计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
3期
773-776
,共4页
高直%朱志浩%徐永红%洪文学
高直%硃誌浩%徐永紅%洪文學
고직%주지호%서영홍%홍문학
四元数小波变换%多分影%纹理分类%机器视觉%纹理图像
四元數小波變換%多分影%紋理分類%機器視覺%紋理圖像
사원수소파변환%다분영%문리분류%궤기시각%문리도상
将四元数小波变换(QWT)和多分形相结合进行纹理分类,充分利用了QWT的旋转不变特性和纹理图像的多分形特性,能弥补传统的应用小波变换进行纹理分类时缺乏将输入图像分解成多个方向的不足.通过对UIUC数据库中的纹理图像分类,表明四元数小波与多分形相结合的方法具有较高的分类精度,平均分类正确率可达96.69％,是一种合理有效的纹理分类方法.
將四元數小波變換(QWT)和多分形相結閤進行紋理分類,充分利用瞭QWT的鏇轉不變特性和紋理圖像的多分形特性,能瀰補傳統的應用小波變換進行紋理分類時缺乏將輸入圖像分解成多箇方嚮的不足.通過對UIUC數據庫中的紋理圖像分類,錶明四元數小波與多分形相結閤的方法具有較高的分類精度,平均分類正確率可達96.69％,是一種閤理有效的紋理分類方法.
장사원수소파변환(QWT)화다분형상결합진행문리분류,충분이용료QWT적선전불변특성화문리도상적다분형특성,능미보전통적응용소파변환진행문리분류시결핍장수입도상분해성다개방향적불족.통과대UIUC수거고중적문리도상분류,표명사원수소파여다분형상결합적방법구유교고적분류정도,평균분류정학솔가체96.69％,시일충합리유효적문리분류방법.
