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基于I-BGLAM纹理和光谱融合的高光谱显微成像木材树种分类 认领
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作者 赵鹏 韩金城 王承琨 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期599-605,共7页
为了提高木材树种分类的正确率,提出了一种基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的高光谱图像的木材树种分类方法。实验数据是利用SOC710VP高光谱成像仪获取的可见光/近红外(372.53~1038.57 nm)范围内的高光谱图像。首先,利用基于OIF的特... 为了提高木材树种分类的正确率,提出了一种基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的高光谱图像的木材树种分类方法。实验数据是利用SOC710VP高光谱成像仪获取的可见光/近红外(372.53~1038.57 nm)范围内的高光谱图像。首先,利用基于OIF的特征波段选择方法降低高光谱图像的维数,选择出含有信息量大的波段。其次,对选择出的波段图像使用NSCT及NSCT逆变换得到融合图像,对得到的融合图像使用I-BGLAM提取其纹理特征。与此同时,对高光谱图像的全波段求取平均光谱并进行S-G(Savitzky-Golay)平滑得到光谱特征。最后,将得到的纹理特征和光谱特征融合后送进极限学习机(ELM)中进行分类。此外,还和基于灰度共生矩阵(GLCM)的木材识别的传统方法以及近几年木材树种识别领域内被提出的主流方法进行了比较。该研究主要创新点有两个:一是将强纹理提取器I-BGLAM用于高光谱图像中提取其纹理特征;二是提出一种新的特征融合的模型用于高光谱图像的分类。针对8个树种的实验结果表明,单独使用I-BGLAM提取的纹理特征来进行分类的正确率最高可到达88.54%,而使用GLCM提取纹理特征的传统方法正确率最高只有76.04%,该结果可以得出本文使用I-BGLAM在纹理特征提取方面要优于GLCM,这为后面建立的融合模型打下很好的基础,单独使用平均光谱特征来分类的正确率最高可以达到92.71%,使用所提出的特征融合方法所得到的分类正确率最高可达到100%,这说明使用所提出的融合模型来分类要比以前单独使用某一种特征的分类模型要好。此外,使用所提出的方法得到的分类正确率要高于本领域内其他两种主流的识别方法。因此,所提出的基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的方法能够提高木材树种分类的正确率,该方法在木材树种分类方面有着一定的利用价值。 展开更多
关键词 高光谱图像 I-BGLAM 纹理特征 光谱特征 特征融合 木材树种分类
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多特征融合的长时间目标跟踪算法 认领
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作者 孙金萍 丁恩杰 +2 位作者 鲍蓉 厉丹 李子龙 《南京大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期217-226,共10页
针对长时间运动目标跟踪中因目标严重形变、短暂离开视线、遮挡而引起的跟踪漂移或丢失问题,提出一个多特征融合的长时间目标跟踪算法.首先,提取图像的方向梯度直方图和纹理特征后,训练两个独立的特征模板,线性加权融合得出滤波模型.其... 针对长时间运动目标跟踪中因目标严重形变、短暂离开视线、遮挡而引起的跟踪漂移或丢失问题,提出一个多特征融合的长时间目标跟踪算法.首先,提取图像的方向梯度直方图和纹理特征后,训练两个独立的特征模板,线性加权融合得出滤波模型.其次,设计一个存放高置信度跟踪结果的标签库,记录跟踪结果的位置信息、置信度、使用次数.最后,在跟踪漂移或失败时,结合EdgeBox产生的目标候选框,并快速从标签库中获取重新跟踪的初始帧,在线训练更新滤波模型,从而使算法在长时间跟踪时保持较高的鲁棒性和高效性.在公开数据集上与流行算法进行对比测试,证明该算法在距离准确率、跟踪成功率和鲁棒性方面优于其他对比算法.研究结果表明,多特征融合方法能有效解决遮挡、颜色相近、形变等复杂场景下的长时间目标跟踪问题. 展开更多
关键词 目标跟踪 多特征融合 方向梯度直方图 纹理特征 标签库 置信度 复杂场景
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一种结合图像特征的三维模型变化检测方法 认领
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作者 王井利 吴冬 赵鑫 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2021年第1期52-58,共7页
