基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割

摘要：

提出了一种基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割方法.对图像的每个像素,选择一个窗口,计算该窗口内的Zernkie矩,然后通过非线性变换器将得到的矩值转换成纹理特征;选择BP神经网络作为分类器,将图像的每个像素得到的n维特征向量输入BP神经网络进行分类,最后将结果标注在原图像上.和基于Legendre矩的纹理分割结果相比,基于Zernike矩的纹理分割可以降低分割错误率.

关键词：Zernike矩、BP神经网络、纹理分割、纹理分析

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60272045

在线出版日期：2005-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：199-201