基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割

• 作者: 姜璐 李海啸 舒华忠
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Zernike矩 BP神经网络 纹理分割 纹理分析
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 页码范围: 199-201
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1821字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2005.02.008

摘要

提出了一种基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割方法.对图像的每个像素,选择一个窗口,计算该窗口内的Zernkie矩,然后通过非线性变换器将得到的矩值转换成纹理特征;选择BP神经网络作为分类器,将图像的每个像素得到的n维特征向量输入BP神经网络进行分类,最后将结果标注在原图像上.和基于Legendre矩的纹理分割结果相比,基于Zernike矩的纹理分割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	舒华忠	东南大学影像科学与技术实验室	135	1036	15.0	25.0
2	姜璐	东南大学影像科学与技术实验室	7	59	4.0	7.0
3	李海啸	东南大学影像科学与技术实验室	2	15	2.0	2.0