内容概要：文档主要介绍了食用油品质检测与分析的四种技术手段。一是食用油品种识别，通过高光谱图谱结合GLCM算法提取油品纹理特征，再运用GA-SVM模型进行分类，最终以主成分分析散点图和层序聚类图展示分类结果。二是食用油的掺假鉴别，采用SI-PLSR方法建立油茶籽油掺假量预测模型，通过掺假浓度可视化预测图像直观展示掺假程度。三是理化定量预测，利用PCR和PLSR算法建立酸价、过氧化值等理化指标的预测模型并展示预测结果图。四是转基因油品预测，通过对油光谱预处理后建模，以不同颜色油滴标识转基因与否。; 适合人群：食品科学领域研究人员、食用油品质检测技术人员及相关专业的高校师生。; 使用场景及目标：①帮助专业人员掌握食用油品质检测的前沿技术；②为科研教学提供案例参考，提升教学质量；③为实验室检测提供具体操作指导和技术支持。; 其他说明：文档中提到的技术手段均配有图示或动态演示，有助于更直观地理解各个步骤及最终结果。

基于视频纹理特征的自适应模式决策算法在HEVC帧内预测中的应用

为降低高效视频编码(HEVC)的帧内编码复杂度，提出一种基于图像纹理特征的编码单元(CU)划分和预测模式选择算法。利用一种预处理算法来获得当前CU的纹理复杂度和方向。一方面，根据CU的纹理复杂度，该算法自适应地跳过或终止部分CU划分，减少CU深度的遍历时间。纹理复杂度高的CU直接划分成4个子CU，纹理复杂度低的CU将会终止划分。另一方面，根据预测单元的纹理方向，确定相应的候选模式集，通过粗模式决策算法和率失真最优化算法遍历候选模式集选取最优模式。将算法移植到标准食品解码软件HM16.7平台上，实验结果表明，与HM16.7算法相比，编码时间平均减少53.66%，比特率上升0.46%，峰值信噪比下降0.05 dB。

利用小波变换获取子图像的能量值来提取高分辨率遥感影像的纹理特征,采用了大量训练样本进行特征统计,揭示了小波变换用于遥感影像纹理特征提取的规律。

随机森林图像matlab代码步步森林 StepForest：使用局部强度和纹理特征分割结肠组织学图像中腺体的机器学习方法 为在结肠组织学图像中进行腺体分割而创建的基于机器学习的图像分割算法，可以针对其他图像分割问题进行修改。 该算法使用一种新颖的分层随机森林方法，其中使用3个级别的随机森林beeen来进行更好的分割。 为了测试该算法，使用了GlaS @ MICCAI'2015：腺体分割挑战赛（）的数据集。 可在上述网站的“下载”标签下下载。 使用的第三方工具箱/代码（由相应作者提供的许可控制）：- haralickTextureFeatures由Rune Monzel（） Matlab的污点归一化工具箱，作者是Warwick大学的Nicholas Trahearn和Adnan Khan（），这些第三方工具箱/代码的源代码已上传到“工具箱”文件夹下。 可以下载最新版本，并可以从给定的网站获取许可证信息 这项研究是由Rupali Khatun进行的。 这项工作最初是在加尔各答的印度统计研究所（ISI）的电子和通信科学部门（ECSU）以及印度统计研究所（ISI）的印度模式识别和人工智能部门（

说到灰度共生矩阵，大家首先想到的问题应该是，灰度共生矩阵是什么，以下主要是从什么是灰度共生矩阵，灰度共生矩阵主要是干嘛的，以及如何利用MATLAB进行代码实现 这三个方面进行讲解。

利用灰度共生举证提取纹理特征的matlab代码，可用来处理SAR影像。

基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片病虫害识别系统源码(带GUI界面)+程序使用说明文档.zip 基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片病虫害识别系统源码(带GUI界面)+程序使用说明文档.zip 基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片病虫害识别系统源码(带GUI界面)+程序使用说明文档.zip 该课题为基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片，病虫害侵蚀识别系统。可以判别某一片植物属于什么病。带有一个人机交互界面。

针对煤泥浮选泡沫灰度图像统计纹理特征问题,通过实验室浮选柱试验,采集了大量的煤泥浮选泡沫图像,分析了泡沫图像的类别及特征,提出了描述浮选泡沫纹理特征的灰度行程矩阵提取算法,并进一步提取灰度行程矩阵的行程因子特征参数来描述浮选泡沫的视觉纹理特征,分析了各特征参数随浮选时间的变化关系.研究表明,泡沫灰度行程因子特征参数能够表征浮选泡沫图像纹理特征,并与特定的泡沫状态相关,可为煤泥浮选视觉监控系统提供泡沫状态信息.

针对现有人脸检测算法难以处理多尺度、多姿态的人脸检测，尤其是面对小尺寸时准确性低的问题，提出了多尺度和纹理特征增强的小尺寸人脸检测算法。该算法的多尺度增强模块能够丰富特征的多尺度信息，提高对多尺度人脸的检测能力；纹理特征增强模块能够通过融合低层的纹理信息提升高层语义的表达，从而加强对小尺寸人脸的检测能力；多阶段加权损失函数平衡网络的输出，充分发挥各个模块的增强作用。实验结果表明，该方法不仅在检测速度上可以达到实时，而且对MALF数据集中高度小于60像素的人脸检测精度可达88.69%；在FDDB数据集上相比目前的BBFCN算法精度提高近四个百分点。