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基于模糊类别共生矩阵的纹理疵点检测方法
基于模糊类别共生矩阵的纹理疵点检测方法
作者:
朱德森
肖力
邹超
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
纹理疵点检测
模糊类别共生矩阵
模糊隶属函数
灰度共生矩阵
摘要:
纹理图像中的不规则部分通常称为疵点.纹理通常由空间分布和灰度分布共同描述,由于灰度共生矩阵能兼顾二者,因此具有很好的描述纹理的能力,不过其对纹理的正常部分与不正常部分的区分能力仍然有限,且计算效率低.为克服灰度共生矩阵以上的不足,提出了一种用模糊类别共生矩阵的方法来检测不规则纹理.该方法首先通过学习纹理的基本特征,如纹理的灰度概率密度分布、纹理主方向和周期等来确定模糊类别共生矩阵的一些关键参数,并将灰度级划分为几个纹理色调类别;然后根据后验概率函数得出各个灰度级对每个色调类别的模糊隶属度,同时计算模糊类别共生矩阵,并提取一些更为简单的特征;最后利用异常点检测的方法,即可很好地区分正常纹理和疵点.实践证明,该方法不仅比已有的灰度共生矩阵方法更简单,计算效率更高,而且能更好地表示不规则纹理.
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文献信息
篇名
基于模糊类别共生矩阵的纹理疵点检测方法
来源期刊
中国图象图形学报
学科
工学
关键词
纹理疵点检测
模糊类别共生矩阵
模糊隶属函数
灰度共生矩阵
年,卷(期)
2007,(1)
所属期刊栏目
图像分析和识别
研究方向
页码范围
92-97
页数
6页
分类号
TP391.41
字数
4349字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-8961.2007.01.016
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
朱德森
华中科技大学控制科学与工程系
35
353
10.0
17.0
2
邹超
华中科技大学控制科学与工程系
5
172
4.0
5.0
3
肖力
华中科技大学控制科学与工程系
24
188
7.0
13.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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(167)
1991(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2002(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2006(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2007(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2008(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2009(7)
引证文献(3)
二级引证文献(4)
2010(7)
引证文献(6)
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2011(16)
引证文献(8)
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2012(15)
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二级引证文献(13)
2014(18)
引证文献(5)
二级引证文献(13)
2015(22)
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2016(27)
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二级引证文献(25)
2017(21)
引证文献(0)
二级引证文献(21)
2018(29)
引证文献(3)
二级引证文献(26)
2019(29)
引证文献(7)
二级引证文献(22)
2020(6)
引证文献(1)
二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
纹理疵点检测
模糊类别共生矩阵
模糊隶属函数
灰度共生矩阵
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
主办单位:
中国科学院遥感与数字地球研究所
中国图象图形学学会
北京应用物理与计算数学研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-8961
CN:
11-3758/TB
开本:
大16开
出版地:
北京9718信箱
邮发代号:
82-831
创刊时间:
1996
语种:
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
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