基于能量特征和神经网络的纹理图像分割

• 作者: 王喆 王小鹏
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 纹理分割 能量特征聚类 自组织特征映射神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 67-70
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3911字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-8360.2004.03.013

摘要

特征是描述纹理根本属性的一种有效手段,本文结合Gabor滤波器对不同频率和方向的选择特性及自组织特征映射神经网络对特征聚类的适应性和灵活性,提出了一种新的纹理图像分割方法.该方法首先通过Gabor滤波器提取纹理图像的能量特征,然后运用自组织特征映射神经网络进行特征聚类和分类,实现纹理图像的分割.仿真结果证明,该方法能有效地分割出区域特性不同的纹理,且错分率低于共生矩阵和K均值聚类相结合的分割方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王喆	兰州交通大学信息与电气工程学院	72	305	9.0	14.0
2	王小鹏	兰州交通大学信息与电气工程学院	119	812	15.0	22.0