针对三维场景环境不断变化、三维模型检测与更新速度慢等问题,提出了一种使用新拍摄的图像与原有三维模型对比的模型变化检测方法。首先,将原有三维模型重新映射为图像,作为变化检测的标准图像库;其次,采用改进的尺度不变特征变换(scale... 针对三维场景环境不断变化、三维模型检测与更新速度慢等问题,提出了一种使用新拍摄的图像与原有三维模型对比的模型变化检测方法。首先,将原有三维模型重新映射为图像,作为变化检测的标准图像库;其次,采用改进的尺度不变特征变换(scale invariant feature transformation,SIFT)算法实现图像特征点的相互匹配,由图像特征点匹配结果确定变化候选区;最后,提取候选区纹理特征,通过纹理特征确定模型最终的变化区域。以城市三维模型和室内物体三维模型为研究对象,2组实验中均检测出3处变化区域,检测到的变化率分别为10.82%和8.08%。实验结果表明,该方法可以有效解决由于缺少原始影像而无法进行变化检测的问题,可应用于三维模型的变化检测,并可为三维模型的更新提供依据。 展开更多
关键词 特征点 纹理特征 三维模型 变化检测
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融合光谱与纹理特征的龙井茶等级无损识别 认领
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作者 陆江明 范婷婷 +1 位作者 穆青爽 康志龙 《现代食品科技》 CAS 北大核心 2021年第3期301-307,249,共8页
龙井茶等级快速无损识别具有重要意义。本研究以六个等级龙井茶为实验对象,应用高光谱成像技术,分别建立基于光谱特征、纹理特征及融合特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别模型。首先采用标准正态变量变换(Standard Norma... 龙井茶等级快速无损识别具有重要意义。本研究以六个等级龙井茶为实验对象,应用高光谱成像技术,分别建立基于光谱特征、纹理特征及融合特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别模型。首先采用标准正态变量变换(Standard Normal Variate,SNV)对光谱进行归一化处理,提取光谱特征,建立SVM光谱模型;然后通过T分布和随机近邻嵌入(T-Distributed Stochastic Neighbour Embedding,T-SNE)算法将高维高光谱数据映射到低维空间,选取特征图像。应用灰度共生矩阵(Gray-Level Co-Occurrence Matrix,GLCM),提取纹理特征,建立SVM图像模型;最后将光谱特征和纹理特征进行数据级融合,建立SVM混合模型。数据显示,光谱模型预测集识别率为91.11%,图像模型预测集识别率为75.42%,混合模型预测集识别率为95.14%。结果表明,与仅使用光谱或纹理信息建模相比,结合光谱和纹理特征可以提高模型识别的准确率。为进一步提高混合模型精度,引入人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法,迭代优化SVM模型的惩罚因子C和核函数宽度g,得到最优模型,预测集准确率可达98.61%。本研究为改进龙井茶叶快速无损评估技术提供了一种可靠的方法。 展开更多
关键词 无损识别 高光谱成像 支持向量机 光谱特征 纹理特征 数据融合 模型优化
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通过PET-CT图像纹理特征预测软组织肉瘤转移性 认领
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作者 申俊丽 余堃 《河南师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2021年第2期25-30,共6页
提出了一种针对软组织肉瘤转移性预测的辅助诊断方法,该方法通过对患者的FDG-PET和CT诊断图像进行纹理特征分析,共提取了105个特征,其中包括灰度共生矩阵的24个特征和其他81个灰度等级的特征,分别利用支持向量机、K近邻和随机森林等机... 提出了一种针对软组织肉瘤转移性预测的辅助诊断方法,该方法通过对患者的FDG-PET和CT诊断图像进行纹理特征分析,共提取了105个特征,其中包括灰度共生矩阵的24个特征和其他81个灰度等级的特征,分别利用支持向量机、K近邻和随机森林等机器学习算法建立预测模型,并采用网格搜索法对其参数进行优化.最后使用留一交叉验证法对各模型进行验证.通过评估各模型性能,选择支持向量机作为最终预测模型,得到了80%的平均精确度.此外,该模型的敏感度达到81%,特异性达到79%,表明该模型预测结果具有一定的可靠性,可以对STS进行辅助诊断并通过更好的适应性治疗来改善患者的预后. 展开更多
关键词 软组织肉瘤 纹理特征 机器学习 转移性预测
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基于PET/CT图像肿瘤生物靶区自动勾画算法的研究 认领
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作者 戴盈欣 雒士源 +1 位作者 吴锐先 王治国 《中国医疗设备》 2021年第3期85-89,118,共6页
