导读:本文包含了图像纹理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:纹理,灰度,图像,特征,计算机,局部,摄影术。
图像纹理论文文献综述
陈静,张艳新,姜媛媛[1]（2019）在《融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法》一文中研究指出针对单一纹理特征与单一分类器对失真纹理图像分类识别率差的问题,提出了一种融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法。利用改进的方向梯度直方图(HOG)特征提取方法以及局部二值模式(LBP)图像的灰度共生矩阵进行特征提取;将提取的特征矩阵级联组成一个新的特征矩阵,利用主成分分析法进行降维融合处理;降维融合后的特征矩阵输入随机森林,通过融合投票得到最终的识别率。在KTH-TIPS失真纹理图像库上进行对比实验,结果表明:采用融合多特征与随机森林的分类方法提高了失真纹理图像的分类正确率,且具有更好的实时性。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年12期）
沈荻帆,丁洁[2]（2019）在《基于NSCT和纹理特征的SAR图像相干斑抑制》一文中研究指出提出了一种基于非下采样轮廓波变换和纹理特征的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制方法。由于SAR图像的相干成像原理,造成其固有的相干斑噪声,对后续的图像处理会造成很大的困难。针对相干斑噪声的抑制问题,利用非下采样轮廓波变换的平移不变特性,结合变换后的高频子带系数的纹理模型特征,生成各子带系数自适应阈值,再经反变换,达到相干斑噪声抑制目的。实验数据表明,该方法经边缘保持指数(ESI)和等效视数(ENL)评测,能较好的抑制噪声,且更好的保持边缘。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年33期）
张陵,常喜强,高宝琪,王学民,王志远[3]（2019）在《基于最优鉴别特征的电力设备铭牌图像边缘纹理数据识别》一文中研究指出为解决电力纹理图像精准识别率低下的问题,提出基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理智能识别方法。在电力模糊图像的最优特征鉴别子集中,通过计算提取复杂度的方式,统计图像纹理的邻类参量,完成基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理参量提取。在此基础上,利用边缘神经网络中电力图像节点的分布情况,计算智能平滑参数,并根据现有模糊图像的具体数量,对识别流程进行完善创新,实现新型智能识别方法的搭建。与现有识别手段相比,应用基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理智能识别方法后,横波、纵波电力纹理图像识别准确率的最大值均超过90%,精准识别率低下的问题得到有效解决。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年11期）
陈佳,丁茜琳,王铮,谢东,金观桥[4]（2019）在《基于常规CT图像的纹理分析在进展期胃癌新辅助化疗疗效预测中的价值》一文中研究指出目的探讨CT纹理分析对进展期胃癌新辅助化疗疗效的预测价值。方法回顾性分析广西医科大学附属肿瘤医院2013年1月至2018年3月连续入组的75例接受新辅助化疗及根治性胃癌切除术患者。根据新辅助化疗疗效将患者分为有效组和无效组。患者于新辅助化疗前、后行腹部CT增强检查。选取病灶最大层面图像,应用MaZda软件提取病变部位新辅助化疗术前CT纹理特征,采用交互信息法、Fisher算法、分类错误概率联合平均相关系数及联合法对纹理特征进行筛选,然后用原始数据分析法、主要成分分析法、线性分类分析法和非线性分类分析法对胃癌患者新辅助化疗疗效进行预测。