改进的图像纹理检索方法在矿石识别中的应用  

Application of Image Texture Retrieval in Mineral Discrimination

作　　者：陈玲[1] 沈红标[2] 李咸伟[2] 刘其真[1] 

机构地区：[1]复旦大学计算机科学与工程系,上海200433 [2]宝山钢铁股份有限公司研究院环境与资源研究所,上海201900

出　　处：《中国图象图形学报》2006年第11期1700-1703,共4页Journal of Image and Graphics

摘　　要：为了将图像纹理检索应用到某种矿石成分的识别中,在使用灰度共现矩阵和灰度行程统计矩阵进行特征提取的基础上,考虑到将纹理识别时的计算时间限制在一定范围内,提出了仅使用一个综合特征进行目标纹理检索的有效方法。实验结果表明,只要对按照欧氏距离定义的相似度进行匹配时,选取适当的相似度阈值,则该方法便能够获得满意的纹理识别结果。The paper depicts mineral discrimination through image texture retrieval. The whole procedure goes like this： firstly dividing a large image into small window images, whose feature values are then extracted according to cooccurrence matrices and gray level run length matrices, with the limit of practical computation capability, only one single feature vector is applied in the classification. As we can see in the paper, a satisfying consequence can be reached when an appropriate threshold value can be provided.

关 键 词：纹理识别 特征向量 相似度 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]