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数字图像的纹理特征提取与分类研究
被引量:
17
1
作者
苏杰
王丙勤
郭立
《电子测量技术》
2008年第5期52-55,共4页
本文提出了一种基于Gabor小波和灰度共生矩阵进行数字图像特征提并与支持向量机模型相结合的纹理分类算法。首先分别利用Gabor变换和灰度共生矩阵提取数字图像的特征,进而利用支持向量机算法实现图像的训练和分类。实验结果表明,与传统...
本文提出了一种基于Gabor小波和灰度共生矩阵进行数字图像特征提并与支持向量机模型相结合的纹理分类算法。首先分别利用Gabor变换和灰度共生矩阵提取数字图像的特征,进而利用支持向量机算法实现图像的训练和分类。实验结果表明,与传统的分类方法相比,这种通过Gabor小波和灰度共生矩阵得到数字图像的特征并与支持向量机相结合的方法能有效地提高分类正确率。
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关键词
数字图象
纹理特性
GABOR小波
灰度共生矩阵
支持向量机
特征提取
下载PDF
职称材料
题名
数字图像的纹理特征提取与分类研究
被引量:
17
1
作者
苏杰
王丙勤
郭立
机构
中国科学技术大学电子科学与技术系
出处
《电子测量技术》
2008年第5期52-55,共4页
文摘
本文提出了一种基于Gabor小波和灰度共生矩阵进行数字图像特征提并与支持向量机模型相结合的纹理分类算法。首先分别利用Gabor变换和灰度共生矩阵提取数字图像的特征,进而利用支持向量机算法实现图像的训练和分类。实验结果表明,与传统的分类方法相比,这种通过Gabor小波和灰度共生矩阵得到数字图像的特征并与支持向量机相结合的方法能有效地提高分类正确率。
关键词
数字图象
纹理特性
GABOR小波
灰度共生矩阵
支持向量机
特征提取
Keywords
digital
image
textrue
featrue
Gabor
wavelet
gray
level
co-occurrence
matrix
support
vector
machine
feature
extraction
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数字图像的纹理特征提取与分类研究
苏杰
王丙勤
郭立
《电子测量技术》
2008
17
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职称材料
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