10.13682/j.issn.2095-6533.2018.01.008
基于FABEMD的纹理图像分类算法
针对二维经验模式分解算法应用于纹理图像分类中存在运算时间长、准确率低的问题,将快速自适应二维经验模式分解(fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition,FABEMD)方法应用到纹理图像分类中.该方法首先将纹理图像分解成3个二维固有模态函数(bidimensional intrinsic mode function,BIMF)和1个余量;其次使用灰度共生矩阵提取各BIMF的能量、熵、对比度和相关性这4个纹理特征参数,组成特征向量,最后采用最小距离分类器进行纹理图像分类.实验采用Brodatz纹理图像库,选取10幅纹理图像作为样本图像,仿真实验结果表明,与二维经验模式分解方法相比,所提的算法查准率为86.28%,同时缩短了运算时间.
纹理图像分类、快速自适应二维经验模式分解、灰度共生矩阵、最小距离分类器
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61502386;陕西省教育厅科学研究计划资助项目2013JK1074
2018-08-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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