一种改进的半调图像分类算法

摘要：

半调图像分类在逆半调过程中是非常关键的步骤.文献[1]提出的神经网络分类算法利用增强的一雏相关性,可以对半调图像进行适当的分类,但分类精度不够高.在神经网络分类算法的基础上,通过计算图像的灰度共生矩阵,进而提取图像的纹理特征来对图像进行分类.实验表明,改进后的算法可提高分类的精度.

关键词：半调图像、图像分类、纹理特征、灰度共生矩阵

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基金资助项目2004F32

在线出版日期：2009-01-13（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：112-114