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[发明专利]一种基于迹变换的图像纹理特征融合提取方法-CN201910223522.0有效
发明人：汪宇玲;黄灵湛;黎明;何月顺 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2019-03-22 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迹变换的图像纹理特征融合提取方法，该方法将迹变换进一步泛化，迹变换的三重纹理特征用到的泛函可以是其他特征提取方法。本方法先预处理图像，再通过迹线采样提取特征并全方位扫描图像，获得所有迹线特征，然后进行特征编码得到融合纹理特征向量。本发明实质提供了一种迹变换与其他特征提取方法的融合框架，在此框架下能衍生出各种不同的融合方法。通过本发明获得的融合纹理特征能抵抗光照及RST变化，对不同纹理图像有较好的泛化描述能力，鉴别力更高，稳定性更好，且改善了迹变换特征无实际物理意义的问题。
一种基于变换图像纹理特征融合提取方法

[发明专利]基于深度学习的纺织品瑕疵检测方法-CN202211092361.4在审
发明人：魏东;张震伟;卢妍儒;于丰溢 -专利权人：潍坊大友电子科技有限公司
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习的纺织品瑕疵检测方法，涉及深度学习技术领域，包括以下步骤：S1：分析纺织品瑕疵样本的特点；S2：针对织物的纹理构建纹理预分类模型，使用所述纹理预分类模型判断样本的纹理类型；S3：基于瑕疵是否分辨纹理特征，将瑕疵样本分为特征明显的瑕疵和特征不明显的瑕疵；S4：搭建瑕疵检测模型，通过对应的检测模型对特征明显的瑕疵进行检测是否存在，若存在则输出检测结果；若不存在则进一步检测是否存在特征不明显的瑕疵，输出检测结果本发明通过分析纺织品瑕疵样本的特点，基于是否分辨纹理特征，将瑕疵样本分为特征明显的瑕疵和特征不明显的瑕疵，通过对特征明显的瑕疵和特征不明显的瑕疵分开检测，从而解决了漏检问题。
基于深度学习纺织品瑕疵检测方法

[发明专利]一种基于人力触觉感知特性的纹理粗糙度客观评价方法-CN201811375323.3有效
发明人：吴涓;曹志勇;欧阳强强;邵知宇 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-11-19 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人力触觉感知特性的纹理粗糙度客观评价方法，包括：获取已知粗糙度等级的标准纹理样本；利用人的主观评价实验将未知纹理样本与其进行比较，确定未知纹理样本的人主观粗糙度聚类等级；采集未知纹理样本表面接触时的交互数据，提取出客观特征参数；利用支持向量机算法对未知纹理客观特征参数进行分类训练，生成分别以纹理的客观特征参数、人主观粗糙度聚类等级为输入输出的纹理触觉粗糙度评价模型，及训练得到模型参数；提取出待评价纹理客观特征参数并输入模型
一种基于人力触觉感知特性纹理粗糙客观评价方法

[发明专利]一种基于三维的路面摩擦系数测量方法-CN202111087993.7有效
发明人：林红;曹民;王育强;李辉;胡秀文;胡其波;高超 -专利权人：武汉光谷卓越科技股份有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01N19/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于三维的路面摩擦系数测量方法，该方法包括：获取待测量路面的面状三维纹理数据；模拟轮胎移动的过程，根据面状三维纹理数据和预设路面顶面向下深度，获取待测量路面与模拟轮胎胎面之间的接触区域；根据接触区域，通过频率分析和接触区域断面预设划分规则，获取路面纹理的摩擦力表征，路面纹理的摩擦力表征包括沾着力响应纹理特征和滞后力响应纹理特征；根据沾着力响应纹理特征、滞后力响应纹理特征和路面摩擦系数关系模型，获取待测量路面的路面摩擦系数本发明针对传统路面摩擦系数测量结果易受橡胶性能和水膜厚度、温度、测量速度和橡胶老化等影响问题，通过更为精准的三维纹理表征方法，实现路面摩擦系数非接触式测量。
一种基于三维路面摩擦系数测量方法

[实用新型]一种微型随机纹理防伪标识-CN202220783274.2有效
发明人：田晶 -专利权人：田晶;邵振超
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G09F3/02 文献下载
摘要：本实用新型属于防伪技术领域，特别涉及一种微型随机纹理防伪标识，包含二维码层、遮挡层、纹理层、粘胶层和防粘层，各层依次从上到下分布，防伪标识尺寸小于2mm2，二维码层居中设置二维码，纹理层内设置纹理元素用于真伪鉴别。后台数据库储存纹理特征信息、防伪物品唯一标识和其他相关信息，真伪鉴别时，获取二维码和纹理特征信息，通过二维码得到唯一标识，在后台数据库中检索得到储存的纹理特征信息，与标识中的纹理特征信息进行比对，通过比对结果判断物品真伪采用本实用新型的防伪标识，可以将随机纹理防伪技术用于文玩、工艺品、珠宝等特殊场景，解决了防伪标识微型化的问题，能够产生明显的效果。
一种微型随机纹理防伪标识

