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搜索资源列表

  1. 灰度梯度共生矩阵的提取方式，matlab实现的

  2. 灰度共生矩阵和灰度梯度共生矩阵的提取方式，是比较重要的纹理特征提取方法，用matlab实现的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-03
    • 文件大小：3072
    • 提供者：yuweififi

  1. 灰度梯度共生矩阵提取图像纹理

  2. 此程序将一幅图像的灰度梯度共生矩阵及相关参数算出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-07
    • 文件大小：1024
    • 提供者：s20062052

  1. 基于纹理的图像检索技术研究

  2. 图像的特征提取是图像检索的关键技术之一。小波变换具有多分辨率 与多方向特性，其形成的特征矢量能够在一定程度上对图像进行精确描述， 并充分反映纹理图像的细节信息，而目不需要对图像进行全分解，因此计 算量明显减少，且检索效果也得到了提高，可以用于大规模的图像数据库 检索。所以本文将小波变换用于图像的纹理特征提取，并与基于灰度共生 矩阵、梯度一灰度共生矩阵的纹理特征提取进行了检索比较。 设计并实现了一个基于纹理特征的图像检索系统。给出了系统的流程 图，并介绍了系统的查询模块、特征提取模块、匹配模块和

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：Huangguifangdyx

  1. 遗传算法-特征选择-7

  2. 首先利用灰度共生矩阵法和灰度- 梯度共生矩阵法对研究区遥感图像进行纹理特征提取,共得到23 个纹理特征,然后利用遗传算法对这23 个纹理特征进行纹理特征选择,最后得到一组最优纹理特征集.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：likl_hbu

  1. 关于灰度-梯度共生矩阵的经典论文

  2. 关于灰度-梯度共生矩阵的经典论文，费了好大的劲收集的，拿出来和大家共享

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-12-01
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：hanjiliang123

  1. 图像灰度梯度共生矩阵的15个特征提取

  2. 经检验，方便可用，输入为一幅灰度图像，彩色图像可采用rgb2gray转换，输出为图像的15个特征，可广泛应用于图像特征提取，图像检索及图像质量评价领域！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-06
    • 文件大小：5120
    • 提供者：sugar0608

  1. 以Hu矩组及灰度梯度共生矩阵为特征参数的磨粒自动分类_朱江

  2. 以Hu矩组及灰度梯度共生矩阵为特征参数的磨粒自动分类_朱江

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-01-19
    • 文件大小：49152
    • 提供者：cx2527joe

  1. 纹理特征提取技术 灰度共生矩阵，灰度梯度

  2. 纹理特征提取技术，包括灰度共生矩阵，灰度梯度矩阵，用于图像的分类识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-04-07
    • 文件大小：11264
    • 提供者：lilikaixn

  1. 基于梯度纹理描绘子的雾图像判别方法

  2. 基于灰度-梯度共生矩阵对图像中雾的判别方法展开研究，提出了一种雾图像判定新方法，该方法兼容了大梯度优势和梯度均方差两个纹理描绘子的特性，能够有效地判定图像中是否有雾。仿真实验表明，本文所提出的新型梯度纹理描绘子对图像中雾的判定具有较高的识别率。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-06-23
    • 文件大小：108544
    • 提供者：u012016984

  1. 基于灰度梯度共生矩阵的图像分类

  2. 基于灰度梯度共生矩阵，计算混合熵对图像实现分类

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-12-16
    • 文件大小：1024
    • 提供者：u013857378

  1. Matlab提取图像的形状、纹理、颜色特征

  2. Matlab提取图像的形状、纹理、颜色特征，其中纹理特征是用灰度梯度共生矩阵来实现的

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2019-06-26
    • 文件大小：6144
    • 提供者：tang6457

  1. 特征提取代码.rar

  2. 纹理特征提取相关代码，内涵灰度共生矩阵，灰度-梯度共生矩阵，Tamura纹理特征等灰度和纹理特征提取方法。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-02-18
    • 文件大小：6144
    • 提供者：qq_21157105

