模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2000年
4期
400-403
,共4页
纹理分割%特征提取%小波变换%小波包框架变换
紋理分割%特徵提取%小波變換%小波包框架變換
문리분할%특정제취%소파변환%소파포광가변환
本文描述了利用小波包框架变换和包络检测算法提取图像在不同尺度下的纹理特征.该变换是一种冗余的变换,具有位移不变的特点,同时又能对任意感兴趣的尺度范围作进一步的分解.实验表明,利用小波包框架提取纹理的特征优于小波变换或小波框架变换.结合包络检测算法,能达到较高的正确分割率.
本文描述瞭利用小波包框架變換和包絡檢測算法提取圖像在不同呎度下的紋理特徵.該變換是一種冗餘的變換,具有位移不變的特點,同時又能對任意感興趣的呎度範圍作進一步的分解.實驗錶明,利用小波包框架提取紋理的特徵優于小波變換或小波框架變換.結閤包絡檢測算法,能達到較高的正確分割率.
본문묘술료이용소파포광가변환화포락검측산법제취도상재불동척도하적문리특정.해변환시일충용여적변환,구유위이불변적특점,동시우능대임의감흥취적척도범위작진일보적분해.실험표명,이용소파포광가제취문리적특정우우소파변환혹소파광가변환.결합포락검측산법,능체도교고적정학분할솔.
