云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- GLCM

GLCM: 作品数：145被引量：831H指数：12; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：刘哲张超马金凤郭军胡林更多>>; 相关机构：国土资源部西安电子科技大学中国科学院华北电力大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划博士科研启动基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>

基于SSWT‑GLCM与改进WOA‑SVM的变压器机械故障时频诊断: 《振动．测试与诊断》2024年第6期1135-1143,1247,共10页杨义李晓华李俊聪赵文彬陈皖皖夏能弘; 国家自然科学基金资助项目(51607110)。; 为进一步提高变压器故障诊断精度,提出一种基于同步压缩小波变换(synchrosqueezed wavelet transform,简称SSWT)-灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,简称GLCM)的变压器机械故障时频诊断方法。首先,利用SSWT对变压器振动信...; 关键词：变压器同步压缩小波变换灰度共生矩阵改进鲸鱼算法优化-支持向量机算法故障分类

基于像素紧密程度的多源遥感影像信息提取方法: 《计算技术与自动化》2024年第4期97-103,共7页洪倩李志斌陈晓枫李本良臧玉魏; 国网总部管理科技项目(5500-202056438A-0-0-00)。; 遥感影像在采集过程中,地面覆盖种类数量庞大且采集影像清晰度低、分辨率较差,关键像素特征之间的阈值衡量标准模糊,导致信息提取难度增大,从而降低信息利用率。为此,提出了基于像素紧密程度的多源遥感影像信息提取方法。利用Contourle...; 关键词：CONTOURLET变换 SLIC超像素分割法 CIE LAB色彩空间 GLCM灰度共生矩阵相关向量机分类模型

基于GLCM和深度神经网络特征融合的小样本肺炎诊断算法: 《计算机科学与应用》2024年第2期489-500,共12页朱晓徐静李新民; 针对图像分类的各种深度神经网络模型发展迅速,但是在训练样本极少的情况下,深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现。纹理是医学影像中图像识别的关键特征,本文使用灰度共生矩阵(Gray Level Co-Occurrence Matrix, GLCM)提取胸部X...; 关键词：图片分类小样本灰度共生矩阵 ResNet50

基于PCA信息熵特征融合的遥感影像变化检测被引量：1: 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》2023年第4期398-412,共15页火久元刘梦; National Natural Science Foundation of China(No.61862038);Gansu Province Science and Technology Program(No.20JR10RA213);Gansu Province Science and Technology Program-Innovation Fund for Small and Medium-sized Enterprises(No.21CX6JA150);Foundation of a Hundred Youth Talents Training Program of Lanzhou Jiaotong University。; 为提高遥感影像变化检测的准确率,本研究结合遥感影像中丰富的纹理信息与邻域信息,引入信息论中信息熵的概念,从特征融合的角度提出了一种基于主成分分析(PCA)信息熵融合纹理特征与邻域特征的遥感影像变化检测方法。首先,通过灰度共生...; 关键词：PCA信息熵遥感影像(GLCM) 灰度共生矩阵纹理特征邻域特征

基于模糊共生网络的SAR遥感场景分类: 《遥感信息》2023年第6期103-109,共7页周易卢延荣; 国家自然科学基金(62001198);甘肃省青年科技基金计划(21JR7RA246、21JR7RA247)。; 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的场景分类被广泛运用于军事和民用领域,而合成孔径雷达图像存在场景复杂、图像分辨率低等特点,使其准确分类成为挑战。由此,文章提出基于模糊共生网络的合成孔径雷达图像场景分类方法...; 关键词：SAR图像场景分类 GLCM SVM 准确率

基于LSP与GLCM方法的碎米识别特性研究: 《中国粮油学报》2023年第10期196-203,共8页徐子龙杨柳肖轩范雨超罗洋李瑜裴后昌张永林; 湖北省自然科学基金项目(2022CFB944);湖北省教育厅科研项目(Q20211609);江苏省食品先进制造重点实验室开放基金项目(FM-202103);湖北省重点研发计划项目(2022BBA0047);武汉轻工大学校杰出青年科研项目(2020J06)。; 随着农业机械化的不断推进,稻米加工过程中的碎米率逐步上升,碎米的快速准确识别对于大米加工与分级等具有重要意义,高效碎米识别方法的建立与应用是提高碎米的利用价值的有效途径。以米粒为研究对象,采用计算机视觉技术提取米粒特征,...; 关键词：碎米图像识别 LSP GLCM SVM

EMU-Net: Automatic Brain Tumor Segmentation and Classification Using Efficient Modified U-Net: 《Computers, Materials & Continua》2023年第10期557-582,共26页Mohammed Aly Abdullah Shawan Alotaibi; Tumor segmentation is a valuable tool for gaining insights into tumors and improving treatment outcomes.Manual segmentation is crucial but time-consuming.Deep learning methods have emerged as key players in automating...; 关键词：MR images GLCM SVM SEGMENTATION U-Net CNN

基于SVM的肺部图像分类: 《信息与电脑》2023年第17期60-63,共4页张毅宇; 针对肺部图片中肺部病症复杂,导致人工识别精度低的问题,提出基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的肺部图像分类方式。首先,对图像进行预处理以提高图像质量,从图像中分离所需的肺部癌症对象。其次,通过灰度共生矩阵(Gray Leve...; 关键词：支持向量机(SVM) 肺部图像识别灰度共生矩阵(GLCM)

基于TIRM序列不同区域的GLCM纹理特征对乳腺肿块的诊断价值被引量：2: 《中国CT和MRI杂志》2023年第9期101-103,共3页钱丽李通唐彩银; 泰州市社会发展项目(SSF20210111)。; 目的探究基于磁共振T2WI反转恢复压脂(TIRM)序列乳腺肿块中央区、边缘区和整体区三个不同区域的灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征鉴别乳腺良恶性肿块的诊断价值。方法回顾性收集本院2016年5月至2021年4月经手术或穿刺病理证实并行术前乳腺MR...; 关键词：乳腺肿瘤磁共振成像纹理分析感兴趣区

Plant Leaf Diseases Classification Using Improved K-Means Clustering and SVM Algorithm for Segmentation: 《Computers, Materials & Continua》2023年第7期367-382,共16页Mona Jamjoom Ahmed Elhadad Hussein Abulkasim Safia Abbas; supported by Princess Nourah bint Abdulrahman University Researchers Supporting Project number(PNURSP2023R104);Princess Nourah bint Abdulrahman University,Riyadh,Saudi Arabia.; Several pests feed on leaves,stems,bases,and the entire plant,causing plant illnesses.As a result,it is vital to identify and eliminate the disease before causing any damage to plants.Manually detecting plant disease ...; 关键词：SVM machine learning GLCM algorithm K-means clustering LBP

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