计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
16期
201-203,214
,共4页
龙鹏飞%贺亮%吕回%张纯
龍鵬飛%賀亮%呂迴%張純
룡붕비%하량%려회%장순
二维经验模式分解%固有模态函数%灰度共生矩阵%合成纹理%遥感图像%基于核的模糊C-均值聚类%图像分割
二維經驗模式分解%固有模態函數%灰度共生矩陣%閤成紋理%遙感圖像%基于覈的模糊C-均值聚類%圖像分割
이유경험모식분해%고유모태함수%회도공생구진%합성문리%요감도상%기우핵적모호C-균치취류%도상분할
提出了一种新的图像特征提取方法,用二维经验模式分解将图像分解到固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)域,即将图像分解成一系列的IMF和一个残差.并结合灰度共生矩阵对所提取到的各IMF图像和残差图像进行特征提取.为了验证算法的有效性,将其推广到像素级,对合成纹理和遥感图像进行了特征提取,并结合核模糊聚类(KFCM)算法对提取的特征向量做聚类分析,实现了图像的有效分割.
提齣瞭一種新的圖像特徵提取方法,用二維經驗模式分解將圖像分解到固有模態函數(Intrinsic Mode Functions,IMF)域,即將圖像分解成一繫列的IMF和一箇殘差.併結閤灰度共生矩陣對所提取到的各IMF圖像和殘差圖像進行特徵提取.為瞭驗證算法的有效性,將其推廣到像素級,對閤成紋理和遙感圖像進行瞭特徵提取,併結閤覈模糊聚類(KFCM)算法對提取的特徵嚮量做聚類分析,實現瞭圖像的有效分割.
제출료일충신적도상특정제취방법,용이유경험모식분해장도상분해도고유모태함수(Intrinsic Mode Functions,IMF)역,즉장도상분해성일계렬적IMF화일개잔차.병결합회도공생구진대소제취도적각IMF도상화잔차도상진행특정제취.위료험증산법적유효성,장기추엄도상소급,대합성문리화요감도상진행료특정제취,병결합핵모호취류(KFCM)산법대제취적특정향량주취류분석,실현료도상적유효분할.