目的对传统随机游走算法进行改进,提高肿瘤生物靶区勾画的精确度。方法通过灰度共生矩阵提取PET图像的纹理特征信息,采用模糊C均值聚类算法将图像分为高摄取区域、低摄取区域和包含肿瘤浸润边界的中摄取区。再将高摄取区全部标记为随机... 目的对传统随机游走算法进行改进,提高肿瘤生物靶区勾画的精确度。方法通过灰度共生矩阵提取PET图像的纹理特征信息,采用模糊C均值聚类算法将图像分为高摄取区域、低摄取区域和包含肿瘤浸润边界的中摄取区。再将高摄取区全部标记为随机游走算法的前景种子点,低摄取区域全部标记为背景种子点,并结合图像的方差纹理特征量和PET SUV值计算随机游走算法顶点间边的权重函数。结果通过相似性和灵敏性对实验结果进行评估。该方法的相似性指标较阈值法提高约14.4%,较传统随机游走算法提高约11.2%;灵敏性指标较阈值法提高了约19.8%,较传统随机游走算法提高了约16.4%。三种方法分割图像得到的相似性和灵敏性差异均具有统计学意义(F=82.06、214.12,P均<0.01)。结论实验结果表明本文方法在相似性和敏感性较阈值法和传统随机游走算法有较大的提高。 展开更多
关键词 随机游走 纹理特征 生物靶区 模糊C均值聚类
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基于同轴相衬成像方法的人体膝关节软骨可视化 认领
7
作者 李君 董立男 +1 位作者 吴明树 张璐 《北京生物医学工程》 2021年第2期111-116,共6页
目的同轴相位衬度成像对软组织具有高衬度和高分辨率的特性。利用该成像技术,通过纹理特征参数提取进行定量分析,可为骨性关节炎的早期诊断提供可行性的依据。方法研究样本来自人工关节置换手术患者的膝关节软骨。样本分为正常组与早期... 目的同轴相位衬度成像对软组织具有高衬度和高分辨率的特性。利用该成像技术,通过纹理特征参数提取进行定量分析,可为骨性关节炎的早期诊断提供可行性的依据。方法研究样本来自人工关节置换手术患者的膝关节软骨。样本分为正常组与早期骨性关节炎(osteoarthritis,OA)组,每组18例膝关节软骨组织。利用同轴相衬成像(in-line phase contrast imaging,IL-PCI)技术,观察两组软骨组织的纹理差异,并运用行程长度矩阵与分形维数方法提取纹理特征参数长行程加重(long run emphasis,LRE)、短行程加重(short run emphasis,SRE)、程分数(run percentage,RP)、灰度级的非均匀性(gray level non-uniformity,GLN)、行程长度的非均匀性(run length non-uniformity,RLN)以及分形维数。通过独立样本t检验方法比较上述参数,量化分析正常与病变软骨组织纹理差异。结果利用IL-PCI技术可以清晰观察到正常与早期OA软骨中微结构的变化。通过纹理参数提取比较两组的软骨纹理特征,结果表明正常组的LRE明显高于早期OA组(P<0.01),而早期OA组的GLN、RLN远高于正常组(P<0.01),正常组的分形维数小于早期OA组(P<0.01)。结论同轴相衬技术可为骨性关节炎的早期诊断提供定量分析手段。 展开更多
关键词 同轴相位衬度成像 骨关节炎 关节软骨 纹理特征 行程长度矩阵 分形维数
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基于多级交叉局部二值模式的高光谱图像分类 认领
8
作者 王立国 张震 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 2021年第1期93-99,共7页
高光谱遥感图像的分类一直是比较活跃的研究领域,利用空间纹理特征辅助分类是其中的关键方向之一。针对传统局部二值模式仅考虑中心像元和邻域像元关系,及获得的纹理特征维度过高的问题,提出了利用多级交叉局部二值模式获取空间纹理特... 高光谱遥感图像的分类一直是比较活跃的研究领域,利用空间纹理特征辅助分类是其中的关键方向之一。针对传统局部二值模式仅考虑中心像元和邻域像元关系,及获得的纹理特征维度过高的问题,提出了利用多级交叉局部二值模式获取空间纹理特征辅助分类的方法。利用局部二值模式算子计算纹理特征时,考虑了邻域像元之间的关系,分别从水平垂直方向和对角方向计算编码值,利用不同尺度窗口生成统计直方图,将其组合获得空间纹理特征。实验表明,此方法能够在合适的维度下获取更有效的纹理特征,在辅助分类过程中进一步提高了分类性能。 展开更多
关键词 高光谱图像 纹理特征 局部二值模式 多级交叉
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文章速递基于高分二号卫星数据的农作物分类方法研究 认领
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作者 曹伟男 王文高 +2 位作者 王欣 于亚娇 刘善军 《测绘与空间地理信息》 2021年第4期158-161,共4页
针对目前高分二号卫星数据(GF-2)有较高的空间分辨率而在农业领域应用较少和农作物分类普遍存在"同谱异物"和"同物异谱"的现象,以辽宁省沈阳市苏家屯区以西的新开河村周边为试验基地,利用最佳波段组合指数法(OIF)... 针对目前高分二号卫星数据(GF-2)有较高的空间分辨率而在农业领域应用较少和农作物分类普遍存在"同谱异物"和"同物异谱"的现象,以辽宁省沈阳市苏家屯区以西的新开河村周边为试验基地,利用最佳波段组合指数法(OIF)对所选取的高分二号(GF-2)卫星数据的纹理特征和植被指数以及波段信息进行筛选,选取最佳的波段组合,以增加分类信息、减少数据冗余。最后,针对筛选后的数据,使用最大似然法进行分类,得到农作物的分类结果。结果表明,利用该方法对农作物进行分类,分类精度得到了一定程度的提高,为目前大规模农作物种植面积的精确、迅速统计提供了一套可行的方案。 展开更多
