基于Brushlet复特征的纹理分类

• 作者: 焦李成 肖竹 钟桦
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: Brushlet变换 方向性 纹理图像 相位特征
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2301-2304
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2918字
• 语种: 中文

摘要

Brushlet是一种新的图像方向信息分析工具,其能量特征已被应用于纹理分割、分类以及去噪等领域.该文利用Brushlet变换为复函数这一特性,提取其能量及相位信息作为纹理分类特征.通过对Brodatz纹理图像库中均匀、非均匀以及全部图像进行分类实验,较之单一能量特征的分类方法,Brushlet复特征取得了更好的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室和智能信息处理研究所	514	14586	52.0	103.0
2	钟桦	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室和智能信息处理研究所	18	295	10.0	17.0
3	肖竹	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室和智能信息处理研究所	10	69	4.0	8.0