[发明专利]基于邻域概率密度函数特征的水平集图像分割方法-CN200910022907.7有效
发明人：王爽;焦李成;符升高;钟桦;侯彪;田小林;缑水平;朱虎明;苏开亮 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2009-06-11 - 公布日： 2009-11-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于邻域概率密度函数特征的水平集图像分割方法，主要解决了现有方法不能有效处理自然图像的纹理基元在纹理尺度和纹理方向上的多变性的问题。其实现步骤为：初始化水平集函数；设置水平集函数迭代次数初始值和最大值；计算邻域概率密度函数特征集合；计算子集概率密度函数特征；计算相似性向量；根据水平集演化方程更新水平集函数；判断是否进入循环，如果是，则重新计算子集概率密度函数特征、相似性向量和水平集函数，否则终止循环，将水平集函数的零水平集作为输入图像的分割边界。本发明由于使用多尺度滑动窗拟合自然图像的纹理基元，较好地处理了纹理基元在纹理尺度和纹理方向上的多变性，可用于自然纹理图像的分割。
基于邻域概率密度函数特征水平图像分割方法

[发明专利]一种基于动态关联学习网络的图像去雨方法、系统及设备-CN202210541946.3有效
发明人：王中元;江奎;易鹏;邵振峰;马佳义 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态关联学习网络的图像去雨方法、系统及设备，包括雨水条纹移除和背景纹理重建的联合表达和优化，动态关联学习，双路径特征选择融合表达。在雨水条纹移除和背景纹理重建的联合表达和优化过程中，利用两阶段网络实现雨水建模和背景纹理重建。在动态关联学习过程中，利用预测的雨水分布作为先验知识辅助精确的背景纹理表达。在双路径特征选择融合表达过程中，利用原始分辨率分支和编解码分支分别学习全局结构和纹理，同时利用选择融合模块进行尺度间特征融合，实现高精度雨水去除和背景纹理重建。本发明有效利用潜在的雨水分布作为先验特征，动态地学习雨水移除和背景纹理修复之间的关联性，实现更高质量的背景纹理修复。
一种基于动态关联学习网络图像方法系统设备

[发明专利]一种神经网络的压缩方法、系统、设备以及介质-CN202011186838.6在审
发明人：尹文枫;董刚;赵雅倩 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络的压缩方法，包括以下步骤：分别计算待压缩网络的多个预设层输出的特征图在多个方向上的灰度共生矩阵；对每一个预设层在多个方向上的灰度共生矩阵各自对应的多个纹理特征分别取平均值，以利用多个纹理特征分别对应的平均值构成纹理特征向量；将每一个预设层的纹理特征向量拼接成一个纹理特征张量；将纹理特征张量输入到已完成训练的一级元网络中以得到待压缩网络的每一层的压缩比，并利用压缩比对待压缩网络进行压缩。本发明提出一种基于多尺度特征图纹理分析的神经网络压缩方法，能够减少计算量，还能够加快待压缩网络在不同Flops约束条件下的灵活压缩过程。
一种神经网络压缩方法系统设备以及介质

[发明专利]一种基于多特征描述的茶叶品质审评方法-CN202210027021.7在审
发明人：丁洁 -专利权人：北京智进未来科技有限公司
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征描述的茶叶品质审评方法，其步骤包括：1)获取所选茶叶的茶叶图像及对应茶汤图像，并对所述茶叶图像、茶汤图像分别进行标注；2)利用标注后的茶叶图像、茶汤图像分别训练一个深度特征提取器；3)分别提取所述样本集中每一茶叶图像的颜色特征和纹理特征、每一茶汤图像的颜色特征和纹理特征；4)将同一茶叶的茶叶图像的深度特征、颜色特征、纹理特征和对应茶汤图像的深度特征、颜色特征、纹理特征作为一个训练样本，训练分类器；5)对于一待评审茶叶，将该待评审茶叶的茶叶图像及对应茶汤图像的深度特征、颜色特征、纹理特征输入训练后的分类器，得到待评审茶叶的茶叶品质。
一种基于特征描述茶叶品质审评方法

[发明专利]一种云鉴别系统及云鉴别方法-CN201510230728.8有效
发明人：闫霄龙 -专利权人：闫霄龙
申请日： 2015-05-07 - 公布日： 2018-08-31 - 主分类号： G06K19/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种云鉴别系统及云鉴别方法，该方法包括：商家申请商品条码；将出厂纹理进行特征提取和压缩后与商品所对应的条码绑定后上传于云数据鉴别系统的服务器；将标签粘贴在商品上；客户端扫描标签上的条码，对标签上的纹理做特征提取，上传于云数据鉴别系统；云数据鉴别系统根据条码查询出录入的出厂纹理特征，对客户端上传的纹理特征进行鉴别，把鉴别结果以及条码所绑定的有关商品信息，返回给手机客户端。本发明的出厂纹理上传速度快，定位框可随意设置，纹理可随意设置，条码的申请时间可以在系统内查询，并能实现联网地理坐标验证，纹理特征难于被复制仿造，能实现准确有效的鉴别。
纹理条码上传数据鉴别纹理特征鉴别出厂鉴别系统特征提取客户端绑定手机客户端标签粘贴地理坐标鉴别结果扫描标签商家申请商品条码商品信息条码查询定位框仿造录入服务器标签复制验证联网查询压缩返回申请

