利用特征加权进行基于小波变换的纹理分类-中国学术期刊网络出版总库

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利用特征加权进行基于小波变换的纹理分类

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【英文篇名】	WAVELET TRANSFORM-BASED TEXTURE CLASSIFICATION USING FEATURE WEIGHTING
【下载频次】	★★★★
【作者】	吴高洪; 章毓晋; 林行刚;
【英文作者】	Wu Gaohong; Zhang Yujin; Lin Xinggang (Dept of Electronic Engineering; Tsinghua University; Beijing; 100084);
【作者单位】	清华大学电子工程系;
【文献出处】	模式识别与人工智能 , Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 编辑部邮箱 1999年 03期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	纹理分析; 纹理分类; 小波变换; 特征提取;
【英文关键词】	Texture Analysis; Texture Classification; Wavelet Transform; Feature Extraction;
【摘要】	本文提出了一种利用特征加权进行基于小波变换的纹理分类方法。本方法选用Daubechies正交小波,采用标准的金字塔结构小波变换,将小波变换各个频带输出的l_1范数作为纹理分类的特征,并根据特征本身的离散程度对其进行加权,最后,采用最小距离分类器进行分类。对近千例测试样本的分类实验表明,本文提出的算法与无特征加权算法相比,性能有明显的提高。
【英文摘要】	In this paper, a new approach to wavelet transform-based texture classification using feature weighting is presented. The Daubechies orthogonal wavelets are selected and the standard pyramid-structured wavelet transform is employed. This approach extracts the l1 -norm for each frequency channel of the wavelet transform output as the features for texture classification, and weights these features according to their own degree of dispersion. A minimum distance classifier is used in the classification procedur...
【基金】	国家自然科学基金; 863计划; 智能技术与系统国家重点实验室资助项目
【更新日期】	2009-06-11
【分类号】	TP391.4
【正文快照】	1引言纹理是描述图像内容的一种基本特征,对于包括自然场景、遥感数据以及生物医学形态的分析、识别和解释有着重要的意义.在最近的三十多年里,人们在纹理分析方面作了大量的研究工作ft,2],但纹理分析仍然是图像分析领域一个感兴趣却也是很困难的问题. 近年来,基于多频道或多?

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