关键词 高分二号 灰度共生矩阵 纹理特征 OIF 最大似然法
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Segmentation of Visual Images by Sequential Extracting Homogeneous Texture Areas 认领
10
作者 Alexander Goltsev Vladimir Gritsenko Dušan Húsek 《信号与信息处理(英文)》 2020年第4期75-102,共28页
The purpose of the research is to develop a universal algorithm for partial texture segmentation of any visual images. The main peculiarity of the proposed segmentation procedure is the extraction of only homogeneous ... The purpose of the research is to develop a universal algorithm for partial texture segmentation of any visual images. The main peculiarity of the proposed segmentation procedure is the extraction of only homogeneous fine-grained texture segments present in the images. At first, an initial seed point is found for the largest and most homogeneous segment of the image. This initial seed point of the segment is expanded using a region growing method. Other texture segments of the image are extracted analogously in turn. At the second stage, the procedure of merging the extracted segments belonging to the same texture class is performed. Then, the detected texture segments are input to a neural network with competitive layers which accomplishe</span><span style="font-family:Verdana;">s</span><span style="font-family:""><span style="font-family:Verdana;"> more accurate delineation of the shapes of the extracted texture segments. The proposed segmentation procedure is fully unsupervised, <i></span><i><span style="font-family:Verdana;">i.e.</span></i><span style="font-family:Verdana;"></i>, it does not use any a priori knowledge on either the type of textures or the number of texture segments in the image. The research results in development of the segmentation algorithm realized as a computer program tested in a series of experiments that demonstrate its efficiency on grayscale natural scenes. 展开更多
关键词 Texture Feature Texture Window Homogeneous Fine-Grained Texture Segment Extraction of Texture Segment Texture Segmentation
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多视高分辨率纹理图像与双目三维点云的映射方法 认领 被引量:1
11
