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一种新的纹理图像特征提取方法

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本文提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换的纹理特征提取方法.首先对纹理图像进行非下采样Contourlet变换,然后提取不同尺度、不同方向上变换系数矩阵的均值和方差作为特征向量,大大降低了特征维数,并利用BP神经网络进行训练和仿真,实现了纹理图像的自动分类.实验结果表明,该方法与小波包变换和改进的LBP纹理算子等方法相比,能取得更好的分类效果.

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来源
《第六届智能CAD与数字娱乐学术会议》|2009年|55-57|共3页
会议地点山东泰安
作者
Liu Mingxia; 刘明霞; Hou Yingkun; 侯迎坤; Guo Xiaochun; 郭小春; Zhang Yan; 张燕; Yang Deyun; 杨德运;
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作者单位

中国人工智能学会;

中国图象图形学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
图像处理; 纹理特征提取; 非下采样Contourlet变换; 纹理分类; 小波包变换;

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