基于灰度共生矩阵和BP神经网络集成的纹理图像分*类-中国学术期刊网络出版总库

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基于灰度共生矩阵和BP神经网络集成的纹理图像分*类

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【英文篇名】	Texture Image Classification Based on Gray Level Co-occurrence Matrix and BP Neural Network Ensemble
【下载频次】	★★★★★
【作者】	马帅营;
【英文作者】	MA Shuai-Ying(Modern Educational Technology Center; Dalian Nationalities University; Dalian Liaoning 116605; China);
【作者单位】	大连民族学院现代教育技术中心;
【文献出处】	大连民族学院学报 , Journal of Dalian Nationalities University, 编辑部邮箱 2009年 03期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	纹理; 灰度共生矩阵; BP神经网络; 神经网络集成; 图像分类;
【英文关键词】	texture; grey level co-occurrence matrix; BP neural network; neural network ensemble; image classification;
【摘要】	通过对灰度共生矩阵的分析,提取图像的纹理特征参数,并用BP神经网络集成的方法对Brodatz纹理库图像进行分类,仿真结果显示,其分类效果优于单一的BP神经网络,可有效提高分类识别率。
【英文摘要】	This paper investigates the collection of textural parameters according to the analysis of grey level co-occurrence matrix and classification of Brodatz texture database by means of BP neural network ensemble.The emulation result shows that the classification effect is superior than that from simple BP neural network,the classification discrimination is increased effectively.
【更新日期】	2009-06-18
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	纹理是图像分析中的重要特征,是模式识别中用来辨别图像区域的重要依据,纹理特征在图像的分类识别中得到了广泛的应用[1-3]。统计分析法在纹理分析中都占有主导地位,其中二阶统计分析法的灰度共生矩阵法是近年来研究的热点,纹理图像分类效果较好[2-5]。BP神经网络不仅简单而且?

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