作者 杜瑞建 葛宝臻 陈雷 《中国光学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1055-1064,共10页
针对双目立体视觉重建点云模型与高分辨率纹理图像的融合问题,本文提出了一种新的纹理映射方法。在双目立体视觉系统上增设长焦纹理相机拍摄高分辨率纹理图像,利用高分辨率纹理图像与双目图像的二维特征匹配,以双目图像为桥梁,得到纹理... 针对双目立体视觉重建点云模型与高分辨率纹理图像的融合问题,本文提出了一种新的纹理映射方法。在双目立体视觉系统上增设长焦纹理相机拍摄高分辨率纹理图像,利用高分辨率纹理图像与双目图像的二维特征匹配,以双目图像为桥梁,得到纹理图像与三维点云模型的匹配关系,进而实现高分辨率纹理图像到三维点云模型的映射。同时,针对映射过程中多视纹理图像重叠部分的数据冗余,提出一种引导线点云数据分区方法,有效解决了多视纹理图像重叠部分的映射问题。通过实验验证,所提方法能够方便准确地实现多视纹理图像与双目三维点云模型的纹理映射。在本文实验条件下,三维模型的纹理可分辨原始线宽为0.157 mm的线对,与双目系统直接产生的三维模型相比,其纹理分辨率提高了1倍,验证了所提出的多视高分辨率纹理映射方法的有效性。 展开更多
关键词 纹理映射 特征匹配 立体视觉 高分辨率纹理 多视纹理图像
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乳腺肿瘤超声图像的多特征提取及分类研究 认领
12
作者 任丽 刘洋洋 +2 位作者 童莹 曹雪虹 吴意贇 《中国医疗器械杂志》 2020年第4期294-301,共8页
目的乳腺肿瘤特征提取是超声乳腺肿瘤良恶性检测的重要部分,针对传统超声乳腺肿瘤良恶性量化特征描述存在不准确等缺点,研究了一种简单、准确的特征提取方法。方法提出一种新的边界特征提取方法,首先构造超声乳腺肿瘤的形状直方图,然后... 目的乳腺肿瘤特征提取是超声乳腺肿瘤良恶性检测的重要部分,针对传统超声乳腺肿瘤良恶性量化特征描述存在不准确等缺点,研究了一种简单、准确的特征提取方法。方法提出一种新的边界特征提取方法,首先构造超声乳腺肿瘤的形状直方图,然后从局部的角度计算相关边界特征因子:最大曲率和、最大曲率峰值和、最大曲率标准差和;基于+边界特征、形状特征和纹理特征构建线性支持向量机(support vectormachine,SVM)分类器,用于乳腺肿瘤良恶性判别。结果边界特征判断良恶性乳腺肿瘤的准确率为82.69%,形状特征为73.08%,纹理特征为63.46%,多特征(边界特征、形状特征和纹理特征)为86.54%。结论边界特征相对于纹理特征和形状特征具有较高的分类准确性,结合三类特征的识别准确率最高,从多角度描述肿瘤良恶性,研究结果具有实用价值。 展开更多
关键词 乳腺肿瘤 边界特征 形状特征 纹理特征 分类
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基于特征距离与极谐变换的图像检索算法 认领
13
作者 李俊梅 万勇 李祥琴 《太赫兹科学与电子信息学报》 北大核心 2020年第6期1080-1087,共8页
为提高图像在数据集中的检索准确度,设计了基于加权距离与多元极谐变换的图像检索算法。在查询图像的色调-饱和度-亮度(HSV)空间内,提取其颜色特征;并引入贝塞尔K分布与非下采样Shearlet变换(NSST)方法得到查询图像的纹理特征,改善其对... 为提高图像在数据集中的检索准确度,设计了基于加权距离与多元极谐变换的图像检索算法。在查询图像的色调-饱和度-亮度(HSV)空间内,提取其颜色特征;并引入贝塞尔K分布与非下采样Shearlet变换(NSST)方法得到查询图像的纹理特征,改善其对模糊与亮度变换等操作的稳健性;借助四元极谐变换(QPHT)机制,将图像的QPHT模系数视为形状特征,提高对噪声与几何变换的鲁棒性。通过融合这3种特征,分别计算查询图像与数据库图像之间对应的特征距离,并赋予三者对应的权重,以测量两幅图像之间的相似度,从而准确输出检索结果。测试数据显示,与当前基于内容的图像检索技术相比,所提算法具备更高的检索准确度和鲁棒性,在多种几何变换攻击下,仍可以准确检索出目标。 展开更多
关键词 图像检索 非下采样Shearlet变换 HSV空间 颜色特征 纹理特征 四元极谐变换 形状特征 加权距离
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基于邻域纹理的线段匹配方法及应用 认领
14
作者 胡丹青 吴绍锋 林靖宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第10期2843-2848,共6页
为解决建筑场景识别与测绘标定中的线特征匹配问题,提出基于邻域纹理统计直方图比较的线段匹配方法,结合线特征在建筑结构上的位置进行筛选。提取建筑物框架线段后,利用建筑物线段邻域纹理的射影不变性,提出线段邻域纹理分区统计与基于... 为解决建筑场景识别与测绘标定中的线特征匹配问题,提出基于邻域纹理统计直方图比较的线段匹配方法,结合线特征在建筑结构上的位置进行筛选。提取建筑物框架线段后,利用建筑物线段邻域纹理的射影不变性,提出线段邻域纹理分区统计与基于纹理进行线段结构分组的模型,并提出该模型下的线段匹配评价标准,基于线段组夹角内侧各区域纹理样本分布相似度,利用线段组的几何特征作为筛选条件。理论分析与实验结果表明,该算法可以有效地应用于建筑物图像采集中的旋转、缩放、透视变换情况下的建筑物线特征匹配。 展开更多
