基于DT-CWT和SVM的纹理分类算法

• 作者: 尚燕 王林 练秋生 陈书贞
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 双树复数小波变换 支持向量机 特征提取 纹理分类
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 图像与信号处理
• 页码范围: 109-113
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 2913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2007.04.024

摘要

提出了一种基于双树复数小波变换(DT-CWT)和支持向量机(SVM)的纹理分类算法.双树复数小波变换不仅具有实数小波的诸多优点,而且还具有近似平移不变性、良好的方向选择性和低冗余度,并且能对图像进行完全重构,能够更好地刻画纹理的特性;支持向量机算法是近年发展起来的性能优越的分类算法,比传统分类器有很大的优越性:避免了局部最优解和"维数灾"问题,其最优分类超平面的思想能够提高分类准确度.该方法用双树复数小波对纹理图像进行滤波并在各方向子带上进行重构,再计算其局部能量函数得到每个像素的特征向量,最后利用支持向量机算法实现对纹理图像像素的分类.将本方法与其它的分类算法进行比较,实验结果表明,提出的算法能有效地提高正确分类率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	练秋生	燕山大学电子与通信工程系	110	1442	20.0	33.0
2	陈书贞	燕山大学电子与通信工程系	43	533	10.0	22.0
3	王林	燕山大学电子与通信工程系	24	191	7.0	13.0
4	尚燕	燕山大学电子与通信工程系	4	42	4.0	4.0