基于Tchebichef矩和粗糙集的图像分类方法

• 作者: 刘海霞 周军 李红 梅红岩
• 来源期刊: 电脑与信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: Tchebichef矩 粗糙集 图像分类
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像与信息处理
• 页码范围: 1-4,33
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3903字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1228.2008.06.001

摘要

矩函数能够描述物体形状的全局特征,而采用粗糙集理论解决图像分类问题能避开图像相似度大小的复杂计算.考虑到二者在图像数据处理方面的优势,提出一种基于Tchebichef矩和粗糙集的图像分类方法.首先从图像中提取出Tchebichef矩,再应用粗糙集进行图像分类.实验结果表明该方法能有效地进行图像分类,同时比较了基于Tchebichef矩、Zernike矩和Hu矩的识别结果,说明该方法优于其它方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周军	辽宁工业大学计算机科学与工程学院	53	242	8.0	13.0
2	梅红岩	辽宁工业大学计算机科学与工程学院	17	111	6.0	10.0
3	刘海霞	辽宁工业大学计算机科学与工程学院	5	16	2.0	3.0
4	李红	辽宁工业大学计算机科学与工程学院	5	12	1.0	3.0