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多通道Gabor特征的融合聚类图像纹理分割
引用本文:邝神芬. 多通道Gabor特征的融合聚类图像纹理分割[J]. 韶关学院学报, 2015, 0(2): 6-10
作者姓名:邝神芬
作者单位:韶关学院数学与统计学院
基金项目:国家自然科学基金(F030402)
摘    要:针对图像纹理分割,提出了采用图像Gabor多通道特征进行融合聚类方法.首先采用Gabor小波对图像进行卷积滤波,得到每个像素点的多尺度多方向的Gabor特征,然后对其进行标准化以及Gauss平滑,减少噪声影响.对每个优化后的Gabor特征作为训练值,采用融合聚类算法每次随机选择部分特征进行聚类,通过运行多次基聚类,然后对聚类结果采用投票的方式得到最终的图像纹理分割,通过人工合成纹理与自然纹理图像实验证明该方法对纹理的分类具有较高的正确率.

关 键 词:Gabor小波  多通道Gabor滤波  聚类融合  纹理分类

Clustering Ensemble By Multi-channel Gabor Features for Texture Segmentation
KUANG Shen-fen. Clustering Ensemble By Multi-channel Gabor Features for Texture Segmentation[J]. Journal of Shaoguan University(Social Science Edition), 2015, 0(2): 6-10
Authors:KUANG Shen-fen
Affiliation:KUANG Shen-fen;School of Mathematics and Information Sciences, Shaoguan University;
Abstract:
Keywords:
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