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摘要:
对偶树复小波变换具有良好的方向选择性和平移不变性.该文在分析对偶树复小波分解后的6个高频子带所对应的模值子带直方图的基础上,提取一种新的纹理特征--Gamma分布参数与Lognormal分布参数的组合特征.基于该特征进行纹理图像分割,分割过程中使用了边缘保持平滑技术对特征进行平滑,并使用K均值聚类实现无监督分割.实验表明,文中所使用的特征提取方法新颖,分割结果的边缘准确性与区域一致性具有抗噪性,是一种有效的纹理分割方法.
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文献信息
篇名 基于对偶树复小波变换的纹理特征提取及分割
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 纹理图像分割 对偶树复小波变换 特征提取 Gamma分布 Lognormal分布
年,卷(期) 2008,(15) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 214-216
页数 3页 分类号 TP391
字数 3432字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.15.077
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪西莉 陕西师范大学计算机科学学院 83 804 16.0 23.0
2 王琳娟 陕西师范大学计算机科学学院 3 17 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
纹理图像分割
对偶树复小波变换
特征提取
Gamma分布
Lognormal分布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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