关键词 线段匹配 纹理特征 结构特征 巴氏距离 特征描述子
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CT纹理分析技术在甲状腺结节影像研究中的应用进展 认领
15
作者 茅枭骁 征锦 《医疗卫生装备》 CAS 2020年第12期97-100,104,共5页
介绍了甲状腺结节的传统诊断方法及局限性,阐述了CT纹理分析技术的原理及具体流程,综述了CT纹理分析技术在甲状腺结节筛查、甲状腺结节良恶性鉴别、预测甲状腺癌淋巴结转移及甲状腺结节关联基因表达中的研究进展,分析了CT纹理分析技术... 介绍了甲状腺结节的传统诊断方法及局限性,阐述了CT纹理分析技术的原理及具体流程,综述了CT纹理分析技术在甲状腺结节筛查、甲状腺结节良恶性鉴别、预测甲状腺癌淋巴结转移及甲状腺结节关联基因表达中的研究进展,分析了CT纹理分析技术在甲状腺结节影像研究中存在的问题。指出了CT图像纹理特征提取的标准化、规范化以及结合深度学习算法的应用等是该领域未来的发展趋势。 展开更多
关键词 甲状腺结节 计算机断层扫描 纹理分析 纹理特征 计算机技术
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CT纹理特征分析在孤立性肺结节诊断中的研究进展 认领 被引量:2
16
作者 姚本波 余建群 《CT理论与应用研究》 2020年第1期111-118,共8页
肺癌是我国发病率位居首位的恶性肿瘤,胸部CT扫描能提高肺癌的检出率和正确诊断率。早期或没有症状的肺癌大多表现为孤立性肺结节,因此肺部结节的鉴别诊断非常重要。传统CT诊断基于肺结节影像外部及密度特征,对于部分结节,尤其是磨玻璃... 肺癌是我国发病率位居首位的恶性肿瘤,胸部CT扫描能提高肺癌的检出率和正确诊断率。早期或没有症状的肺癌大多表现为孤立性肺结节,因此肺部结节的鉴别诊断非常重要。传统CT诊断基于肺结节影像外部及密度特征,对于部分结节,尤其是磨玻璃密度结节的鉴别较困难。CT纹理特征分析基于内部灰度特点变化等多种特征的量化,为孤立性肺结节的良恶性鉴别、预后判断及基因突变预测提供有用参考,从而弥补了传统CT量化评估不足的缺点。本文总结CT纹理特征分析的基本原理、方法和工作流程及其在孤立性肺结节诊断中的应用。 展开更多
关键词 CT 纹理特征 纹理分析 孤立性肺结节
新型冠状病毒肺炎的影像组学研究 认领 被引量:2
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作者 刘发明 江桂华 +3 位作者 杨宁 魏小权 黄小杏 关琴 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2020年第4期463-467,共5页
为了识别新型冠状病毒肺炎(COVID-19)和非COVID-19肺炎(其他肺炎)的患者,提出一种基于胸部CT图像影像组学特征的分类方法。分别收集COVID-19患者和其他肺炎患者各90例的胸部CT图像,并手动勾勒肺炎病变区域;然后,利用影像组学方法提取病... 为了识别新型冠状病毒肺炎(COVID-19)和非COVID-19肺炎(其他肺炎)的患者,提出一种基于胸部CT图像影像组学特征的分类方法。分别收集COVID-19患者和其他肺炎患者各90例的胸部CT图像,并手动勾勒肺炎病变区域;然后,利用影像组学方法提取病变区域的纹理特征和直方图特征,获得每个样本对应的一阶影像组学特征向量;最后,使用纹理特征和直方图特征作为输入,构建线性支持向量机(linear SVM)模型,对COVID-19患者和其他肺炎患者进行分类。该模型使用20次10折交叉验证进行训练和测试。对于COVID-19患者,还进行了相关分析(多次比较校正-Bonferroni校正,p<0.05/7),以确定纹理和直方图特征是否与血液的实验室测试指标相关。结果表明本研究提出的方法具有良好的分类性能,分类准确度高达87.56%,敏感度为82.78%,特异性为92.33%,受试者工作特性曲线下面积为0.939,这也证明了两组人群的影像组学特征是高度可区分的,此模型可以有效地识别和诊断COVID-19患者和其他肺炎患者。相关分析结果显示某些纹理特征与白细胞、中性粒细胞和C反应蛋白正相关,而也有某些纹理特征与血氧和中性粒细胞负相关。 展开更多
关键词 COVID-19 肺炎 影像组学 纹理特征 直方图特征 支持向量机
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基于纹理特征与植被指数融合的水稻含水量无人机遥感监测 认领 被引量:1
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作者 万亮 岑海燕 +3 位作者 朱姜蓬 张佳菲 杜晓月 何勇 《智慧农业(中英文)》 2020年第1期58-67,共10页
