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摘要:
共生矩阵是描述纹理特征的一种常用方法.首先提出一种新的特征提取算法——多分辨共生矩阵.多分辨共生矩阵是通过同时在非下采样小波变换的逼近子带和细节子带上提取共生矩阵来实现的,能够有机整合传统小波的多分辨特性和频谱信息,以及空域灰度共生矩阵的纹理结构信息.其次,分析了多分辨共生矩阵、灰度共生矩阵以及小波能量特征的物理意义,并从相关性出发提出了新的特征选择方法,有效地降低了特征维数.对标准纹理库的分类实验结果表明:多分辨共生特征对纹理具有更好的描述能力,其分类正确率超过小波能量特征、空域灰度共生特征:二者融合以及灰度梯度共生特征的结果;所提出的特征选择方法在降低特征维数的同时,能够保持分类正确率.
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文献信息
篇名 基于多分辨共生矩阵的纹理图像分类
来源期刊 计算机研究与发展 学科 工学
关键词 纹理分类 多分辨 共生矩阵 非下采样小波变换 特征选择
年,卷(期) 2011,(11) 所属期刊栏目 图形与图像处理
研究方向 页码范围 1991-1999
页数 分类号 TP391.4|TP391.41
字数 7577字 语种 中文
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计算机研究与发展
月刊
1000-1239
11-1777/TP
大16开
北京中关村科学院南路6号
2-654
1958
chi
出版文献量(篇)
7553
总下载数(次)
35
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164870
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
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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