特征融合与约简的纹理分类方法研究

• 作者: 彭玲 赵忠明 钟建强 马江林
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯马尔科夫随机场 二进制小波 特征融合 顺序前向搜索算法
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 1004-1008
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3352字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1006-2823.2010.05.036

摘要

提出了一种新的基于多特征融合的纹理分类算法.首先,通过灰度共生矩阵(GLCM)、高斯马尔科夫随机场(GMRF)和二进制小波(Wavelet)抽取纹理特征,采用基于K近邻域(K-NN)分类器的留一法交叉验证错误率作为顺序前向搜索算法(SFS)的评估函数进行特征约简,从而有效地将多特征进行融合,最后利用K-NN分类器对融合后的特征进行分类.对Brodaz纹理库的测试结果证实:(1) GCLM,GMRF和Wavelet方法提取的纹理特征具有互补性与协同性;(2)与单独的纹理特征提取方法相比,多特征融合与约简的方法取得了更高的识别精度;(3) 与简单的特征联合方法相比,文中提出的方法识别率可提高约4%;(4) 与经典特征降维方法(主成分变换(PCA)、Fisher判别(LDA)法)相比,文中提出的方法在识别精度和识别效率方面更具有优势,是一种实用的纹理分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马江林	中科学院遥感应用研究所遥感图像处理研究室	1	3	1.0	1.0
2	赵忠明	中科学院遥感应用研究所遥感图像处理研究室	1	3	1.0	1.0
3	彭玲	中科学院遥感应用研究所遥感图像处理研究室	1	3	1.0	1.0