風(fēng)格化織物圖像分類的研究與應(yīng)用.pdf

1、織物圖像的風(fēng)格是指一種固有的模式,這種模式不僅包括了織物中的圖案而且也包括了它們各自的空間關(guān)系。每種風(fēng)格的圖案都有各自的獨(dú)特性?；陲L(fēng)格語(yǔ)義的織物圖像分類非常有助于織物圖像的標(biāo)注、整理和檢索。本文主要研究了風(fēng)格化織物圖像分類問(wèn)題中圖像內(nèi)容特征提取和模式分類的幾種主要算法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較了這些方法在風(fēng)格化織物圖像分類中的表現(xiàn),最后設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了基于SIFT特征直方圖內(nèi)容特征的圖像分類檢索系統(tǒng)。
　　 在圖像內(nèi)容特征提取方法上,主要選

2、取了三種具有代表性的算法,分別為基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的灰度共生矩陣法、基于頻域分析的傅里葉能量頻譜法和基于局部特征的SIFT特征直方圖法。在模式分類方法上,主要介紹了三種各具特色的分類算法,分別為屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的k-means方法、將弱分類器組合為強(qiáng)分類器的boosting方法和基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)方法。在實(shí)驗(yàn)方面,我們首先比較分析了各種內(nèi)容特征提取方法與分類方法在分類效果上的表現(xiàn),最后結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)現(xiàn)有的一些方法進(jìn)行了改進(jìn)提出了一種新的