吉林师范大学学报（自然科学版）
吉林師範大學學報（自然科學版）
길림사범대학학보（자연과학판）
JILIN NORMAL UNIVERSITY JOURNAL（NATURAL SCIENCE EDITION）
2013年
2期
1-5
,共5页
剪切波变换%纹理特征%模糊C均值聚类%支持向量机%纹理图像分割
剪切波變換%紋理特徵%模糊C均值聚類%支持嚮量機%紋理圖像分割
전절파변환%문리특정%모호C균치취류%지지향량궤%문리도상분할
剪切波变换(Shearlet)不仅继承了传统小波变换的多分辨率性、局域性、临界采样等特性,而且还具有多方向性和基函数各向异性的优点；同时其还可以描述纹理图像更多的方向信息和对图像具有更强稀疏表示的能力.本文提出一种基于剪切波变换和支持向量机(SVM)的纹理图像分割算法,首先对纹理图像进行Shearlet分解,获得不同尺度的方向子带系数；然后对各尺度不同方向子带系数的纹理特征进行提取；进一步,利用模糊C均值聚类算法(FCM)对纹理特征矩阵进行分类,获取训练样本；最后将训练样本输入支持向量机进行训练获得对特征图像的分割结果.实验结果验证了所提出算法的有效性.
剪切波變換(Shearlet)不僅繼承瞭傳統小波變換的多分辨率性、跼域性、臨界採樣等特性,而且還具有多方嚮性和基函數各嚮異性的優點；同時其還可以描述紋理圖像更多的方嚮信息和對圖像具有更彊稀疏錶示的能力.本文提齣一種基于剪切波變換和支持嚮量機(SVM)的紋理圖像分割算法,首先對紋理圖像進行Shearlet分解,穫得不同呎度的方嚮子帶繫數；然後對各呎度不同方嚮子帶繫數的紋理特徵進行提取；進一步,利用模糊C均值聚類算法(FCM)對紋理特徵矩陣進行分類,穫取訓練樣本；最後將訓練樣本輸入支持嚮量機進行訓練穫得對特徵圖像的分割結果.實驗結果驗證瞭所提齣算法的有效性.
전절파변환(Shearlet)불부계승료전통소파변환적다분변솔성、국역성、림계채양등특성,이차환구유다방향성화기함수각향이성적우점；동시기환가이묘술문리도상경다적방향신식화대도상구유경강희소표시적능력.본문제출일충기우전절파변환화지지향량궤(SVM)적문리도상분할산법,수선대문리도상진행Shearlet분해,획득불동척도적방향자대계수；연후대각척도불동방향자대계수적문리특정진행제취；진일보,이용모호C균치취류산법(FCM)대문리특정구진진행분류,획취훈련양본；최후장훈련양본수입지지향량궤진행훈련획득대특정도상적분할결과.실험결과험증료소제출산법적유효성.
