基于Contourlet变换与SVM的图像分类研究

• 作者: 周卫红 夏薇 赵勇
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Contourlet变换 低频分量系数 支持向量机 分类器
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 500-503
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3193字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8513.2011.06.015

摘要

由于Contourlet变换具有多分辨率分析、多方向性、各向异性等特点,能很好地捕捉图像的轮廓特征,利用Contourlet变换系数有利于特征的检测.提出了一种基于Contourlet变换与支持向量机( SVM)的图像分类方法.该方法首先对彩色图像灰度化后进行Contourlet变换,将得到的三层低频分量系数作为图像分类的语义特征,然后利用SVM分类器对图像进行分类.实验结果表明该方法具有较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏薇	云南民族大学数学与计算机科学学院	3	10	2.0	3.0
2	赵勇	云南民族大学数学与计算机科学学院	8	32	3.0	5.0
3	周卫红	云南民族大学数学与计算机科学学院	32	127	7.0	9.0