  1. 武汉大学《数字图像处理》期末考试试卷及答案.pdf

  2. 武汉大学《数字图像处理》期末考试试卷及答案.pdf4.最近邻元法双线性内插法(双)三次内插法(不分先后) 5.统计分析法 6.高频成分低频成分 7.(不分先后) 1-2-1 2|1 日目 8.少差 三、名词解释(每小题3分,共15分) 1.数字图像是将一幅画面在空间上分割成离散的点(或像元),各点(或像元)的灰度 值经量化用离散的整数来表示,形成计算机能处理的形式。 2.图像锐化是增强图象的边缘或轮廓。 3从图象灰度为i的像元出发,沿某一方向θ、距离为d的像元灰度为j同时出现的概 率P(i,j,

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-09-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_41587431

  1. 基于随机森林的综放工作面煤矸图像识别

  2. 针对目前综放工作面煤矸图像识别方法存在的参数调节难度高、预测准确率低、易过拟合等问题，提出了一种基于随机森林(RF)算法的综放工作面煤矸图像识别方法。以担水沟煤矿6203综放工作面为工程背景，采集放煤口的煤矸图像并对其进行裁剪、灰度转化、对比度增强、图像滤波预处理；采用灰度-梯度共生矩阵提取出15个煤矸图像纹理特征；采用RF算法对15个煤矸纹理特征的重要性进行排序，并选取前5个实现降维处理，分析降维前后RF算法对煤矸图像的识别效果。结果表明，在决策树个数为150、采用log2M+1方法计算每次分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38546846

  1. GrayGradinet.m

  2. 灰度-梯度共生矩阵提取纹理特征

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：3072
    • 提供者：wa_wa_wu_wa

  1. 小样本空间中基于DBN的SAR溢油图像分类研究

  2. SAR已成为漏油监测的重要手段之一。 但是，溢油和相似点的特征是SAR图像上有黑点。 它们具有相似或相同的反向散射系数和灰度值，很容易产生混淆。 针对此问题，本文提出了一种深度学习模型-深度信念网络（DBN），该模型使用DBN来区分漏油，相似物和水。 在实验中，从三个SAR溢油图像中收集了900张图像，以形成一个小的样本空间数据集。 提取了诸如Tamura和灰度梯度共生矩阵之类的两种纹理特征，并选择了具有良好区分特征的特征向量作为模型的输入数据。 最后，将分类结果与传统的机器学习方法（BP，SV

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38650150

  1. 基于改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵的纹理图像检索算法

  2. 基于改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵的纹理图像检索算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：705536
    • 提供者：weixin_38546846

  1. 基于方向梯度直方图和灰度共生矩阵混合特征的金文图像识别

  2. 金文图像识别的关键步骤是提取金文的图像特征,针对金文的形态特点,提出了一种基于方向梯度直方图(HOG)和灰度共生矩阵(GLCM)的金文图像识别算法。使用双边滤波对金文图像进行预处理,针对金文的结构特征和局部纹理特征,提取其HOG特征和GLCM特征并将二者进行融合。用融合后的特征作为样本训练支持向量机分类器,用训练后的模型识别金文图像。实验结果表明,该算法相比基于HOG特征的算法,分类准确率提高了19.47个百分点,能更好地提取金文的图像特征,提高识别的准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38692122

  1. 基于灰度—梯度共生矩阵的图像型拉圾邮件识别方法

  2. 为了逃避基于文本的垃圾邮件系统的检测，越来越多的垃圾邮件制造者将文本信息嵌入到图像中。为了有效地检测出图像型垃圾邮件，提出了一种基于灰度—梯度共生矩阵(GGCM,gray-gradient co-occurrence matrix)的图像型垃圾邮件识别方法。先通过灰度—梯度共生矩阵提取图像的特征信息，然后运用最小二乘支持向量机（LS-SVM,least squares support vector machines）进行分类。实验表明，该方法具有较高的分类精度和较好的实时性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：552960
    • 提供者：weixin_38697579