基于离散平稳小波和非下采样方向滤波器组的纹理分类

• 作者: 谢建辉 谢松法
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 特征提取 纹理分类 基于离散平稳小波变换和无下采样方向滤波器组 SWT-NSDFB 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1186-1188
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.03.119

摘要

结合小波变换的多尺度性和Contourlet变换的多方向性,提出了一种新的基于离散平稳小波变换和无下采样方向滤波器组(stationary wavelet transform and nonsubsampled directional filter banks,SWT-NSDFB)的纹理分类方法,采用具有平移不变性的离散平稳小波先进行多尺度分解;然后对每层分解得到的高频子带采用非下采样方向滤波器组进行多方向分解,再计算低频子带和各层方向子带的能量作为纹理特征;最后用支持向量机实现纹理分类.实验结果表明,该方法有效地提高了纹理分类的正确率,而且在小样本情况下,依然可以得到较好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢松法	华中科技大学数学与统计学院	4	11	2.0	3.0
2	谢建辉	华中科技大学数学与统计学院	1	2	1.0	1.0