由2名医师共同评估CT直接征象(肿瘤最大厚度、胃壁蠕动性、浆膜浸润、强化方式、淋巴结转移、远处转移)及间接征象(腹腔积液、腹膜增厚或腹膜结节)。通过多元回归分析联合以上CT征象,构建主观征象的预测模型。比较纹理分析与CT主观征象模型的诊断效能。结果各扫描期相中,预测新辅助化疗疗效的纹理特征主要来自静脉期,误判率最小为2.67%。纹理特征参数选择方法中,联合法选择的纹理特征参数预测病变的误判率最低,为2.67%。纹理特征分类分析方法中,非线性分类分析和线性分类分析预测的误判率最低(2.67%)。但是,总体上非线性分类分析预测的错判率(2.67%～32.00%)低于线性分类分析(2.67%～42.67%)。纹理分析预测模型诊断的敏感度97.8%,特异度96.7%,准确率97.3%。CT主观征象诊断模型中,准确率为57.4%,敏感度57.4%,特异度53.6%。结论常规CT纹理分析可为预测进展期胃癌新辅助化疗疗效提供可靠的客观依据,其预测效能高于CT主观征象模型。(本文来源于《临床放射学杂志》期刊2019年11期）
谭惠斌,熊飞,黄文才,王涛,李涵翰[5]（2019）在《CT平扫图像纹理分析在肾透明细胞癌与肾乏脂性血管平滑肌脂肪瘤鉴别诊断中的价值》一文中研究指出目的探讨CT平扫图像图像纹理分析对肾透明细胞癌(ccRCC)和肾乏脂性血管平滑肌脂肪瘤(fp-RAML)的鉴别诊断价值。方法纳入2012年1月至2018年5月间本院经手术病理证实为ccRCC或fp-RAML且行CT平扫检查患者43例,男14例,女29例;年龄(55.37±11.89)岁,共43个病灶,ccRCC 21个,fp-RAML 22个。利用其CT平扫图像进行纹理分析,从灰度直方图、共生矩阵、绝对梯度、自回归模型及小波变换中提取纹理特征值,再用费希尔参数(Fisher)法、最小分类误差与最小平均相关系数法(POE+ACC)及相关信息测度法(MI)从纹理参数中分别选择10个最优纹理特征值,使用Mazda的B11工具的线性判别分析法(LDA)和非线性判别分析法(NDA)对纹理特征进行分析,计算出其识别ccRCC和fp-RAML的最小错误率。LDA的最大分类特征应用于K邻近分类(KNN),NDA的最大分类特征则用于神经网络(ANN)进行鉴别诊断。利用Mazda提取的全部纹理参数做主成分分析、聚类降维,并用热图中差异明显的纹理特征参数做逻辑回归分析。结果 POE+ACC-NDA/ANN法鉴别ccRCC和fp-RAML效能最好,最小错误率最低,该方法分别与Fisher-LDA/KNN、Fisher-NDA/ANN、POE+ACC-LDA/KNN、MI-LDA/KNN及MI-NDA/ANN法对比分析,差异均有统计学意义(χ~2值分别为3.56、2.15、3.29、2.14、2.27;P值分别为0.019、0.022、0.017、0.021、0.014)。在热图中差异明显的纹理特征参数判别结果较Mazda POE+ACC-NDA/ANN法正确率低。结论 Mazda纹理分析软件的POE+ACC-NDA/ANN法利用CT平扫图像进行纹理分析,在ccRCC和fp-RAML鉴别诊断时有最小错误诊断概率,因此,在只有CT平扫图像时使用MaZda软件的POE+ACC-NDA/ANN进行图像纹理分析实现ccRCC和fp-RAML的安全鉴别诊断是可行的。(本文来源于《临床放射学杂志》期刊2019年11期）
王楠,刘爱连,李烨,徐明哲,王学东[6]（2019）在《基于单源双能CT平扫图像的纹理分析对肝脓肿和肝转移瘤的鉴别价值》一文中研究指出目的:探讨单源双能CT平扫图像结合纹理分析对肝脓肿和肝转移瘤的鉴别诊断价值。方法:回顾性分析2011年9月-2016年12月采用单源双能CT行CT能谱成像平扫的26例肝脓肿(27个病灶)和29例肝转移瘤(39个病灶)患者的病例资料,所有入组病例均见明显的中心液化区。在AW 4.5工作站上,重建单能量图像(40～70 keV)用于纹理分析,选择病灶囊腔最大层面勾画兴趣区(ROI)。应用灰度直方图及灰度共生矩阵纹理分析方法测定熵值、能量、偏度、方差及逆差矩5个参数。采用独立样本t检验(正态分布)或Mann-Whitney U(非正态分布)比较两组间各参数差异性,绘制受试者操作特征(ROC)曲线,比较各参数诊断效能。