基于复小波和支持向量机的纹理分类法

• 作者: 张虹 徐秀 解洪胜
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 小波变换 二元树复小波变换 特征提取 支持向量机 纹理分类
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1573-1575,1578
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.05.088

摘要

针对图像纹理分类问题,提出了一种将二元树复小波变换与支持向量机相结合的分类方法,通过二元树复小波变换对纹理图像进行四层分解,提取各子频带小波系数模的均值和标准方差组成特征向量,利用支持向量机作为分类器实现纹理图像分类.对20类Brodatz纹理图像的分类实验表明,提出的方法具有较高的分类精度,在有限训练样本的情况下比传统的分类算法平均正确率有10% 左右的提高,体现了该方法的有效性和良好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张虹	中国矿业大学环境与测绘学院	97	788	14.0	22.0
2	徐秀	中国矿业大学环境与测绘学院	14	60	5.0	7.0
3	解洪胜	中国矿业大学环境与测绘学院	6	40	4.0	6.0