基于Contourlet特征的三維表面紋理融合與分類.pdf

1、紋理分析是圖像理解、分析與識別中的重要研究內(nèi)容,在模式識別領(lǐng)域和計算機視覺領(lǐng)域中有著非常廣泛的應(yīng)用前景。紋理分析的主要研究內(nèi)容為紋理描述、紋理分割、紋理分類、紋理檢索等方面,其中紋理分類及紋理融合是紋理分析的重要組成部分。近幾年內(nèi),人們已經(jīng)利用小波及超小波做了大量的二維紋理分類及融合方面的研究,但還沒有將超小波應(yīng)用到三維表面紋理的分析中。本論文就是利用超小波家族中的Contourlet完成三維表面紋理的分類與融合的任務(wù)。
　　

2、本論文首先介紹了三維表面紋理,系統(tǒng)地研究了基于Contourlet特征的三維表面紋理的分類與融合。Contourle變換作為一種新型的多尺度,多分辨率分析工具,不但具備小波的多分辨率,局部性和臨界采樣等特性,還具備小波欠缺的多方向性和各向異性,所以Contourlet變換比小波變換更能稀疏地表達圖像。論文中詳細介紹了Contourlet變換的原理和基本思路,對圖像分類和融合的一般方法進行了綜述。文章中有三個主要的任務(wù):
　　 首

3、先利用Contourlet特征進行三維圖像融合實驗,其中提出了一種融合規(guī)則并基于朗伯模型的原理在不同的光照條件下能得到很好的效果。
　　 其次,對三維圖像進行Contourlet變換,在充分利用圖像各尺度方向信息的基礎(chǔ)上,有效提取圖像紋理特征。將這些特征寫成特征向量形式然后利用支持向量機SVM進行分類,最后達到了良好的分類的效果。
　　 最后,在Contourlet特征加入了分形特征,進一步提高了圖像分類正確率。