基于正交矩的纹理分割

• 作者: 於文雪 李松毅 肖华 舒华忠
• 来源期刊: 东南大学学报(英文版)
• 学科: 工学
• 关键词: 勒让得矩 纹理 RBF人工神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 492字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2003.01.008

摘要

在识别一幅图像中的界面或者物体时,一般先要进行纹理分割. 本文提出了基于勒让得矩的纹理分割方法.首先在图像的小窗口中计算矩值,然后用一个非线性转换器把它转化成纹理特征.再用这些特征组成特征向量作为输入数据.接着采用RBF人工神经网络对提取的特征进行分割.用k均值算法训练RBF人工神经网络的隐层.输出层的训练是采用基于LMS的监督式数学模型.该算法成功地分割了许多灰度级图像.和基于几何矩的纹理分割相比,用正交矩可以降低分割错误率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	於文雪	东南大学生物科学与医学工程系	42	321	11.0	15.0
2	舒华忠	东南大学生物科学与医学工程系	135	1036	15.0	25.0
3	李松毅	东南大学生物科学与医学工程系	24	259	9.0	15.0
4	肖华	东南大学生物科学与医学工程系	1	8	1.0	1.0