晰度评价方法研究
2.
License plate locating using support vector machines and texture analysis;
结合纹理分析和支撑矢量机的汽车牌照定位研究
3.
Application of new texture analysis algorithm in target detection;
一种新的纹理分析算法在目标探测中的应用
5) texture analysis of cord
弦纹理分析
补充资料：纹理分析
对图像灰度（浓淡）空间分布模式的提取和分析。纹理分析在遥感图像、 X射线照片、细胞图像判读和处理方面有广泛的应用。关于纹理，还没有一个统一的数学模型。它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念，可以用来描述任何物质组成成分的排列情况，例如医学上X 射线照片中的肺纹理、血管纹理、航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等。图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式（色调基元）的重复排列。因此描述一种纹理包括确定组成纹理的色调基元和确定色调基元间的相互关系。纹理是一种区域特性，因此与区域的大小和形状有关。两种纹理模式之间的边界，可以通过观察纹理度量是否发生显著改变来确定。纹理是物体结构的反映，分析纹理可以得到图像中物体的重要信息，是图像分割、特征抽取和分类识别的重要手段。对于空间域图像或变换域图像（见图像变换），可以用统计和结构两种方法进行纹理分析。
统计纹理分析寻找刻划纹理的数字特征，用这些特征或同时结合其他非纹理特征对图像中的区域（而不是单个像素）进行分类。图像局部区域的自相关函数、灰度共生矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常用的数字纹理特征。如灰度共生矩阵用灰度的空间分布表征纹理。由于粗纹理的灰度分布随距离的变化比细纹理缓慢得多，因此二者有完全不同的灰度共生矩阵。
结构纹理分析研究组成纹理的基元和它们的排列规则。基元可以是一个像素的灰度、也可以是具有特定性质的连通的像素集合。基元的排列规则常用树文法来描述。
统计纹理分析寻找刻划纹理的数字特征，用这些特征或同时结合其他非纹理特征对图像中的区域（而不是单个像素）进行分类。图像局部区域的自相关函数、灰度共生矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常用的数字纹理特征。如灰度共生矩阵用灰度的空间分布表征纹理。由于粗纹理的灰度分布随距离的变化比细纹理缓慢得多，因此二者有完全不同的灰度共生矩阵。
结构纹理分析研究组成纹理的基元和它们的排列规则。基元可以是一个像素的灰度、也可以是具有特定性质的连通的像素集合。基元的排列规则常用树文法来描述。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条