[发明专利]基于模糊概念格的视频纹理特征提取方法-CN201110180082.9有效
发明人：同鸣;冯向玲;姬红兵;张建龙 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2011-06-29 - 公布日： 2012-01-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊概念格的视频纹理特征提取方法，主要解决现有方法计算量大、效率低、实时性不高的问题。实现步骤：(1)将视频镜头分割，将分割后的视频镜头分成视频段，并将视频段第一帧作为该视频段的关键帧；(2)将关键帧图像分块，计算图像块的灰度共生矩阵，再基于灰度共生矩阵计算二阶矩、熵等14个纹理特征向量；(3)将关键帧的图像块作为对象集、将图像块的纹理特征向量作为属性集，构成模糊形式背景，构建模糊概念格；(4)由关键帧的模糊概念格生成纹理关联规则；(5)根据关键帧的纹理关联规则，提取所在视频段中所有视频帧的纹理特征本发明能够快速、准确地提取视频纹理特征，可用于目标识别、视频检索等视频处理领域。
基于模糊概念视频纹理特征提取方法

[发明专利]基于无人机影像光谱与纹理特征的小麦氮浓度反演方法-CN202010046498.0有效
发明人：陈鹏飞 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无人机影像光谱与纹理特征的小麦氮浓度反演方法，方法包括：无人机观测系统搭建与影像获取、影像中土壤信息的自动剔除、诊断植株氮浓度的纹理指数构建以及耦合纹理指数与光谱指数的植株氮浓度诊断模型构建本发明提出可基于无人机高空间分辨率影像纹理特征来诊断植株氮浓度，并结合已有诊断植株氮浓度的光谱指数，提出用于诊断植株氮浓度的纹理指数；本发明提出了耦合影像光谱、纹理特征开展小麦植株氮浓度反演的技术方法。本发明充分利用了低空无人机影像具有高空间分辨率的特征，引入影像纹理特征，减弱“同物异谱，异物同谱”、“饱和”等现象带来的反演误差，提高植株氮浓度反演精度。
基于无人机影像光谱纹理特征小麦浓度反演方法

[发明专利]一种基于DFT压缩域的智能纹理防伪方法-CN201310244106.1无效
发明人：李京兵;沈重;李雨佳;陈明发 -专利权人：海南大学
申请日： 2013-06-19 - 公布日： 2013-10-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于DFT压缩域智能纹理方法，首先进行图像特征提取，包括：（1）通过对原始纹理图像进行DFT变换，取前8×8个系数，再对变换系数进行反DFT变换，然后用基于均值的二值量化处理，得到原始纹理图像的一个视觉特征向量V(j);（2）用户用手机对待测的纹理标签图像进行扫描，上传到服务器，运用步骤1近似的方法求出待测图像的特征向量V’(j);然后再进行图像鉴别，包括：（3）求出原始纹理图像的视觉特征向量V(j)和待测图像的视觉特征向量实验证明本发明具有自动鉴别纹理图像的能力，实现了智能纹理防伪技术。
一种基于 dft 压缩智能纹理防伪方法

[发明专利]缺陷识别方法、装置、终端设备和可读存储介质-CN202010841257.5在审
发明人：吴华;刘草 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2020-08-20 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了缺陷识别方法、装置、终端设备和可读存储介质，该方法包括分别从参考图像和待测图像中提取相应的参考纹理深度特征和待测纹理深度特征；将所述参考纹理深度特征和所述待测纹理深度特征进行纹理深度类比以确定缺陷差值流图一方面，本发明的技术方案在前期训练时，无需利用大量的训练样本进行长时间的训练，缺陷识别效果受训练样本的影响较小，在缺少训练样本时，依然可以实现良好的缺陷识别效果；另一方面，利用纹理深度类比方法提取缺陷纹理
缺陷识别方法装置终端设备可读存储介质

[发明专利]一种二维图像的特征提取方法-CN201410530036.0有效
发明人：徐琪;曾卫明 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2014-10-10 - 公布日： 2017-12-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种二维图像的特征提取方法，该方法包含如下步骤S1，对纹理图像获取Gabor滤波差分分解，获取一组二值图像集合；S2，对分解后二值图像使用统计算子提取纹理特征；S3，对提取的纹理特征向量，使用主成分分析法进行降维，并对降维后的特征向量进行纹理分类及检索。本发明具备了不需要定义纹理基元的优点，且计算复杂度适中，新提出的5个统计算子更全面的描述了分解后的纹理基元和基元的排列规则，且在识别过程中，主成分分析算法的引入，使得该方法计算速度提高，可适用于纹理图像的实时检索分类
一种二维图像特征提取方法