选择两个最佳参数进行二元logistics回归分析,比较不同单能量下诊断效能。结果:40 keV、50 keV、60 keV条件下肝脓肿能量及逆差矩小于肝转移瘤,熵值及方差大于肝转移瘤(P均<0.05)。50 keV及60 keV条件下偏度小于肝转移瘤(P均<0.05)。其中50 keV条件下诊断肝转移瘤效能最高,AUC为0.782,敏感度88.9%,特异度69.2%。70 keV条件下肝脓肿方差大于肝转移瘤(P<0.05)。结论:基于单源双能CT平扫图像的纹理分析能够有效鉴别肝脓肿与肝转移瘤,50 keV图像结合纹理分析诊断效能最佳。(本文来源于《放射学实践》期刊2019年11期）
黄兴华,叶军一,熊杰[7]（2019）在《基于纹理特征融合的道路垃圾图像识别及提取》一文中研究指出为准确利用机器视觉对道路垃圾图像进行识别及提取,在对现有纹理特征提取方法基础上,提出一种纹理特征融合与支持向量机(SVM)相结合的分类识别方法。对局部二值模式(LBP)进行改进,得到改进后的A-LBP;将A-LBP与Uniform LBP进行特征融合得到AD-LBP;利用AD-LBP和梯度方向直方图(HOG)算法对图像进行特征提取,训练SVM对测试样本进行识别分类;对识别出的图像进行形态学处理提取垃圾的质心位置。在沥青道路上进行的垃圾识别及提取实验结果表明,利用AD-LBP+HOG算法进行道路垃圾识别,识别率可达95.58%,并能准确提取垃圾的质心位置。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年11期）
张晓祥,张衡,刘文华[8]（2019）在《CT图像纹理分析急性缺血性脑梗死的应用价值》一文中研究指出目的:探讨CT纹理分析技术早期诊断急性缺血性脑梗塞的应用价值。方法:回顾性分析33例CT、MRI及临床资料完整的急性缺血性脑梗死病例(病灶首次发生而且病灶对称侧对应区无器质性病变);在急性脑缺血性梗死面的轴面图像上及对称侧手动勾画大小相等的ROI,应用纹理分析方法测定灰度均值、最大强度、最小强度、熵、标准差、对比、偏度、峰态、逆差矩、角二阶矩、相关等11个纹理参数。分析急性缺血性脑梗死病灶侧与对侧相应正常组织的纹理参数特征;采用独立样本t检验(正态分布且方差齐)比较急性缺血性脑梗死组与对照组纹理参数的差异。采用ROC曲线分析有统计学意义的参数预测纹理分析的效能。P <0.05为差异有统计学意义。结果:两组间的灰度均值(t=-2.74)、最大强度(t=-2.81)和最小强度(t=-2.24)的差异均有统计学意义(P均<0.05),纹理参数灰度均值、最大强度和最小强度敏感性和特异性分别为87.9%、57.6%,63.6%、78.8%,57.6%、72.7%;ROC曲线下面积(AUC)值分别0.73、0.72和0.67(P均<0.05)。两组间熵、标准差、对比、偏度、峰态、逆差矩、角二阶矩、相关均无统计学意义(P> 0.05)。结论:CT图像纹理参数灰度均值、最大强度和最小强度有助于临床对急性缺血性脑梗塞做出早期诊断并及时进行治疗,有一定的临床应用价值。(本文来源于《影像研究与医学应用》期刊2019年22期）
樊红卫,邵偲洁[9]（2019）在《基于灰度图像纹理分析的电主轴不平衡故障诊断方法》一文中研究指出针对转子不平衡,首次提出了基于灰度图像纹理分析的故障诊断方法。首先将转子振动信号转化为二维灰度图像,并利用局部二值模式提取灰度图像的纹理特征;通过二维傅里叶变换提取灰度图像的特征频率,并采用灰度图像二维矩阵的平方和来表征图像的明暗程度,由此来区分不同程度的不平衡故障。在某电主轴系统平台上,完成了转子正常和3种不同程度转子不平衡的故障诊断试验,结果表明所提出的方法能够有效区分不同程度的转子不平衡,为旋转机械的故障诊断提供了一种新方法。(本文来源于《制造技术与机床》期刊2019年11期）
