Gabor 滤波器和ICA支持的无监督纹理分割

• 作者: 刘国翌 向世明 李华 陈睿
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无监督纹理分割 Gabor滤波器 独立分量分析 主分量分析 特征整合
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理与模式识别
• 页码范围: 284-289,296
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4545字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-9775.2004.03.005

摘要

纹理分割已经取得了很大的进展,但仍然缺乏一个轻便的解决方案 .建立了一个无监督纹理分割框架,其核心是将Gabor滤波器所提取的特征视为统计量,用独立分量分析(ICA)整合特征,并用独立分量作为新的纹理特征,避开了Gabor滤波器参数选择的难题 .实验结果表明,ICA比主分量分析更利于纹理特征重整 .采用该方法对大多数自然纹理能够得到满意的分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李华	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	189	3087	30.0	49.0
2	向世明	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	14	288	9.0	14.0
3	陈睿	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	35	512	12.0	22.0
4	刘国翌	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	9	224	8.0	9.0