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基于离散平稳小波和非下采样方向滤波器组的纹理分类
被引量:
1
1
作者
谢建辉
谢松法
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第3期1186-1188,共3页
结合小波变换的多尺度性和Contourlet变换的多方向性,提出了一种新的基于离散平稳小波变换和无下采样方向滤波器组(stationarywavelet transform and nonsubsampled directional filter banks,SWT-NSDFB)的纹理分类方法,采用具有平移不...
结合小波变换的多尺度性和Contourlet变换的多方向性,提出了一种新的基于离散平稳小波变换和无下采样方向滤波器组(stationarywavelet transform and nonsubsampled directional filter banks,SWT-NSDFB)的纹理分类方法,采用具有平移不变性的离散平稳小波先进行多尺度分解;然后对每层分解得到的高频子带采用非下采样方向滤波器组进行多方向分解,再计算低频子带和各层方向子带的能量作为纹理特征;最后用支持向量机实现纹理分类。实验结果表明,该方法有效地提高了纹理分类的正确率,而且在小样本情况下,依然可以得到较好的结果。
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关键词
特征提取
纹理分类
基于离散平稳小波变换和无下采样方向滤波器组
swt-nsdfb
支持向量机
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题名
基于离散平稳小波和非下采样方向滤波器组的纹理分类
被引量:
1
1
作者
谢建辉
谢松法
机构
华中科技大学数学与统计学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第3期1186-1188,共3页
文摘
结合小波变换的多尺度性和Contourlet变换的多方向性,提出了一种新的基于离散平稳小波变换和无下采样方向滤波器组(stationarywavelet transform and nonsubsampled directional filter banks,SWT-NSDFB)的纹理分类方法,采用具有平移不变性的离散平稳小波先进行多尺度分解;然后对每层分解得到的高频子带采用非下采样方向滤波器组进行多方向分解,再计算低频子带和各层方向子带的能量作为纹理特征;最后用支持向量机实现纹理分类。实验结果表明,该方法有效地提高了纹理分类的正确率,而且在小样本情况下,依然可以得到较好的结果。
关键词
特征提取
纹理分类
基于离散平稳小波变换和无下采样方向滤波器组
swt-nsdfb
支持向量机
Keywords
feature extraction
texture classification
nonsubsampled Contourlet transform
swt-nsdfb
SVM
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于离散平稳小波和非下采样方向滤波器组的纹理分类
谢建辉
谢松法
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009
1
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