夏鹏,王国祥,刘栋,蒋兆贯[10]（2019）在《基于常规磁共振成像的图像纹理分析对肝局灶性病变的鉴别诊断价值》一文中研究指出目的:探讨常规磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像纹理分析对肝血管瘤和原发性肝癌的鉴别诊断价值。方法:应用Mazda软件分析59例患者(共128个病灶)的磁共振T1WI和T2WI图像纹理。分别采用Fisher系数(Fisher coefficient,Fisher)、分类错误概率联合平均相关系数(classification error probability combined with average correlation coefficients,POE+ACC)、交互信息(mutual information,MI)和3种方法联合等纹理特征提取方法提取肝局灶性病变的纹理特征;运用原始数据分析(raw data analysis,RDA)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)、非线性判别分析(nonlinear discriminant analysis,NDA)和主要成分分析(principal component analysis,PCA)等4种统计学方法进行判别分类,结果以错判率表示。用非参数检验方法Mann-Whitney U检验比较两种成像序列图像纹理特征,判别分类的误判率差异。结果:基于T1WI图像纹理分析分类判别原发性肝癌和肝血管瘤的误判率在9.38%～35.16%,基于T2WI图像纹理分析分类判别的误判率在0.00%～26.56%,两组之间差异有统计学意义(P=0.002)。结论:常规MRI纹理分析可为肝血管瘤和原发性肝癌的鉴别诊断提供可靠的客观依据。(本文来源于《肿瘤影像学》期刊2019年05期）
图像纹理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了一种基于非下采样轮廓波变换和纹理特征的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制方法。由于SAR图像的相干成像原理,造成其固有的相干斑噪声,对后续的图像处理会造成很大的困难。针对相干斑噪声的抑制问题,利用非下采样轮廓波变换的平移不变特性,结合变换后的高频子带系数的纹理模型特征,生成各子带系数自适应阈值,再经反变换,达到相干斑噪声抑制目的。实验数据表明,该方法经边缘保持指数(ESI)和等效视数(ENL)评测,能较好的抑制噪声,且更好的保持边缘。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图像纹理论文参考文献
[1].陈静,张艳新,姜媛媛.融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法[J].传感器与微系统.2019
[2].沈荻帆,丁洁.基于NSCT和纹理特征的SAR图像相干斑抑制[J].科技创新与应用.2019
[3].张陵,常喜强,高宝琪,王学民,王志远.基于最优鉴别特征的电力设备铭牌图像边缘纹理数据识别[J].自动化与仪器仪表.2019
[4].陈佳,丁茜琳,王铮,谢东,金观桥.基于常规CT图像的纹理分析在进展期胃癌新辅助化疗疗效预测中的价值[J].临床放射学杂志.2019
[5].谭惠斌,熊飞,黄文才,王涛,李涵翰.CT平扫图像纹理分析在肾透明细胞癌与肾乏脂性血管平滑肌脂肪瘤鉴别诊断中的价值[J].临床放射学杂志.2019
[6].王楠,刘爱连,李烨,徐明哲,王学东.基于单源双能CT平扫图像的纹理分析对肝脓肿和肝转移瘤的鉴别价值[J].放射学实践.2019
[7].黄兴华,叶军一,熊杰.基于纹理特征融合的道路垃圾图像识别及提取[J].计算机工程与设计.2019
[8].张晓祥,张衡,刘文华.CT图像纹理分析急性缺血性脑梗死的应用价值[J].影像研究与医学应用.2019
[9].樊红卫,邵偲洁.基于灰度图像纹理分析的电主轴不平衡故障诊断方法[J].制造技术与机床.2019
[10].夏鹏,王国祥,刘栋,蒋兆贯.基于常规磁共振成像的图像纹理分析对肝局灶性病变的鉴别诊断价值[J].肿瘤影像学.2019
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