基于双树复小波域统计图像建模的纹理特征提取

• 作者: 张凡龙 杨章静 杨鹏
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 双树复小波变换 广义伽马分布 广义冯·米塞斯分布 纹理特征提取
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1492-1496
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2017.1712

摘要

统计图像建模方法使用某种参数控制的分布模型来描述纹理及其特征,即参数估计是该类方法的核心间题.鉴于此,提出一种新的纹理特征提取方法,利用广义伽马分布和广义冯·米塞斯分布在图像的双树复小波域上进行统计建模,利用对数累积量法进行高效的参数估计完成纹理特征提取.在VisTex和Brodatz纹理库上进行分类实验,结果表明所提方法能够有效捕获图像的纹理特征,获取较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨章静	南京审计大学信息工程学院	5	21	2.0	4.0
2	杨鹏	南京审计大学信息工程学院	8	25	3.0	5.0
4	张凡龙	南京审计大学信息工程学院	8	24	3.0	4.0