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| 基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别 | |
| 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;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： | 2007-06-11 |
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