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oe1(光电查) - 科学论文

14 条数据
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  • 基于图像分析技术的膏体充填材料微观结构纹理特征分析

    摘要： 水泥基材料（如砂浆、混凝土和水泥充填料回填体CPB）的强度取决于其微观结构（例如孔隙结构和颗粒与骨架的排列）。已有大量研究探讨了强度与孔隙结构（如孔径及其分布）之间的关系，但微观形貌特征却鲜少受到关注。纹理作为描述样品表面特性的全局特征，是量化微观形貌属性的有效途径。在统计分析中，灰度共生矩阵（GLCM）特征和田村纹理是最具代表性的纹理特征表征方法。通过单轴抗压强度试验和扫描电子显微镜分别获取了三种不同固体浓度浆体制备的回填体试样的力学强度和截面图像?；谕枷穹治黾际跫扑懔瞬煌琒EM图像的纹理特征，进而分析了这些参数与强度之间的相关性。实验证明该方法能有效对CPB的微观形貌特征进行定量分析。纹理特征与无侧限抗压强度存在显著相关性，利用CPB微观结构的纹理参数进行强度预测具有可行性。

    关键词： 水泥膏体充填体、无侧限抗压强度、田村纹理、微观结构、定量分析、纹理特征、灰度共生矩阵特征

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • 基于定量超声参数图像不同特征的乳腺肿瘤分类

    摘要： 理论基础与研究目的 基于超声B模式的形态学与纹理分析及Nakagami参数成像被提出用于乳腺肿瘤特征描述。由于这三种超声组织特征类别分别提供乳腺肿瘤不同物理特性的信息，联合上述方法有望为乳腺肿瘤分类提供更多线索。 材料与方法 为验证该概念的有效性，从160例临床病例获取原始数据。提取六种形态学特征参数、四种纹理特征及良恶性Nakagami参数进行评估。采用Pearson相关矩阵计算不同特征参数间的相关性，分别运用模糊C均值聚类与逐步回归技术确定最优特征集。通过逻辑回归、受试者工作特征曲线及支持向量机评估诊断效能。 结果 联合形态学特征参数（如最短距离标准差）、纹理特征（如方差）与Nakagami参数时获得最佳性能：准确率89.4%、特异度86.3%、敏感度92.5%，受试者工作特征曲线下面积0.96。基于最优特征集，采用模糊C均值聚类、逻辑回归及支持向量机进行乳腺肿瘤分类时无显著差异。 结论 因此我们证实，不同物理超声特征具有功能互补性，从而提升乳腺肿瘤诊断性能。此外，具有最大鉴别效能的最优特征集应与分类器效力无关。

    关键词： 形态学特征、乳腺超声、Nakagami参数、纹理特征、分类

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • 一种利用红外热像仪补偿灰尘导致温度测量误差的新方法

    摘要： 工业过程中产生的粉尘对红外测温精度有严重影响，这也是红外工业测温方法应用受限的主要原因。为降低粉尘对红外测温的影响，本文提出一种补偿粉尘所致测量误差的新方法。首先分析粉尘导致测温误差的来源，基于红外测温原理提出以粉尘透射率为关键但难以确定的补偿方法；随后为解决粉尘透射率确定难题，定义空间温度级共现矩阵和邻域温度级依赖矩阵，用于提取受粉尘影响的红外热图像纹理特征；最后通过整合参数优化的堆叠降噪自编码器与支持向量回归，建立基于所提特征确定粉尘透射率的粉尘透射率模型。实验结果表明，该补偿方法能有效降低粉尘对红外热像仪精度的影响。

    关键词： 温度测量、粉尘透射率、粉尘、纹理特征、补偿模型、红外热像仪

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • Landsat 8数据与SAR纹理图像的特征级融合在城市土地覆盖分类中的应用

    摘要： 每种城市土地覆盖类型都具有独特的热力特征。因此，热红外遥感可用于监测城区温度差异，并分析地表温度与土地覆盖类型之间的关系。另一方面，合成孔径雷达（SAR）传感器因其具备昼夜穿透云层作业能力，且能捕捉地表材料的结构与介电特性，在土地覆盖分类中发挥着日益重要的作用。本研究提出将SAR影像与Landsat 8数据全波段（光学与热红外）进行特征级融合，以提高城市土地覆盖分类精度。在基于对象的图像分析算法中，利用Landsat 8与SAR影像的分割区域，结合地表温度、热红外与光学波段的光谱关系，以及灰度共生矩阵空间测量的SAR纹理特征，开展知识驱动的分类。评估结果表明：对Landsat 8与SAR数据进行特征级融合后，总体分类精度提升约2.48%，Kappa系数提高约0.06。

    关键词： 热红外遥感、SAR数据、面向对象图像分析、纹理特征、特征级融合

    更新于2025-09-23 15:21:21

  • 基于血小板的光谱特征用于纹理图像检索

    摘要： 有效的纹理特征是任何基于内容的图像检索系统中的关键组成部分。本研究提出了一种基于图像增强技术的新纹理特征。作者有效利用幂律变换(PLT)提取了称为"基于PLT的光谱特征"的新型光谱纹理特征。在Brodatz纹理数据库和Salzburg纹理图像库上的大量实验证明了所提技术的有效性，并表明这些特征显著优于广泛使用的Gabor和小波特征。新特征还与近期发表的Gabor特征高斯Copula模型及局部四元模式(LTrP)进行了对比。实验结果证实，相比当前最先进的Gabor、小波、Gabor高斯Copula模型及LTrP，所提特征对尺度、方向和光照失真具有更强的鲁棒性。