含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数,精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前,利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数,针对... 含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数,精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前,利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数,针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的RGB图像和多光谱图像,通过提取植被指数和纹理特征,分析水稻的动态生长变化,并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明:(1)从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长,并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势;(2)与RGB图像相比,多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力,其中归一化光谱指数NDSI771,611实现了更好的预测精度(R~2=0.68,RMSEP=0.039,rRMSE=5.24%);(3)融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果 (R~2=0.86,RMSEP=0.026,rRMSE=3.51%),预测误差RMSEP分别减小了16.13%和18.75%。上述结果表明,基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的,可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。 展开更多
关键词 无人机低空遥感 水稻含水量 RGB图像 多光谱图像 植被指数 纹理特征 特征融合
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基于多特征融合的树干快速分割算法 认领 被引量:1
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作者 刘慧 朱晟辉 +1 位作者 沈跃 汤金华 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期221-229,共9页
针对传统的树干分割算法存在分割精度低、实时性差的问题,提出了一种融合深度特征和纹理特征的树干快速分割算法。首先,通过Realsense深度摄像头采集树干彩色图像和深度图像;随后,采用超像素算法对彩色图像进行分割,并融合深度和纹理相... 针对传统的树干分割算法存在分割精度低、实时性差的问题,提出了一种融合深度特征和纹理特征的树干快速分割算法。首先,通过Realsense深度摄像头采集树干彩色图像和深度图像;随后,采用超像素算法对彩色图像进行分割,并融合深度和纹理相近的相邻超像素块,最后对深度图像进行宽度检测,并对宽度在阈值范围内的物体所属的超像素块进行色调匹配,区分树干与非树干。在室内和室外植株实验中分别运用本文算法、GrabCut算法与K-均值算法进行树干分割,本文算法的平均召回率和平均准确率分别为87. 6%和95. 0%,GrabCut算法分别为78. 0%和92. 8%,K-均值算法分别为80. 2%和89. 1%;本文算法平均耗时为0. 20 s,GrabCut算法为0. 66 s,K-均值算法为4. 42 s。实验结果表明,本文算法的快速分割效果较好,在保证分割精度的同时,简化了识别过程,加快了分割速度,能够应用于室内和室外树干的分割。 展开更多
关键词 树干识别 图像分割 深度特征 纹理特征 简单线性迭代聚类算法
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一种基于SVM的烟包缺支在线检测方法 认领
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作者 邓春宁 《机械设计与制造工程》 2020年第3期77-80,共4页
为解决目前卷烟厂生产线对烟包缺支检测精度和速度要求高的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的烟包缺支在线检测方法。首先通过工业CCD摄像头采集烟包图像,并进行预处理;其次提取采集图像的灰度特征和纹理特征,根据相应指标构建特征空... 为解决目前卷烟厂生产线对烟包缺支检测精度和速度要求高的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的烟包缺支在线检测方法。首先通过工业CCD摄像头采集烟包图像,并进行预处理;其次提取采集图像的灰度特征和纹理特征,根据相应指标构建特征空间;最后建立基于多项式和高斯核函数的SVM分类方法对烟包进行缺支检测。实验结果证明,所设计的方法有效,高斯核函数精度稍高,缺支检测准确率最高可达99.8%,检测算法平均消耗时间仅为120 ms,满足烟包缺支在线检测的精度和实时性要求。 展开更多
关键词 烟包缺支检测 预处理 灰度特征 纹理特征 支持向量机
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