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复杂矿石图像的特征提取与聚类
被引量:
1
1
作者
王兰莎
张国英
沙芸
《北京石油化工学院学报》
2010年第4期36-42,共7页
为使特征提取更适合复杂矿石图像识别,提出并实现一种结合RGB颜色特征及其纹理特征映射的图像内容识别新方法,并将聚类方法应用于图像识别系统中。首先将图像分块,基于不同的颜色空间提取子块的纹理特征,并应用主成份分析进行纹理特征...
为使特征提取更适合复杂矿石图像识别,提出并实现一种结合RGB颜色特征及其纹理特征映射的图像内容识别新方法,并将聚类方法应用于图像识别系统中。首先将图像分块,基于不同的颜色空间提取子块的纹理特征,并应用主成份分析进行纹理特征映射。然后提取图像的RGB颜色特征,每个子块的特征向量由上述2种特征组成。最后基于每个子块的特征向量应用Kmeans聚类方法对图像内容进行识别。实验结果表明,该方法能有效结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有较好的复杂矿石图像理解与识别的效果。
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关键词
主成分分析
基于内容的图像分类
共生矩阵
图像纹理
RGB颜色
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职称材料
题名
复杂矿石图像的特征提取与聚类
被引量:
1
1
作者
王兰莎
张国英
沙芸
机构
北京化工大学
中国矿业大学
北京石油化工学院
出处
《北京石油化工学院学报》
2010年第4期36-42,共7页
文摘
为使特征提取更适合复杂矿石图像识别,提出并实现一种结合RGB颜色特征及其纹理特征映射的图像内容识别新方法,并将聚类方法应用于图像识别系统中。首先将图像分块,基于不同的颜色空间提取子块的纹理特征,并应用主成份分析进行纹理特征映射。然后提取图像的RGB颜色特征,每个子块的特征向量由上述2种特征组成。最后基于每个子块的特征向量应用Kmeans聚类方法对图像内容进行识别。实验结果表明,该方法能有效结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有较好的复杂矿石图像理解与识别的效果。
关键词
主成分分析
基于内容的图像分类
共生矩阵
图像纹理
RGB颜色
Keywords
principle component analysis(PCA)
content-based image classification
co-occurrence matrix
image texture
RGB color
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂矿石图像的特征提取与聚类
王兰莎
张国英
沙芸
《北京石油化工学院学报》
2010
1
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