基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

• 作者: 孙凤梅 李树涛
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 小波变换 Curvelet变换 纹理分类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TU323
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李树涛	湖南大学电气与信息工程学院	41	1574	15.0	39.0
2	孙凤梅	湖南大学电气与信息工程学院	7	120	5.0	7.0