圖像紋理特征提取及分類方法研究.pdf

1、紋理分類是模式識別與計算機(jī)視覺的重要組成部分,目前已廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域。其中,紋理特征提取方法和分類器的選擇,是紋理分類技術(shù)的關(guān)鍵。對于均勻灰度紋理圖像,可利用小波變換、局部二進(jìn)制等方法提取紋理特征,再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等技術(shù)進(jìn)行分類,對于彩色紋理圖像和光照不均勻的紋理圖像,現(xiàn)有紋理分類方法的效果還不夠理想,分類準(zhǔn)確度有待進(jìn)一步提高。
　　論文針對當(dāng)前紋理圖像分類存在的問題,提出了彩色紋理圖像和光照不均勻紋理圖像的特征提取方

2、法,并結(jié)合支持向量機(jī)對相關(guān)紋理圖像進(jìn)行了實驗仿真。論文主要內(nèi)容包括:
　　(1)針對光照不均勻(如漸暈)的紋理圖像,提出了一種新的紋理圖像自動分類方法。根據(jù)漸暈圖像設(shè)定漸暈系數(shù),在小波包提取紋理指數(shù)算法的基礎(chǔ)上,利用漸暈系數(shù)自動調(diào)整各小波包分解系數(shù),以此消除漸暈對特征指數(shù)的影響,提高分類準(zhǔn)確率。仿真實驗結(jié)果表明,利用該方法對漸暈紋理圖像進(jìn)行分類,分類準(zhǔn)確率得到了很大程度的提高,取得了比較理想的分類效果。
　　(2)針對彩色紋

3、理圖像,提出了兩種特征提取方法。一種基于統(tǒng)計的思想,將共生矩陣擴(kuò)展到彩色圖像的各圖層之間,提取彩色共生矩陣;另一種是基于原始紋理基元的思想,統(tǒng)計圖像中各紋理基元作為局部特征,并結(jié)合彩色圖像的色相和飽和度的全局特征,構(gòu)建紋理指數(shù)。仿真實驗結(jié)果表明,利用這兩種方法提取彩色紋理特征,結(jié)合支持向量機(jī)進(jìn)行自動分類,分類準(zhǔn)確率得到了很大程度的提升。
　　另外,論文還討論了基于統(tǒng)計地形特征的紋理特征提取方法,并結(jié)合支持向量機(jī)對圖像庫中的灰度紋理