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基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别
引用本文:李树涛,孙凤梅.基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别[J].湖南大学学报(自然科学版),2008,35(4):51-54.
作者姓名:李树涛  孙凤梅
作者单位:湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082
基金项目:国家自然科学基金 , 教育部跨世纪优秀人才培养计划
摘    要:提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.

关 键 词:小波变换  Curvelet变换  纹理分类  支持向量机
文章编号:1000-2472(2008)04-0051-04
修稿时间:2007年6月11日

Texture Recognition Based on Curvelet and Wavelet Transformation
LI Shu-tao,SUN Feng-mei.Texture Recognition Based on Curvelet and Wavelet Transformation[J].Journal of Hunan University(Naturnal Science),2008,35(4):51-54.
Authors:LI Shu-tao  SUN Feng-mei
Abstract:
Keywords:
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