    关键词： 基于内容的图像检索、曲波特征、幂律变换、Gabor特征、纹理特征

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • [2019年IEEE电气工程与光子学国际会议(EExPolytech) - 俄罗斯圣彼得堡(2019.10.17-2019.10.18)] 2019年IEEE电气工程与光子学国际会议(EExPolytech) - 影像组学：利用内窥镜成像提取更多特征

    摘要： 癌症是全球首要死因，而检测延迟是其高死亡率的最主要因素。计算机可辅助放射科医师分析医学影像并检测癌症。放射组学是指通过计算机从医学影像中提取信息，利用机器学习算法有望实现更快速、更精准的癌症筛查。内镜成像与X射线成像（计算机断层扫描）是医学影像中两种常用方法。本文探讨了内镜与CT扫描图像的优势与局限，分析了可从这两种成像中提取的特征，并最终对这两种影像方法在计算机辅助检测系统中的应用进行了比较研究。

    关键词： 特征提取、计算机断层扫描（CT）、内镜图像、放射组学、纹理特征

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • 利用多时相数字航空彩色红外影像改进中欧混交林基于激光雷达的树种制图

    摘要： 数字彩色红外（CIR）航空影像在全球多地已实现常态化采集，是森林资源监测评估的宝贵数据源。然而这些数据用于自动化单木树种识别的潜力尚未充分挖掘。要最大化发挥数字CIR航空影像在单木树种识别中的作用，可将其与激光雷达（LiDAR）系统和三维分割算法等现代互补遥感技术相结合。本研究探讨了多时相数字CIR正射影像能否提升德国东部温带混交林基于机载LiDAR的单木树种识别精度。结果表明：不同视角-光照条件下获取的多时相数字CIR正射影像纹理特征具有树种特异性，将这些纹理特征与LiDAR指标结合后，识别总体精度达77.4%（Kappa系数0.68），显著优于单独使用LiDAR数据（总体精度69.3%，Kappa系数0.58）。其中近红外波段平均灰度值对分类贡献最大。研究表明，多时相数字航空影像与机载LiDAR数据的协同运用，有望实现中欧混交林单木树种的高精度分类。

    关键词： 数字CIR正射影像、纹理特征、多时相、树种、机载激光雷达

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 一种基于强度的多级分类新方法用于血管内超声图像中的冠状动脉斑块特征分析

    摘要： 背景：血管内超声（IVUS）是冠心病常用的诊断成像方法。虚拟组织学（VH）将斑块成分分为纤维组织（FT）、纤维脂肪组织（FFT）、坏死核心（NC）或致密钙化（DC）。但VH每次心跳仅能获取单帧图像，且需特定软件提取射频数据。本研究提出一种基于强度的新型多级分类模型用于斑块特征分析。 方法：手动分割所有IVUS帧中内膜与中外膜间的斑块区域。从斑块区域提取54项特征，包括一阶统计量、灰度共生矩阵、Law能量测度、扩展灰度游程长度矩阵、强度及局部二值模式。通过主成分分析（PCA）筛选最优特征作为分类模型输入。采用包含三个网络的基于强度多级分类模型，将斑块成分分为FT、FFT、NC或DC：网络1将低强度成分区分为FT/FFT与NC/DC组；网络2进一步划分FT/FFT为FT或FFT；网络3则对剩余成分及高强度组分进行NC或DC分类。每个网络使用PCA获得的三种不同输入特征以提升分类精度。通过灵敏度、特异度、准确率及受试者工作特征曲线评估分类性能。 结果：定量结果显示该方法对所有组织类型均呈现显著高分类准确率。各分类器准确率分别为85.1%、71.9%和77.2%，曲线下面积达0.845、0.704和0.783。特别地，该方法在区分FT/FFT与NC/DC组时获得较高灵敏度（82.0%）和特异度（87.1%）。 结论：结果证实该方案在基于IVUS的组织特征分析中具有临床应用价值。

    关键词： 血管内超声、基于强度的多级分类、纹理特征、斑块表征、主成分分析

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于图像纹理分析的SAR影像匹配改进方法

    摘要： 与光学图像相比，高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像的匹配过程更为复杂，但由于其广泛应用而尤为重要。当前研究的主要目标是通过采用灰度共生矩阵（GLCM）进行纹理分析来改进SAR图像匹配流程。该方法使用了一对TerraSAR-X图像的三个部分进行实施。结果表明，在某些低纹理区域，传统图像匹配算法无法检测到对应点，而在图像匹配过程中使用其他纹理特征可提高可接受匹配点的数量。

    关键词： 灰度共生矩阵、纹理特征、光流法、SAR图像匹配

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • [IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018年8月20日-24日)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 基于几何与纹理网络的自动眼动追踪估计

    摘要： 眼动估计是自动人类行为理解中的一个重要问题。本文提出了一种基于深度学习的眼动方向推断方法。该方法采用网络集成技术，同时捕捉几何与纹理信息。首先，利用从面部关键点位置提取的几何特征训练深度神经网络（DNN）；其次，针对纹理特征分别训练三个卷积神经网络（CNN），分别处理左眼区域、右眼区域及双眼组合区域的图像块；最后通过通道拼接融合四路信息，并训练全连接层预测最终眼动方向。实验在Columbia眼动和TabletGaze两个公开数据集上进行，全面评估表明所提框架具有优越性能。我们还评估了最新提出的Swish激活函数相较于修正线性单元（ReLU）在眼动估计任务中的表现。

    关键词： 纹理特征、几何特征、深度学习、眼动追踪估计、Swish激活函数

    更新于2025-09-09 09:28:46